數據外包工作：兼職賺外快還是詐騙？ 詳解數據標註工作始末

(SeaPRwire) –   在 , , 和其他地方，用戶上傳的帖子聲稱，他們在空閒時間完成 DataAnnotation.tech、Taskup.ai、Remotasks 和 Amazon Mechanical Turk 等網站上的小任務，每小時可以賺 20 美元，甚至更多。

隨著企業爭相打造 AI 模型，對「數據標註」和「數據標籤」工作的需求激增。員工完成撰寫和編碼等任務，而科技公司隨後會利用這些任務來開發人工智能系統，這些系統接受大量範例數據點的訓練。有些模型要求所有輸入數據都由人類標籤，這是一種被稱為「監督式學習」的技術。雖然「非監督式學習」日益普及，其中 AI 模型以未標籤數據為輸入，但使用非監督式學習訓練的 AI 系統通常仍然需要一個涉及由人類標籤數據的最終步驟。

目前沒有人精確估計從事數據標註工作的人數。2022 年 Google Research 估計人數在數百萬，且在未來可能會增長至數十億。2021 年的一項 研究估計，有 1.63 億人在線上勞動力平台上建立個人資料，其中 1400 萬人至少透過該平台取得過一次工作，而 330 萬人完成過至少 10 個專案或賺取了至少 1,000 美元。（不過這個數字對於數據標註工作而言，可能會高估，因為並非線上勞動力平台上所有的工作都是數據標註工作。）

數據標註網站（通常是較大公司的子公司）可以提供賺錢的合法途徑。隨著 AI 產業持續成長，對人類標籤員的需求也隨之成長。但潛在使用者應當注意，數據標籤產業的監管不善，且由於這個產業不透明，因此探索起來可能會很困難。以下是您需要了解的事項。

如何開始從事數據標註工作？

要符合資格參加這些計畫，員工必須先完成評估。初始評估的時長會因人而異，但使用者通常會報告長達 1 小時或 3 小時的時數。如果使用者通過評估，他們應會開始透過該網站收到付費工作的邀請。如果使用者未被錄取參加計畫，一般來說，他們在完成評估後將不會收到任何消息。 

評估中的任務性質會不盡相同。負責 AI、勞動力和經濟計畫的非營利組織 Partnership on AI 的 Sonam Jindal 表示，趨勢朝著技能要求更高的數據標註工作前進。「我們將開始發現，由於您需要有品質更高的 AI 模型，因此您也需要品質更高的數據，」她說。「我們可以找出某樣東西是貓還是狗，這很好。進階到更進階的任務——擁有在更多特定實際情境中有用的更進階 AI——您將需要更大的專業技能才行。」

這項工作能賺多少錢？ 

在美國，該類網站通常會針對標籤照片和完成寫作練習等任務提供每小時 20 美元的報酬。技能要求更高的數據標註工作可以提供更高的報酬。例如，DataAnnotation.tech 提供編碼任務以每小時 40 美元計酬，而 Outlier.ai 則提供每小時 60 美元的化學任務。

Jindal 指出，美國境外的数据標籤員通常獲得的報酬低得多。但儘管價碼較高，企業可能還是會偏好美國的員工，例如需要特定文化知識或美國盛行的技能的任務。 

人們的體驗如何？ 

在 上，用戶對於數據標註工作經歷了各種各樣的體驗。許多人描述了積極的經驗——簡便的上船流程、充足的任務供應和不錯的報酬。

「我在 [DataAnnotation.Tech] 工作了將近兩年，」一名用戶 寫道。「您可以透過任務或時薪賺錢，這取決於專案。他們透過 PayPal 付款。過去幾年來，我只有在兼職工作，但現在已接近 3000 美元。坦白說，我在全職工作時離職了一段時間，但現在又回來了。我目前正在進行兩個專案，一個以每小時 20 美元計算，另一個以每小時 25 美元計算。我每週可以賺到約 400 至 500 美元。這並不是永久性的，因為任務會不斷變化，但如果您需要利用筆記型電腦或電腦賺取額外收入，這是一個很好的方法。」

但也有人報告了一些不太好的體驗，例如被告知他們通過了評估，但從未被提供過任何任務。更令人擔憂的是，一些使用者報告他們的帳戶停用了，而有大量的收益尚未支付。一位使用者 寫道，他的帳戶停用了，且有價值 2,869 美元的未付工作，而他寫了電子郵件給公司的客服人員，但沒有收到回覆。

Weizenbaum-Institut in Berlin 的數據、演算法系統和倫理研究小組負責人 Milagros Miceli 表示，數據標註網站通常會使用演算法管理來降低成本，而這可能會導致許多員工經歷糟糕的對待。由於數據標註產業的監管不善，因此企業很少會因對員工的待遇低劣而面臨後果，」她表示。

數據會用在何處？

一些公司，例如 Amazon Mechanical Turk 和 Upwork，會以相對透明的方式進行營運，對於數據標籤服務的購買者和員工來說都是同一個品牌。但其他公司並非如此。Remotasks 是數據標籤供應商 Scale AI 的面向員工的子公司，Scale AI 是總部位於舊金山的數十億美元企業，客戶包括 OpenAI、Meta 和美國軍方。類似地，Taskup.ai、DataAnnotation.tech 和 Gethybrid.io 是Surge AI 的子公司，而 Surge AI 是另一家數據標籤供應商，服務於 Anthropic 和 Microsoft 等客戶。

Miceli 表示，公司聲稱這種保密措施對於防止敏感的商業資訊（例如新的產品開發計畫）外洩是必要的。但他們也偏好保密，因為這會降低他們與潛在的剝削條件（例如 ）產生關聯的機率。

Scale AI 的發言人將 TIME 指向了一個聲明，表示 Remotasks 成立為 Scale AI 的獨立公司，目的是保護客戶機密性，並舉出 Scale AI 為確保員工受到公平對待而採取的步驟。該發言人還表示，「Remotasks 沒有參與需要接觸敏感影像/影片的專案，且如果此類內容出現在資料集中，便可回報並從工作流程中移除。」

截至發布為止，Surge AI、Taskup.ai、DataAnnotation.tech 和 Gethybrid.io 尚未回覆置評請求。

Jindal 主張，數據工作在根本上被低估了，並建議可以對數據工作者為其協助創造的產品支付版稅。 

「他們的知識和資訊都被捕獲到了數據中，並用於訓練這些被稱為人工智能的 AI 模型，」她說。「這其實是他們的人類智慧，我們的集體人類智慧，被嵌入到了這些模型中。」