Nebenbeschäftigung oder Betrug? Was Sie über Datenanmerkungsarbeiten wissen sollten

(SeaPRwire) –   Auf , und anderswo tauchen Beiträge von Nutzern auf, die behaupten, dass sie 20 US-Dollar pro Stunde oder mehr verdienen, indem sie in ihrer Freizeit kleine Aufgaben auf Websites wie DataAnnotation.tech, Taskup.ai, Remotasks und Amazon Mechanical Turk erledigen.

Da Unternehmen immer mehr KI-Modelle entwickeln, ist die Nachfrage nach „Datenannotation“ und „Datenkennzeichnung“ gestiegen. Arbeiter erledigen Aufgaben wie Schreiben und Codieren, die dann von Technologieunternehmen verwendet werden, um künstliche Intelligenzsysteme zu entwickeln, die mit einer großen Anzahl von Beispieldatenpunkten trainiert werden. Einige Modelle erfordern, dass alle ihre Eingabedaten von Menschen gekennzeichnet werden, eine Technik, die als „überwachtes Lernen“ bezeichnet wird. Und während „unüberwachtes Lernen“, bei dem KI-Modellen ungekennzeichnete Daten zugeführt werden, immer beliebter wird, benötigen KI-Systeme, die mit unüberwachtem Lernen trainiert werden, oft immer noch einen letzten Schritt, bei dem Daten von Menschen gekennzeichnet werden.

Es gibt keine genauen Schätzungen darüber, wie viele Menschen mit Datenannotationen arbeiten. Eine Google-Forschung aus dem Jahr 2022 schätzt die Zahl auf Millionen und dass sie in Zukunft auf Milliarden ansteigen könnte. Eine Studie aus dem Jahr 2021 schätzte, dass sich 163 Millionen Menschen auf Online-Arbeitsplattformen registriert haben, von denen 14 Millionen mindestens einmal über die Plattform Arbeit gefunden haben und 3,3 Millionen mindestens 10 Projekte abgeschlossen oder mindestens 1.000 US-Dollar verdient haben. (Diese Zahl dürfte jedoch für Datenannotationen eine Überschätzung sein, da nicht alle Arbeiten auf Online-Arbeitsplattformen Datenannotationen sind.)

Datenannotation-Websites, die oft Tochtergesellschaften größerer Unternehmen sind, können legitime Möglichkeiten zum Geldverdienen bieten. Da die KI-Branche weiter wächst, ist auch die Nachfrage nach menschlichen Labelern gestiegen. Potenzielle Nutzer sollten sich jedoch bewusst sein, dass die Datenkennzeichnungsbranche schlecht reguliert ist und dass es aufgrund der Intransparenz der Branche schwierig sein kann, sich zurechtzufinden. Hier ist, was Sie wissen sollten.

Wie fange ich mit der Datenannotation an?

Um sich für die Programme zu qualifizieren, müssen die Arbeiter zunächst eine Bewertung abschließen. Die Dauer der ersten Bewertung kann variieren, aber die Nutzer berichten üblicherweise von Zeiten zwischen einer Stunde und drei Stunden. Besteht ein Nutzer die Bewertung, sollte er über die Website Einladungen zu bezahlten Arbeiten erhalten. Wird der Nutzer nicht in das Programm aufgenommen, hört er in der Regel nach Abschluss der Bewertung nichts mehr. 

Die Aufgaben bei der Beurteilung können unterschiedlicher Natur sein. Es gibt einen Trend zu anspruchsvolleren Datenannotationen, sagt Sonam Jindal, der das Programm AI, Labor and the Economy bei der Partnership on AI leitet, einer gemeinnützigen Organisation. „Wir werden sehen, dass, wenn man hochwertige KI-Modelle braucht, man auch qualitativ hochwertigere Daten braucht“, sagt sie. „Wir können herausfinden, ob etwas eine Katze oder ein Hund ist, das ist großartig. Wenn wir zu anspruchsvolleren Aufgaben übergehen – um fortschrittlichere KI zu haben, die in spezialisierteren realen Szenarien nützlich ist – braucht man dafür spezialisiertere Fähigkeiten.“

Wie viel Geld zahlt die Arbeit? 

In den Vereinigten Staaten bieten Websites oft etwa 20 US-Dollar pro Stunde für Aufgaben wie das Kennzeichnen von Fotos und das Ausführen von Schreibübungen an. Spezialisiertere Datenannotationen können höher bezahlt werden. Zum Beispiel bietet DataAnnotation.tech 40 US-Dollar für Codierungsaufgaben an und Outlier.ai bietet 60 US-Dollar pro Stunde für Chemieaufgaben an.

Außerhalb der Vereinigten Staaten werden Datenlabeler in der Regel viel weniger bezahlt, sagt Jindal. Doch trotz des höheren Preises gibt es Gründe, warum Unternehmen in den USA ansässige Mitarbeiter bevorzugen, z. B. Aufgaben, die spezifische kulturelle Kenntnisse oder Fähigkeiten erfordern, die in den USA weit verbreitet sind. 

Welche Erfahrungen haben die Leute gemacht? 

Auf berichten Nutzer über eine Vielzahl von Erfahrungen mit der Arbeit an Datenannotationen. Viele beschreiben positive Erfahrungen – unkomplizierte Onboarding-Prozesse, ein reichhaltiges Angebot an Aufgaben und eine gute Bezahlung.

„Ich arbeite seit fast 2 Jahren bei [DataAnnotation.Tech]“, so ein Nutzer. „Man verdient Geld für die Aufgabe oder pro Stunde, je nach Projekt. Sie zahlen über PayPal. Ich habe in den letzten Jahren nur sehr wenig in Teilzeit gearbeitet und nähere mich der 3.000-Dollar-Marke. Ehrlich gesagt habe ich während meines Vollzeitjobs eine ganze Weile aufgehört, bin aber wieder dabei. Ich arbeite derzeit an zwei Projekten, eines für 20 US-Dollar pro Stunde und eines für 25 US-Dollar pro Stunde. Ich verdiene ungefähr 400 bis 500 US-Dollar pro Woche. Das ist nicht dauerhaft, da Aufgaben kommen und gehen, aber es ist ein großartiges Zusatzeinkommen, an dem man arbeiten kann, wenn man von einem Laptop oder Computer aus arbeiten muss.“

Einige berichten jedoch von weniger positiven Erfahrungen, etwa davon, dass ihnen mitgeteilt wurde, dass sie die Bewertung bestanden hätten, ihnen dann aber keine Aufgaben angeboten wurden. Besorgniserregender ist, dass einige Nutzer berichten, dass ihre Konten deaktiviert wurden, obwohl noch erhebliche Beträge verdient werden mussten. Ein Nutzer schrieb, dass sein Konto mit unbezahlten Arbeiten im Wert von 2.869 US-Dollar deaktiviert wurde und dass er den Support-Kontakten des Unternehmens eine E-Mail geschrieben habe, aber keine Antwort erhalten habe.

Datenannotation-Websites verwenden oft algorithmisches Management, um ihre Kosten niedrig zu halten, was zu der schlechten Behandlung vieler Arbeitnehmer führen kann, sagt Milagros Miceli, die im Weizenbaum-Institut in Berlin die Forschungsgruppe Daten, Algorithmische Systeme und Ethik leitet. Und weil die Datenannotation-Branche schlecht reguliert ist, müssen Unternehmen selten mit Konsequenzen für die unzulängliche Behandlung von Arbeitnehmern rechnen, sagt sie.

Wofür werden die Daten verwendet?

Einige Unternehmen wie Amazon Mechanical Turk und Upwork arbeiten relativ transparent mit der gleichen Marke sowohl für Käufer von Datenkennzeichnungsarbeit als auch für Arbeiter. Andere nicht. Remotasks ist die Tochtergesellschaft des Datenkennzeichnungsanbieters Scale AI für Arbeiter, ein in San Francisco ansässiges Multi-Milliarden-Dollar-Unternehmen mit Kunden wie OpenAI, Meta und dem US-Militär. Ebenso sind Taskup.ai, DataAnnotation.tech und Gethybrid.io Tochtergesellschaften von Surge AI, einem anderen Anbieter von Datenkennzeichnung, zu dessen Kunden Anthropic und Microsoft gehören.

Unternehmen sagen, dass diese Geheimhaltung erforderlich sei, um vertrauliche Geschäftsinformationen wie Pläne zur Entwicklung neuer Produkte vor dem Durchsickern zu schützen, sagt Miceli. Sie ziehen jedoch auch die Geheimhaltung vor, weil sie die Wahrscheinlichkeit verringert, dass sie mit potenziell ausbeuterischen Bedingungen, wie z. B. Kinderarbeit, in Verbindung gebracht werden.

Ein Sprecher von Scale AI verwies TIME auf ein Statement, in dem es heißt, dass Remotasks als separates Unternehmen von Scale AI eingerichtet wurde, um die Vertraulichkeit der Kunden zu schützen, und nennt Beispiele für Schritte, die Scale AI unternommen hat, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter fair behandelt werden. Der Sprecher sagte außerdem, dass „Remotasks keine Projekte durch