AIデータ作業とは何か、そしてそれで実際に稼げるのか

AIモデルは実際に何から学ぶのか？

すべてのAIモデルは、人々が作成、確認、または修正した例で訓練されます。道路標識を認識するモデルは、誰かがラベル付けした道路標識の写真から学びました。音声を文字起こしするモデルは、誰かが書き起こした録音から学びました。質問に役立つ回答をするモデルは、部分的に人々がその回答を読んでどれが良いかを評価することで学びました。

それは自動的には起こりません。それは作業であり、外からは明らかでない方法で熟練を要し、報酬が支払われます。

3つの作業の種類とは？

収集とは、まだオンラインに存在しないデータを取得することです。あなたの街の店の看板を撮影したり、あなたの言語で音声を録音したり、文書化された仕様に従ってレシートや文書を取得したりします。

アノテーションとは、モデルが学習できるようにデータに何が含まれているかをラベル付けすることです。画像内のすべての車両にボックスを描いたり、話者がどこで止まり、別の話者がどこで始まるかをマークしたり、文のどの部分がどの言語であるかをタグ付けしたりします。

評価とは、モデルが生成したものを読み、文書化された基準に照らして判断することです。これらの2つの回答のうちどちらが良いか、そしてその理由は何か。この回答は事実に基づいているか。この応答は危機にある人にとって安全でないかもしれないか。

• 収集：まだ存在しないものを取得する
• アノテーション：データに何が含まれているかをラベル付けする
• 評価：モデルが生成したものを判断する

技術的な背景が必要か？

そのほとんどには必要ありません。必要なのは、注意深さ、忍耐力、そして文書化された基準に正確に従う能力です。最後の点が人々が過小評価する部分です。良いアノテーターと悪いアノテーターの違いは、ほとんどの場合、知性ではなく、一貫性です。

本当に不足しているのは技術的なスキルではありません。業界が容易に調達できない言語を話す人、業界が容易に到達できない場所に住んでいる人、または作業に必要な専門資格を持っている人です。これらのいずれかを持っている場合、コンピュータサイエンスの学位よりもこの業界での価値が高いです。

安定した仕事か、それとも時々の仕事か？

正直に言うと、それは変動します。そうでないと言う人は何かを売っています。作業はクライアントプロジェクトに結びついたバッチで届きます。ある月にはあなたの言語や国で多くの作業があり、ある月には少ないです。

プラットフォームから期待すべきことは、現在どのような状況かを教えてくれることです。何週間も何かが来るのかどうかを疑問に思うことは、この業界で最も一般的な不満であり、それはプラットフォームが選択したことであり、必然ではありません。

AIデータ作業をするのに学位は必要ですか？

いいえ。ほとんどのAIデータ作業には学位も技術的な背景も必要ありません。資格が必要なのは、臨床や法律のタスクのような専門家レベルの作業だけであり、その作業の目的が資格を持っていることだからです。

AIデータ作業でどれくらい稼げますか？

タスク、言語、国によります。コードスイッチタグ付けや専門家評価のような専門的な作業は、一般的なラベリングよりも高い報酬が支払われます。Jwumaでは、すべての料金がタスクを予約する前に完全に表示されるので、時間を費やす前に決定できます。

AIデータ作業はフルタイムですか、それともパートタイムですか？

どちらも存在します。多くは他の予定に合わせて行える柔軟なタスクベースの作業であり、一部のプロジェクトは当社のデリバリーセンターでの持続的なフルタイムの業務として実施されます。利用可能性は、あなたの言語、国、スキルに依存します。