自分を置き換える可能性のあるAIのトレーニングを拒否した

AIに私を代替させるためのトレーニングを拒否した

今年初めに南アフリカの農業労働を再形成する人工知能などの技術に関する博士号を取得した後、私は学術的なキャリアをスタートさせる準備ができていました。学生を教え、研究を監督し、次世代の学者を育成することを想像していました。しかし、最初に来た仕事のオファーは大学からではありませんでした。それは、評価の設計、学部生の指導、エッセイの採点を行うAIシステムをトレーニングするようにというものでした。要するに、私は過去10年間で学んだすべてをAIに移転するように求められていたのです。

面接には応じました。なぜ、長年かけて習得したスキルをAIモデルにトレーニングさせることに同意するのか、とあなたは問うかもしれません。その答えの一部は、南アフリカの社会経済的な現実です。提示された役割は時給600ランド（37ドル）でしたが、この国の最低賃金は時給30.23ランド（2ドル）であり、2026年第2四半期の若年失業率は47.4%でした。では、生計を立てる機会が、いつか自分と競合する可能性のあるテクノロジーを支援するという原則と衝突した場合、あなたはどうしますか？このトレードオフを考慮しなければならなかったのは、私だけではありません。

生計を立てる機会が、いつか自分と競合する可能性のあるテクノロジーを支援するという原則と衝突した場合、あなたはどうしますか？

人々は、いつか自分の仕事をこなすことになるAIシステムをトレーニングするために、ますます雇用されています。高度なスキルを持つ作家たちは、AIが生成したテキストを「人間らしく」したり編集したりするために、低賃金で雇われています。インドでは、廃棄物分別作業員や溶接工が、自分の日常活動を記録するために、頭にスマートフォンやカメラを取り付け、時給250ルピー（2.60ドル）で働いています。そのデータは、これらの労働者が頼りにしている仕事を代替するヒューマノイドロボットのトレーニングに使用されています。

廃棄物分別作業員は私とは給与スケールの全く反対側にいますが、私たちは本質的に同じ仕事、つまり人間の知識と判断を機械に移転しています。これがAI経済の決定的な特徴となれば、アフリカは脆弱になります。この大陸は、世界で最もAI導入率が低い地域の一つであり、ほとんどの国で労働年齢人口のAI導入率は世界平均の約18%を下回っています。南アフリカは23%で、やや良好です。

しかし、この大陸は世界で最も若い人口を抱え、失業率が高く、賃金が低く、経済成長予測が控えめな環境の中で、高度教育を受けた専門家のプールが増加しています。AI企業にとって、西側社会よりも比較的低コストでアフリカの専門家から専門知識を抽出することにはインセンティブがあります。

アフリカの教育を受けた人々が今日利用できるAIの仕事は、ケニア、ナイジェリア、その他の地域に長年アウトソースされてきたデータラベリングやデータアノテーションの仕事とは異なります。要件も異なります。私は、知識だけでなく、教室での学習や学部生への指導から得た私の判断力を移転するためにスカウトされました。数千時間にわたる学習で、学部コースで本当に重要な概念は何か、エッセイをどのように評価するか、暗記と真の理解の違いをどう見分けるか、そしてなぜある学生がエッセイで60%ではなく75%を得るべきなのかを学びました。AIは単に私が知っていることを学ぶだけでなく、私がどのように判断するかを学ぶのです。

私たちの個性と専門職を定義する判断力を機械に引き渡すことは、私たちにとって何を意味するのでしょうか？

いくつかのホワイトカラーの専門職は、裁量によって定義されます。弁護士は法的判断を行い、医師は臨床的判断を行い、教師は教育的判断を行います。この種の知識は、単に規則を適用するのではなく、文脈を解釈することに依存するため、自動化が困難、あるいは不可能と考えられてきました。だからこそ、医師、弁護士、エンジニアは現在、Outlier、Mercor、SurgeのようなAIプラットフォームによって積極的に募集されているのです。

私の自身の採用プロセスでは、人間は関与しませんでした。私はAIに45分間面接され、その後、私の強みと弱みに関するフィードバックがメールで送られてきました。従来、この決定は人間が行っていましたが、今やAIが引き継ぎ、誰が雇用されるかを決定します。私を面接したAIは、評価の一部を再受験することを勧めました。私はそうせず、その仕事の追求をやめました。

私の選択が原則に基づいていた、つまり、私が行う仕事を代替する可能性のあるテクノロジーの構築を手助けすることを恐れて拒否した、と皆さんにお伝えできればよかったのですが。しかし、私自身の不快感の源をまだ完全には理解していませんし、私が格闘してきた質問に対する答えも持っていません。私たちの個性と専門職を定義する判断力を機械に引き渡すことは、私たちにとって何を意味するのでしょうか？私たちはこれらのシステムにどのような判断を教えているのでしょうか？私たちはそれらに公平であること、善であること、倫理的であること、そして真に文脈を認識することを教えているのでしょうか？

私はまだ、なぜAIトレーニングの仕事から離れたのか分かりません。おそらく、時間が経てばもっとよく理解できるようになるでしょう。それまでの間、私はAIではなく学生を教える学術的な仕事を探し続けます。