然而也有人说，就算他们依靠这份工作生活，灵活性也不是他们需要的特点。随时随地的工作确实是一种福利，但根据 ZeroChaos 的「常见问题」，广告评估员是禁止同时在其他公司工作的。一位前广告评估员说她现在正在另一家公司工作，但她很想继续做广告评估员的工作来赚点外快，然而因为这项规定她不得不放弃。「如果我可以同时工作，那我将能拿到更多的薪水改善生活。」她说道，「现在，我每周比失业时多挣 40 美元。但这收入很不稳定。」

　　高流动性其实是训练 AI 的需要

　　科技行业的大公司常常雇佣临时员工通过重复性的工作来帮助他们训练 AI 系统。一位广告评估员说起多年以前在微软必应的评估工作，那时他们需要在一个小时内阅读多达 80 页的搜索结果。评估员们告诉《连线》，领英和 Facebook 也在雇人做同样的事情——领英需要人为地为数据标注，Facebook 需要评估粉丝页面的「赞助内容」。（对此，微软拒绝评论，而领英无法证实这个项目的存在。Facebook 没有做出回应。）

　　工作的临时性和庞大的工作量让这些员工感到不安，他们认为 Google 无视了他们的工作经验。「花时间训练新人然后再把他们赶走，这完全是在浪费钱。」一位前广告评估员说道。

　　但不断地变更评估员也许正好是训练 AI 的最佳方法。「AI 需要更多的视角，尤其是在如何定义令人不适的内容这方面，」人工智能创业公司 NaraLogics 的 CEO Jana Eggers 表示，「就连最高法庭也无法用语言来概述下流行为。赋予机器更多的视角会产生一个更好的结果。」

　　然而 AI 研究人员普遍认为，员工士气不好不一定会影响机器学习的效果，j2直播，一个人的工作环境和经验可能会产生更多微妙的影响。「人们经常听到这种说法，大量输入不同的信息是训练 AI 模型的最佳方式，」康奈尔大学的人工智能教授 Bart Selman 说道，「这通常是个不错的办法，但当涉及到道德判断时，不同的人群有着差异明显的偏见，这些偏见根深蒂固。」比如说，男人在某些类型的工作上要比女人擅长一些，反之也是一样。「因此如果你在训练 AI 时使用的是同一组样本，雇佣的是同一类人，那么你将得到的结果也必定有一种潜在的偏见。」并且如果在训练 AI 时使用的全是充满焦虑的临时工，你的 AI 系统恐怕也会被植入这些人独有的偏见。

　　「让人工智能通过固定的一群人来训练 AI 学习人类的道德是不妥当的。你应该从那些对潜在偏见和道德问题有更深刻思考的人那里获取判断。」Selman 说道。

　　在 Google 的山景城总部，正式员工们享受着风景如画的校园，免费的自助餐美食，以及壁球和桌上足球这样的室内游戏。但这一切与广告评估员的生活天差地别。现在说起在世界上最值钱的科技公司上班，并不一定会有奢侈的福利和羡煞旁人的薪水，它可能仅仅代表着无休止的工作，机械性地训练着这些大公司的人工智能——直到它们学会做同样的事情，在将来的某一天完全地代替掉自己。

　　头图来源：tubefilter（）

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