- カナダ・ハミルトンに住むティナ・リン・ウィルソン氏（45歳）は、2025年1月からDataAnnotationのフリーランサーとして働いており、AIの応答の文法、正確性、創造性をチェックすることを専門としています。この仕事は「AIトレーニング」と呼ばれています。
- ウィルソン氏は、Outlier AIやHandshake AIなどの企業のためにAIモデルのトレーニングを支援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す。
- 彼らの多くは時給わずか約20カナダドル（14.6米ドル相当）しか稼いでおらず、仕事は不安定で、「ギグワーク」の性質を持っています – 固定された労働時間や福利厚生がありません。
- 科学データのキャリブレーションなどの一部の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りますが、仕事量は不定期です。
- 専門家はこれをファインチューニング（fine-tuning）と呼んでいます。これは、AIの応答を評価し、「人間のフィードバックからの強化学習」（reinforcement learning from human feedback）を通じてシステムを再トレーニングすることでモデルを洗練させる段階です。
- ChatGPTやClaudeが「まるで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、それらがより「自然」になるように訓練したからです。
- 親会社であるScale AIによると、Outlier AIは50か国に25万人以上の協力者を擁し、そのうち81%が大学の学位を持っています。
- しかし、市場は変化しています。AIがますます複雑になるにつれて、一般的な労働者の需要は減少し、代わりに専門知識と高度な資格を持つ人材が求められています。
- DeepSeek（中国）のような一部の新しいモデルは、ファインチューニングのプロセスの一部を自動化しており、人間の労働者が簡単に置き換えられる可能性が高まっています。
- それでもなお、AIは発展途上国の安価な労働力に大きく依存しています。ケニア、ウガンダ、フィリピンなどの多くの労働者は、時給わずか1米ドル強で週に最大70時間も働かざるを得ず、「デジタルスウェットショップ」（digital sweatshops、デジタルな搾取工場）と呼ばれる状況にあります。
- 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「養っている」が、この仕事こそがグローバルAI経済の屋台骨であると述べています。
📌 AIの「魔法」の裏には、AIをトレーニングする何百万人もの匿名の労働者がいます。例：DataAnnotation社はAIの応答の文法、正確性、創造性をチェックすることを専門とし、Outlier AIは50か国に25万人以上の協力者を擁し、そのうち81%が大学の学位を持っています。傾向として、AIが複雑になるにつれて、一般的な労働者の需要は減少し、専門知識と高度な資格を持つ人材に置き換わっています。しかし、AIは依然として、ケニア、ウガンダ、フィリピンなどの発展途上国の安価な労働力に大きく依存しており、これらの労働者は「デジタルスウェットショップ」と呼ばれる状況で、時給わずか1米ドル強で週に最大70時間働いています。
