- Tina Lynn Wilson, 45 tuổi, ở Hamilton (Canada), làm việc tự do cho DataAnnotation từ tháng 1/2025, chuyên kiểm tra phản hồi của AI về ngữ pháp, độ chính xác và sáng tạo – công việc được gọi là “đào tạo AI”.
- Wilson là một phần của mạng lưới khổng lồ các lao động tự do toàn cầu đang giúp huấn luyện các mô hình AI cho những công ty như Outlier AI và Handshake AI.
- Nhiều người trong số họ chỉ kiếm được khoảng 20 CAD/giờ (tương đương 14,6 USD), công việc không ổn định và mang tính “gig work” – không có giờ làm cố định hay phúc lợi.
- Một số công việc đặc thù hơn, như hiệu chỉnh dữ liệu khoa học, có thể đạt 40 CAD/giờ, nhưng khối lượng công việc không đều.
- Các chuyên gia gọi đây là fine-tuning – giai đoạn tinh chỉnh mô hình bằng cách đánh giá phản hồi của AI và huấn luyện lại hệ thống qua “reinforcement learning from human feedback”.
- Khi ChatGPT hay Claude “nghe như người thật”, chính những người như Wilson đã huấn luyện chúng để trở nên “tự nhiên” hơn.
- Outlier AI có hơn 250.000 cộng tác viên tại 50 quốc gia, trong đó 81% có bằng đại học, theo Scale AI (công ty mẹ).
- Tuy nhiên, thị trường đang thay đổi: nhu cầu lao động tổng quát giảm, thay vào đó là nhân sự có kiến thức chuyên ngành và bằng cấp cao, do AI ngày càng phức tạp.
- Một số mô hình mới như DeepSeek (Trung Quốc) đã tự động hóa một phần quy trình tinh chỉnh, khiến lao động con người dễ bị thay thế.
- Song, AI vẫn phụ thuộc nặng nề vào lao động giá rẻ ở các nước đang phát triển. Nhiều công nhân ở Kenya, Uganda, Philippines phải làm việc đến 70 giờ/tuần với mức lương chỉ hơn 1 USD/giờ, trong điều kiện bị gọi là “digital sweatshops” (nhà máy mồ hôi kỹ thuật số).
- Nhà nghiên cứu James Muldoon cho biết hàng triệu người đang “nuôi sống” AI bằng công việc đơn điệu, tẻ nhạt, nhưng lại là xương sống của nền kinh tế AI toàn cầu.
📌 Đằng sau vẻ “ma thuật” của AI là hàng triệu lao động ẩn danh huấn luyện AI. Các ví dụ như: công ty DataAnnotation chuyên kiểm tra phản hồi của AI về ngữ pháp, độ chính xác và sáng tạo; Outlier AI có hơn 250.000 cộng tác viên tại 50 quốc gia, trong đó 81% có bằng đại học. Xu hướng nhu cầu lao động tổng quát giảm, thay vào đó là nhân sự có kiến thức chuyên ngành và bằng cấp cao, do AI ngày càng phức tạp. Tuy nhiên, AI vẫn phụ thuộc lớn vào lao động giá rẻ ở các nước đang phát triển như Kenya, Uganda, Philippines làm việc đến 70 giờ/tuần với mức lương chỉ hơn 1 USD/giờ, trong điều kiện bị gọi là “digital sweatshops” (nghĩa là nhà máy mồ hôi kỹ thuật số).
Tổng hợp.
