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在新闻头条中，人工智能被当作奇迹：在诊断方面比医生更出色，在设计方面比建筑师更高效。
构建人工智能的公司依赖于一支全球工人大军。(Getty Images: The Good Brigade)
在初创企业和行业巨头的口中，人工智能是那些拥有六到七位数工资和常春藤大学学位的少数人的神秘创造。
但在我们越来越顺畅的网络体验背后，是大量为各种数据进行分类的人，他们的工作帮助训练人工智能系统。可是这些合同工的饭碗往往说丢就丢，而且也没有病假或跟雇主讨价还价的能力。
这些人有时被称为“幽灵工人”，他们可能是美国中西部的学生、加拿大的家庭主妇或者像《麻省理工科技评论》报道的那样，在哥伦比亚从事数字“计件工作”的委内瑞拉移民。
他们的工作包括手动标记照片和视频，转录音频并对文本进行分类，从而使我们在使用搜索引擎或与语音助手交谈时能够感觉毫不费力。
加州大学洛杉矶分校信息研究助理教授萨拉·罗伯茨（Sarah Roberts）表示，这就是人工智能或机器学习等术语背后的“花招”。她曾在菲律宾与为脸书等公司做内容审核的工人相处过。
“这些术语中没有任何内容表明需要大批人类，”她说。
这些工人大军中有些人为Appen公司工作。
这家总部位于悉尼的公司是人工智能供应链中具有全球重要地位的长期参与者，它自诩在170多个国家拥有100万“弹性贡献者”，为包括亚马逊、谷歌和波音在内的客户做这些工作。
拖欠工资，投诉无门
这些工人分散在世界各地，通常不会见到面。
但在网上论坛中，Appen的“这一群体”谈论哪些项目有前景、工作灵活性的好处以及哪家数据标签公司的报酬最高。他们还详述了各种问题：漏发劳务费、公司内沟通缓慢以及项目消失或没有意义。
在一个专门讨论在线工作的Reddit论坛上，多个帖子建议“小心Appen！！”，以及“Appen，省省你的时间和失望吧”。
几位不愿透露姓名的Appen合同工（由于担心公司知道后会引发后果）与澳大利亚广播公司（ABC）记者进行交谈，他们声称劳务费有时会漏发一整个月或被推迟。
一名美国工人向ABC展示了Appen界面上的劳务费账单标签，该标签显示6月份没有生成劳务费，他们说这相当于漏付数百小时的工资。
据Appen的发言人克里斯蒂娜·戈登（Christina Golden）说，该公司今年的一个项目的劳务费发放确实出现了问题，但现在已经得到了解决。
“我们一直与为我们工作的人保持公开沟通。
“如果他们有需要匿名分享反馈意见，我们有一条举报热线，对所有工人敞开。”
但据一些员工说，在Appen公司，要与真正能提供帮助的人取得联系越来越困难，对工作或薪酬方面的问题反应缓慢，而且似乎是模板式的。
“我曾经收到过模板式的‘请允许三个工作日的时间处理该请求’的电子邮件，”一个人说。
“我最近发出的三个协助请求一发出去就自动结束了，没有任何回复或采取任何行动。”
另一个人说，他被邀请参与一些项目，但这些项目根本没有实现。
Appen最近财务业绩出现下滑，频繁出现在财经新闻上。
在2022年上半年的业绩电话会议上，首席执行官马克·布莱恩（Mark Brayan）表示，收入下降的部分原因是其一些大客户放缓了支出。
布莱恩先生将此归因于数字广告收入减弱，影响了其广告相关项目。
一些人猜测，这将影响该公司如何对待其合同工人，尤其是当它与竞争对手展开竞争时。那些竞争对手在薪酬尽可能低的地方招募工人。
人们越来越关注收看和接触令人不安的网络内容对人的心理会造成什么影响。(Supplied: The Cleaners)
正如Appen的前老板丽莎·布莱登-哈德（Lisa Braden-Harder）最近接受《悉尼先驱晨报》采访时说的，“你绝对可以竞相压价压到最低”。
ABC采访了一些工人，他们说他们的工资约等同或刚刚超过所在地区的最低工资。
Appen发言人戈登女士说，该公司参照工作地点的最低工资，以确保他们“支付的工资高于此”。
“由于完成任务所需的困难程度或专业知识不同，所以薪水因项目而异。”
事实上，在该公司2021年的年度报告中，“员工群体状态”被列为潜在风险，因为有客户要求提供有关该公司工人状态的信息，尤其是内容审核方面，因为这项工作可能使人们暴露于极端和令人不安的内容。
“打扫育婴房的女佣之一”
科技公司很少承认他们通过像Appen这样的公司外包工作，更不用说训练其算法的工人大军了。
墨尔本蒙纳士大学研究数字技术社会影响的杰森·萨多夫斯基（Jathan Sadowski）说，在公开场合几乎没有讨论过这种数据劳动问题。而当被讨论时，也没有得到与其他类型的高科技工作相近的尊重或报酬。
“你不想看到幕后的巫师。”
Appen公司的工人谈到一些工作内容，如进行语音录制或拍摄某些物体的短视频，以帮助开发他们认为的语音指令技术。其他人似乎专攻改进地图开发技术或搜索引擎结果。
来自美国中西部的Appen合同工阿登（Arden，并非真名）谈到了一个项目，在这个项目中，他们会看到一段内容：图片、视频或文字串。
然后他们必须用一句话来概括这个帖子的目的，并找到涉及同一主题的值得信赖的来源的链接。他们将有一分钟或不到一分钟的时间来审看文本，但对于长视频或流媒体内容，他们会有更多时间。
“[有]许多与健康有关的骗局，选举欺诈，关于新冠的不实信息，虚假的引语，伪造的不明飞行物照片等，”他们说。
“这些是我们的专长，但我有时也会看到呼吁暴力、自我伤害相关的内容、暴力、血腥、虐待等等。”
阿登说，“训练一台电脑”来做他们的工作简直“既引人入胜又令人不安”。
“这是非常吸引人的工作，但是一旦这些计算机从我们身上学到了东西，这份工作就会消失。可能永远消失。”
萨多夫斯基博士建议，随着各大公司试图在医学或保险等行业建立人工智能系统，数据注释工作只会变得更加专业化。
但是，那些掌握了专业知识的工人，比如说如何发现黑色素瘤或评估汽车损坏索赔并正确标注，是否会被认为对他们帮助建立这些系统的行业来说是必不可少的，并因此得到奖励？
一位位于东亚的工人告诉ABC：“我告诉我的朋友和家人，谷歌、亚马逊、苹果等公司的工程师就像人工智能婴儿的亲身父母和私人教师，而我就是清扫他们的育婴房并给他们洗衣服的女佣之一。”
“我知道在这个行业里我是一个可以被取代的劳动力，但Appen对其员工的尊重太少，而我则不断被提醒这个事实。”
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