Про ручной труд в AI-стартапах (и не только стартапах)

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!

Наткнулся через "MIT Technology Review" на статью с порицанием AI-стартапа, который - как выяснилось - интенсивно использует ручной труд.

Ссылка на статью: https://www.404media.co/kaedim-ai-startup-2d-to-3d-used-cheap-human-labor/

В статье утверждается, что некий стартап по преобразованию 2D-картинок в 3D-модели прибегает за кулисами к большому количеству ручного труда, хотя из маркетинговых заявлений складывается впечатление если не о полной, то почти полной автоматизации. На этом в статье построен шейминг соответствующего стартапа.

Зная, как на практике компании (даже крупные) подходят к решению схожих задач по автоматизации, могу сказать, что шейминг напрасный. Ну или, как минимум, приведённых в статье фактов недостаточно, чтобы шеймить.

Во-первых, стартапам свойственно в маркетинговых заявлениях преувеличивать уровень собственных достижений. Обычно в таких заявлениях транслируется не текущее состояние дел, а "вИдение" или "мИссия" стартапа: то, к чему стремятся прийти. Если по-честному, то в какой-то степени это враньё. И крупные компании часто делают то же самое. Но стартапам это особенно свойственно. Покажите мне стартап с "честным" маркетингом. Лично я таких не видел. В современном мире такой стартап не выживет. Соответственно, если у стартапа цель - полная автоматизация ручного труда, то именно про полную или почти полную автоматизацию и будет сказано в маркетинговых материалах, даже если на текущем этапе автоматизации вообще ноль. И не будет никаких сносок про то, что "мы пока не достигли этой цели, но собираемся достигнуть через 100 лет при достаточном финансировании и т.п." Все всё знают про то, как строится маркетинг стартапов, поэтому шеймить их за такое "враньё" смысла нет. По крайней мере, в текущих реалиях.

Во-вторых, если компания обещает клиенту гарантированный результат и к тому же берёт за свои услуги деньги, то ручной труд при современном положении дел необходим. Это для бесплатного интернет-поисковика допустимо в поиске по картинке выдать какую-нибудь фигню. Однако если вы берётесь сделать для клиента 3D-модель по картинке и при этом гарантируете результат, то автоматически выдать фигню вы уже не можете. А в современном мире любой сколь угодно продвинутый AI периодически выдаёт фигню. Соответственно, как минимум, нужны люди, которые будут проверять результат работы AI и, если нужно, дорабатывать до приемлемого состояния. Мне известна одна очень крупная контора, которой уже десятки лет и которая строит 3D-модели с помощью AI. AI в этой конторе существует уже приличное количество лет, но ручного труда по-прежнему хватает. А до появления AI весь труд был ручным. Как только появилась автоматизация на базе AI, сначала почти ничего не изменилось. Автоматически полученные результаты были настолько паршивыми, что людям приходилось делать всё с нуля. Но технология развивалась, ошибок становилось всё меньше, и сейчас в подавляющем большинстве случаев человеку нужно только проверить автоматический полученный результат глазками, убедиться, что проблем нет, и дать "добро". Иногда нужно что-то подправить. Полной 100% автоматизации по-прежнему нет, однако за счёт уже достигнутого уровня автоматизации время работы над построением 3D-моделей сократилось во многие разы.

Собственно, руководство стартапа, на который наехали в упомянутой выше статье, напирало в общении с авторами именно на то, что люди нужны для валидации и доработок. На что авторы статьи заявили, что им удалось найти одного человека, которому пришлось создавать 3D-модели с нуля: "One of 404 Media’s sources pushed back against Psoma’s framing. They did not agree with the characterization of their work as quality control. Instead, they said what workers performed “felt more like outright production instead of ‘quality control.’”

На первый взгляд может показаться, что из данной цитаты можно сделать вывод, будто никакой автоматизации нет, а всё делается руками. Однако если вы знаете, как построены схожие бизнесы, то вывод будет уже не столь однозначным. Например, результат работы AI может направляться на автоматическую валидацию, и автомат может решить, что конкретный результат никуда не годится и нужно всё делать с нуля вручную. Тогда автомат отправит такой заказ на полностью ручное исполнение. Вместо автомата может быть и человек, который сам не является 3D-дизайнером, зато может оценить качество и объём необходимых доработок. Если качество очень плохое, то человек может решить, что на доработку уйдёт больше времени, чем на исполнение заказа с нуля. Для дизайнера, который получит такой заказ, всё может выглядеть так, будто никакого AI и не было, однако это ещё не означает, что его действительно не было.

Итак, резюмируем. Я ничего не знаю про тот конкретный стартап и как он устроен. Возможно, они действительно мошенники. Однако это никак не следует из упомянутой статьи. Да собственно, и не в конкретном стартапе и не в конкретной статье дело. А в том, что часто, рассуждая о применении новой технологии или новом бизнесе, люди оценивают не её/его потенциал, а текущее состояние дел. Получается бинарная картина мира: либо всё прекрасно, либо всё отстой. Однако в случае с AI и построенными на базе AI бизнесами всё не так. Нет двух крайностей, но обычно есть постепенное движение от "отстоя" к "прекрасному". И иногда требуется буквально пара лет, чтобы полностью ручной труд автоматизировать процентов на 90. Причём в текущих реалиях нет возможности сделать 100% автоматизацию, если вы собираетесь гарантировать клиенту результат. Впрочем, иногда есть возможность гарантировать результат, но при этом часть ручного труда переложить на клиента. Например, в случае с упомянутым стартапом можно было бы сказать: "Клиент, мы тебе отправим автоматический результат сразу, но он может оказаться фигнёй. Ты посмотри, пожалуйста, и если тебе не понравится, то верни нам заказ, и мы выполним его вручную на высшем уровне". Такой вариант возможен при высоком уровне автоматизации, то есть когда клиент редко будет получать результат, который его не устраивает. При таком раскладе, выдавая автоматический результат клиенту напрямую, исполнитель изначально не прогоняет его через собственных сотрудников. Таким образом минимизируется либо время на исполнение заказа (если собственных сотрудников мало, и они загружены), либо стоимость услуг (когда собственных сотрудников достаточно для того, чтобы делать моментальную проверку; но большой штат - это большие расходы). Бизнес-моделей, построенных на автоматизации ручного труда с помощью AI, может быть много. Но ручной труд в современных реалиях полностью не исчезнет. Он может перекладываться в разных пропорциях между клиентами и исполнителями, но он будет.

Источник: https://habr.com/ru/articles/762884/


Интересные статьи

Интересные статьи

Python любят начинающие, потому что его относительно легко изучить. Существует множество учебников, ресурсов и курсов. Плюс большой выбор библиотек и фреймворков. Потом все эти знания становятся востр...
На момент написания статьи я работаю Frontend-разработчиком в VK (Delivery Club) на Vue и плавно перехожу на iOS-разработку. Уже около 4 лет считаю себя поверхностно приближенным к сфере крипты: участ...
По данным mos.ru, стоматологии, похоже, уже не медицинские организации В Москве и ещё паре регионов (например, в Санкт-Петербурге, Хакасии) сделали новую замечательную фишку: с 28 октября по 7 но...
Нас часто спрашивают, чем Embox отличается от других ОС для микроконтроллеров, например, FreeRTOS? Сравнивать проекты между собой, конечно, правильно. Но параметры, по которым порой пре...
Мы рады анонсировать hiring event для iOS-разработчиков в московском офисе FunCorp. Всё просто: участник присылает нам тестовое задание до 13 мая, затем мы объявляем результаты участников...