✏️ Tankie's R&R: OpenAI использовала труд сотрудников на аутсорсе за $2 в час для модерирования сообщений
За эти деньги работники, которых нанял подрядчик, анализировали тексты с описанием домогательств, разжигания ненависти и насилия.
Разработчики чат-ботов сталкиваются с проблемой: из-за того, что ИИ обучается на текстах в открытом доступе, он неизбежно в итоге может создавать расистские, сексистские и другие высказывания. «Очистить» эти данные вручную нельзя — даже команде из сотен человек потребовалось бы несколько лет, пишет Time.
Поэтому разработчик чат-бота ChatGPT — компания OpenAI создала нейросеть, которая поможет находить «токсичные» высказывания и заранее отфильтровывать их.
Чтобы получить такие метки, с ноября 2021 года OpenAI отправила десятки тысяч фрагментов текста аутсорсинговой фирме в Кении, выяснил Time. В этом разработчику помогала компания Sama из Сан-Франциско — она нанимает работников в Кении, Уганде и Индии для разметки данных для Google, Microsoft и других.
Эта же контора занималась модерированием токсичного контента на Facebook (признан экстремистской организацией в России) и снова сотрудники жалуются на психические травмы.
Вспоминается случай 2019 года, когда Amazon заменил украинцами нейросети «умных камер» компании со-основателя MailRu (украинские инженеры использовали видеозаписи с камер наблюдения «умного дома» Ring от корпорации Amazon для доработки алгоритмов системы распознавания). Позже Amazon организовал т.н. Механического турка], когда заказчик может нанять группу низкооплачиваемых людей за клавиатурами. Почему это дешевле, чем натренировать нейросеть — читайте в статье по ссылке.
#Наука #IT #Нейросеть #Новости #OpenAI
За эти деньги работники, которых нанял подрядчик, анализировали тексты с описанием домогательств, разжигания ненависти и насилия.
Разработчики чат-ботов сталкиваются с проблемой: из-за того, что ИИ обучается на текстах в открытом доступе, он неизбежно в итоге может создавать расистские, сексистские и другие высказывания. «Очистить» эти данные вручную нельзя — даже команде из сотен человек потребовалось бы несколько лет, пишет Time.
Поэтому разработчик чат-бота ChatGPT — компания OpenAI создала нейросеть, которая поможет находить «токсичные» высказывания и заранее отфильтровывать их.
Чтобы получить такие метки, с ноября 2021 года OpenAI отправила десятки тысяч фрагментов текста аутсорсинговой фирме в Кении, выяснил Time. В этом разработчику помогала компания Sama из Сан-Франциско — она нанимает работников в Кении, Уганде и Индии для разметки данных для Google, Microsoft и других.
Эта же контора занималась модерированием токсичного контента на Facebook (признан экстремистской организацией в России) и снова сотрудники жалуются на психические травмы.
Вспоминается случай 2019 года, когда Amazon заменил украинцами нейросети «умных камер» компании со-основателя MailRu (украинские инженеры использовали видеозаписи с камер наблюдения «умного дома» Ring от корпорации Amazon для доработки алгоритмов системы распознавания). Позже Amazon организовал т.н. Механического турка], когда заказчик может нанять группу низкооплачиваемых людей за клавиатурами. Почему это дешевле, чем натренировать нейросеть — читайте в статье по ссылке.
#Наука #IT #Нейросеть #Новости #OpenAI
✏️ Tankie's R&R: Как неожиданно, что развитие технологий приводит не к сокращению рабочей недели, а к усилению контроля!
«Сбер» и «Почта Банк» отчитались об успешном тестировании, а «Sokolov» уже внедрила во всех магазинах «умные» бейджи с микрофонами. Интересно, что на это скажет Трудовой Кодекс?
Все сотрудники перед использованием бейджа подписали согласие на его ношение. При этом речь клиентов якобы не попадает на запись — «её не слышно», утверждают в компании.
Устройства разработал стартап Voca-Tech в партнёрстве с Yandex Cloud. Бейджи в течение рабочей смены записывают речь консультантов, из которой ИИ по ключевым словам выделяет фрагменты общения с клиентом. Это позволяет анализировать и контролировать соблюдение стандартов обслуживания в сети.
Всего за 2022 год Sokolov получила 700 тысяч часов аудиозаписей, из них выборочно проанализировали около 20 тысяч консультаций. Это позволило выяснить, какие разговоры приводят к покупке, установке приложения и другим целевым показателям. Также в сети подсчитали, что на бейджи приходится тратиться меньше, чем «тайных» покупателей: 20 тысяч записанных консультаций оказались на 30% дешевле, чем 8000 анкет.
В 2020 году «умные» бейджи для анализа разговоров с клиентами использовал «Почта Банк». За два месяца их использования на 20% увеличились кросс-продажи, на 34% — качество сервиса, сообщали в банке.
Не уточняется, почему микрофон должен быть именно в бейджике, почему нельзя было установить в кассовый аппарат. Обязаны ли сотрудники носить подслушивающее устройство только при обслуживании клиента или всегда, даже при обсуждении профсоюзной работы или похода в туалет?
Неужели производство этих девайсов, хранение и анализирование аудиозаписей и смена батареек гораздо проще, чем собирать отзывы от самих сотрудников (или хотя бы их супервайзеров), что клиентам нравится и не нравится? Предложения типа «скачайте наше приложение» вообще по одному и тому же скрипту у всех, зачем тут замерять? Что измеряется вообще?
Вежливость и прочее тоже контролирует супервайзер. Сейчас в стране напряги с серверами и давайте записывать рабочий день ювелирного (который не пятёрочка и там нет постоянного потока покупателей).
#Наука #IT #Нейросеть #Технологии #Новости #Сбербанк
«Сбер» и «Почта Банк» отчитались об успешном тестировании, а «Sokolov» уже внедрила во всех магазинах «умные» бейджи с микрофонами. Интересно, что на это скажет Трудовой Кодекс?
Все сотрудники перед использованием бейджа подписали согласие на его ношение. При этом речь клиентов якобы не попадает на запись — «её не слышно», утверждают в компании.
Устройства разработал стартап Voca-Tech в партнёрстве с Yandex Cloud. Бейджи в течение рабочей смены записывают речь консультантов, из которой ИИ по ключевым словам выделяет фрагменты общения с клиентом. Это позволяет анализировать и контролировать соблюдение стандартов обслуживания в сети.
Всего за 2022 год Sokolov получила 700 тысяч часов аудиозаписей, из них выборочно проанализировали около 20 тысяч консультаций. Это позволило выяснить, какие разговоры приводят к покупке, установке приложения и другим целевым показателям. Также в сети подсчитали, что на бейджи приходится тратиться меньше, чем «тайных» покупателей: 20 тысяч записанных консультаций оказались на 30% дешевле, чем 8000 анкет.
В 2020 году «умные» бейджи для анализа разговоров с клиентами использовал «Почта Банк». За два месяца их использования на 20% увеличились кросс-продажи, на 34% — качество сервиса, сообщали в банке.
Не уточняется, почему микрофон должен быть именно в бейджике, почему нельзя было установить в кассовый аппарат. Обязаны ли сотрудники носить подслушивающее устройство только при обслуживании клиента или всегда, даже при обсуждении профсоюзной работы или похода в туалет?
Неужели производство этих девайсов, хранение и анализирование аудиозаписей и смена батареек гораздо проще, чем собирать отзывы от самих сотрудников (или хотя бы их супервайзеров), что клиентам нравится и не нравится? Предложения типа «скачайте наше приложение» вообще по одному и тому же скрипту у всех, зачем тут замерять? Что измеряется вообще?
Вежливость и прочее тоже контролирует супервайзер. Сейчас в стране напряги с серверами и давайте записывать рабочий день ювелирного (который не пятёрочка и там нет постоянного потока покупателей).
#Наука #IT #Нейросеть #Технологии #Новости #Сбербанк
