ウィルソン氏は、Outlier AIやHandshake AIのような企業のためにAIモデルを訓練する、巨大なグローバル・フリーランサー・ネットワークの一員である。
彼らの多くは時給約20カナダドル（14.6米ドル相当）しか稼げず、固定労働時間や福利厚生のない不安定な「ギグワーク」である。
科学データの修正など、より専門的な仕事では時給40カナダドルに達することもあるが、仕事量は不安定である。
専門家はこれを「ファインチューニング（微調整）」と呼ぶ。AIの回答を評価し、「人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）」を通じてシステムを再訓練する、モデルの改良段階である。
ChatGPTやClaudeが「人間のように聞こえる」のは、ウィルソン氏のような人々が、より「自然」になるよう訓練したからである。
親会社Scale AIによると、Outlier AIは50カ国に25万人以上の協力者を擁し、その81%が大学の学位を取得している。
しかし市場は変化している。AIがますます複雑になるにつれ、一般的な労働力の需要は減少し、専門知識や高い学位を持つ人材に取って代わられつつある。
DeepSeek（中国）のような一部の新しいモデルは、微調整プロセスの一部を自動化しており、人間の労働者が取って代わられやすくなっている。
それでもAIは、発展途上国の低賃金労働に大きく依存している。ケニア、ウガンダ、フィリピンの多くの労働者は、週70時間働きながら時給わずか1米ドル強で、「デジタル・スウェットショップ（デジタル搾取工場）」と呼ばれる環境で働いている。
研究者のジェームズ・マルドゥーン氏は、何百万人もの人々が単調で退屈な仕事でAIを「養っており」、それが世界のAI経済の根幹となっていると述べている。
📌 要約： AIの「魔法」の裏には、AIを訓練する何百万人もの名もなき労働者がいる。例：DataAnnotation（文法、正確性をチェック）、Outlier AI（50カ国、25万人以上の協力者、81%が大卒）。トレンド：AIの複雑化により、一般労働の需要は減り、専門知識と高学歴の人材が求められている。しかし、AIは依然として発展途上国の安価な労働力（ケニア、ウガンダ、フィリピン等）に大きく依存しており、彼らは「デジタル・スウェットショップ」で週70時間、時給1ドル強で働いている。
