Wilson ist Teil eines riesigen globalen Netzwerks von Freelancern, die helfen, KI-Modelle für Unternehmen wie Outlier AI und Handshake AI zu trainieren.
Viele von ihnen verdienen nur etwa 20 CAD/Stunde (entspricht 14,6 USD) in instabilen „Gig-Work“-Verhältnissen – ohne feste Arbeitszeiten oder Sozialleistungen.
Einige spezialisiertere Tätigkeiten, wie die Korrektur wissenschaftlicher Daten, können 40 CAD/Stunde einbringen, aber das Arbeitsvolumen ist unbeständig.
Experten nennen dies „Fine-Tuning“ (Feinabstimmung) – die Phase der Verfeinerung des Modells durch Bewertung von KI-Antworten und Neutraining des Systems durch „Verstärkendes Lernen durch menschliches Feedback“ (RLHF).
Wenn ChatGPT oder Claude „menschlich klingen“, dann haben Menschen wie Wilson sie trainiert, „natürlicher“ zu werden.
Outlier AI hat laut Scale AI (der Muttergesellschaft) über 250.000 Mitarbeiter in 50 Ländern, von denen 81 % einen Universitätsabschluss besitzen.
Der Markt verändert sich jedoch: Die Nachfrage nach allgemeinen Arbeitskräften sinkt und wird durch Personal mit Fachwissen und höheren Abschlüssen ersetzt, da die KI komplexer wird.
Einige neue Modelle, wie DeepSeek (China), haben den Feinabstimmungsprozess teilweise automatisiert, wodurch menschliche Arbeit leichter ersetzbar wird.
Dennoch ist KI weiterhin stark von Geringverdienern in Entwicklungsländern abhängig. Viele Arbeiter in Kenia, Uganda, Philippinen arbeiten bis zu 70 Stunden/Woche für etwas mehr als 1 USD/Stunde, unter Bedingungen, die als „digitale Sweatshops“ bezeichnet werden.
Der Forscher James Muldoon sagt, dass Millionen von Menschen die KI mit monotoner, mühsamer Arbeit „füttern“, die das Rückgrat der globalen KI-Wirtschaft bildet.
📌 Zusammenfassung: Hinter der „Magie“ der KI stehen Millionen versteckter KI-Trainer. Beispiele: DataAnnotation (prüft Grammatik, Genauigkeit); Outlier AI (>250.000 Mitarbeiter, 50 Länder, 81% mit Abschluss). Der Trend: Die Nachfrage nach allgemeinen Arbeitskräften sinkt, ersetzt durch Spezialisten mit hohen Abschlüssen (wegen KI-Komplexität). Jedoch bleibt die KI stark von Billigarbeit in Entwicklungsländern (z.B. Kenia, Uganda, Philippinen) abhängig, die 70 Std./Woche für >1$/Std. in „digitalen Sweatshops“ arbeiten.
