ChatGPT Is Reshaping Crowd Work-TGN

हालाँकि कुछ कर्मचारी एआई से दूर रह सकते हैं, लेकिन दूसरों के लिए इसका उपयोग करने का प्रलोभन बहुत वास्तविक है। बॉब कहते हैं, यह क्षेत्र “कुत्ता खाओ-कुत्ता” हो सकता है, जो श्रम-बचत उपकरणों को आकर्षक बनाता है। सर्वोत्तम-भुगतान वाले कार्यक्रमों को खोजने के लिए, भीड़ कार्यकर्ता अक्सर स्क्रिप्ट का उपयोग करते हैं जो आकर्षक कार्यों को चिह्नित करते हैं, कार्य अनुरोधकर्ताओं की समीक्षा करते हैं, या बेहतर-भुगतान वाले प्लेटफार्मों में शामिल होते हैं जो श्रमिकों और अनुरोधकर्ताओं की जांच करते हैं।

CloudResearch ने पिछले साल एक इन-हाउस ChatGPT डिटेक्टर विकसित करना शुरू किया जब इसके संस्थापकों ने देखा कि प्रौद्योगिकी उनके व्यवसाय को कमजोर कर सकती है। सह-संस्थापक और सीटीओ जोनाथन रॉबिन्सन का कहना है कि टूल में प्रमुख प्रेस को कैप्चर करना, ऐसे प्रश्न पूछना शामिल है जिनका चैटजीपीटी लोगों की तुलना में अलग तरह से जवाब देता है, और फ्रीफॉर्म टेक्स्ट प्रतिक्रियाओं की समीक्षा करने के लिए मनुष्यों को लूप करना शामिल है।

दूसरों का तर्क है कि विश्वास स्थापित करने की जिम्मेदारी शोधकर्ताओं को अपने ऊपर लेनी चाहिए। म्यूनिख विश्वविद्यालय के संज्ञानात्मक विज्ञान शोधकर्ता जस्टिन सुलिक, जो प्रतिभागियों को स्रोत बनाने के लिए क्लाउड रिसर्च का उपयोग करते हैं, कहते हैं कि बुनियादी शालीनता-उचित वेतन और ईमानदार संचार-बहुत आगे तक जाता है। यदि श्रमिकों को भरोसा है कि वे अभी भी भुगतान करेंगे, तो अनुरोधकर्ता सर्वेक्षण के अंत में बस पूछ सकते हैं कि क्या प्रतिभागी ने चैटजीपीटी का उपयोग किया था। सुलिक कहते हैं, “मुझे लगता है कि ऑनलाइन कर्मचारियों को उन चीजों को करने के लिए गलत तरीके से दोषी ठहराया जाता है जो कार्यालय कर्मचारी और शिक्षाविद हर समय कर सकते हैं, जो हमारे अपने वर्कफ़्लो को और अधिक कुशल बना रहा है।”

सामाजिक कंप्यूटिंग शोधकर्ता अली अलखतीब का सुझाव है कि इस पर विचार करना अधिक उत्पादक हो सकता है कि कम भुगतान करने वाले भीड़ कार्यकर्ता चैटजीपीटी जैसे टूल के उपयोग को कैसे प्रोत्साहित कर सकते हैं। वे कहते हैं, “शोधकर्ताओं को एक ऐसा माहौल बनाने की ज़रूरत है जो श्रमिकों को समय दे और वास्तव में चिंतनशील हो सके।” अलखतीब स्टैनफोर्ड के शोधकर्ताओं के काम का हवाला देते हैं जिन्होंने इसे विकसित किया कोड की पंक्ति यह ट्रैक करता है कि एक माइक्रोटास्क में कितना समय लगता है, ताकि अनुरोधकर्ता गणना कर सकें कि न्यूनतम वेतन का भुगतान कैसे किया जाए।

रचनात्मक अध्ययन डिज़ाइन भी मदद कर सकता है। जब सुलिक और उनके साथियों ने माप करना चाहा आकस्मिकता भ्रम, असंबद्ध घटनाओं के बीच कारण संबंध में विश्वास, उन्होंने प्रतिभागियों से एक कार्टून माउस को ग्रिड के चारों ओर घुमाने के लिए कहा और फिर अनुमान लगाया कि किस नियम ने उन्हें जीत दिलाई। भ्रम से ग्रस्त लोगों ने अधिक काल्पनिक नियमों को चुना। सुलिक कहते हैं, डिज़ाइन का एक उद्देश्य चीजों को दिलचस्प बनाए रखना था, ताकि दुनिया के बॉब्स अलग न हो जाएं। “और कोई भी केवल आपके विशिष्ट छोटे गेम को खेलने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित नहीं करेगा।”

चैटजीपीटी-प्रेरित संदेह भीड़ कार्यकर्ताओं के लिए चीजों को और अधिक कठिन बना सकता है, जिन्हें पहले से ही फ़िशिंग घोटालों पर नज़र रखनी होगी जो फर्जी कार्यों के माध्यम से व्यक्तिगत डेटा एकत्र करते हैं और योग्यता परीक्षण लेने में अवैतनिक समय खर्च करते हैं। 2018 में कम गुणवत्ता वाले डेटा में बढ़ोतरी के बाद मैकेनिकल तुर्क पर बॉट पैनिक की स्थिति पैदा हो गई, जिससे यह सुनिश्चित करने के लिए निगरानी उपकरणों की मांग बढ़ गई कि श्रमिक वही हैं जो वे होने का दावा करते हैं।

प्रतिभागियों और अनुरोधकर्ताओं की जांच करने वाले यूके स्थित क्राउड वर्क प्लेटफॉर्म प्रोलिफिक के सीईओ फेलिम ब्रैडली का कहना है कि उनकी कंपनी ने चैटजीपीटी उपयोगकर्ताओं की पहचान करने और उन्हें शिक्षित करने या हटाने के लिए एक उत्पाद पर काम करना शुरू कर दिया है। लेकिन उसे EU के जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन गोपनीयता कानूनों की सीमा के भीतर रहना होगा। वे कहते हैं, “कुछ पहचान उपकरण काफी आक्रामक हो सकते हैं यदि वे प्रतिभागियों की सहमति से नहीं किए गए हैं।”

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