Журналисты учат ИИ-модели для Meta и OpenAI

После окончания магистратуры по журналистике Карла Маккана устроилась на работу "по обучению моделей ИИ для повышения точности и эффективности", согласно статье в Nieman Journalism Lab:

Вакансий для штатных сотрудников не много... и конкуренция за них ощутима. (По данным ежегодного отчета Challenger, Gray & Christmas, в 2024 году убыль на рынке труда в американской журналистике составила почти 5 тысяч рабочих мест, что на 59% больше по сравнению с предыдущим годом.)

В последние пару месяцев Маккана работает практически полный день для компании Outlier, выполняет проекты через платформу Outlier примерно за $35 в час. Работа с данными быстро стала основным источником дохода и тем, чем она рекомендует заниматься своим однокурсникам по журналистике: "Многие из нас все еще ищут работу. Три раза я рассказывала другим о том, что делаю, и они просят прислать им информацию." — говорит она. "Сейчас это сложно, и многие мои коллеги говорят то же самое."

Маккана — лишь один из многих журналистов, которых пригласила работать на Outlier... Несколько человек рассказали мне, что они берутся за проекты в Outlier для поддержания дохода или полностью заменяют ими свою работу в сфере журналистики из-за сокращения штатов и уменьшения количества фрилансовых заданий. Это как начинающие журналисты, такие как Маккана, так и опытные репортеры со стажем более 10 лет. Что их всех объединяет? До прошлого года ни один из них не слышал о компании Outlier или даже не знал о существовании такого вида работы.

Outlier была запущена в 2023 году и принадлежит Scale AI, компании из Сан-Франциско по аннотированию данных, оценочной стоимостью $13.8 млрд. Среди ее клиентов — крупнейшие компании ИИ, такие как OpenAI, Meta и Microsoft. Outlier вместе с подобными платформами CrowdGen и Remotasks использует сети удаленных работников для улучшения моделей ИИ их клиентов. Работники получают оплату почасово за выполнение задач, таких как аннотирование тренировочных данных, составление тестовых запросов и оценка фактической точности и грамматики результатов модели. Часто их работа используется для улучшения работы ИИ-модели через процесс называемый обучением с подкреплением с обратной связью человека (RLHF). Этот человеческий цикл обратной связи является ключевым в создании моделей, таких как GPT от OpenAI и Llama от Meta.

Кроме прямых предложений работы, я также нашла десятки недавних открытых вакансий, которые подчеркивают растущую тенденцию нанимать журналистов для работы с данными... Вместо того чтобы заменить свою прежнюю работу, Маккана рассматривает свою работу с данными как ценное преимущество, которое расширяет ее знания о средствах ИИ, которые все больше внедряются на рабочем месте. "Настоящая работа в этой области показывает, что модели ИИ все еще нуждаются в нас... Я думаю, что пройдет очень долгое время, прежде чем они смогут действительно писать как люди."