ChatGPT 等大型人工智慧模型的訓練工作背後需要大量人力進行資料標記，年初，OpenAI 被爆料將這類工作外包給時薪不到 2 美元的肯亞、烏干達和印度勞工，而在薪資水平高的芬蘭，當地 AI 新創則與當地監獄合作，讓資料標記成為囚犯的勞動工作選項。
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在ChatGPT 等大型人工智慧模型背後需要大量人力對龐大的資料庫手動進行資料標記，以過濾出乾淨、優質的 AI 模型訓練用數據。
隨著 AI 近年高速發展，資料標記人力需求爆發。今年初， 時代雜誌曾披露，OpenAI 與外包公司合作，僱用了時薪不到 2 美元的肯亞、烏干達和印度勞工擔任「資料標記員（數據標註員）」來訓練 ChatGPT，並揭開了當地資料標記工作的一些黑暗面。
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芬蘭找囚犯當 AI 資料標記員
因此，芬蘭一些 AI 公司將目光轉向當地監獄，與當地監獄攜手合作，讓資料標記成為囚犯的勞動選項。《Wired》雜誌（11 日）報導，在芬蘭已有三座監獄讓囚犯可以自願從事資料標記工作，賺取約 1.54 歐元（1.67 美元）的低額時薪，每間監獄都為此配備三台筆電，並採取三小時的輪班制。
與這些監獄合作的 AI 新創就包括 Metroc，其擁有大型語言模型，旨在幫助建築公司找到當地新批准的建案機會。該公司在 2022 年向芬蘭監獄和緩刑機構智能監獄項目負責人 Pia Puolakka 提案就資料標記勞動進行合作。
Metroc 創辦人 Jussi Virnala 指出，AI 公司只會需要更多的數據勞動力，迫使他們不斷尋找勞工來跟上步伐。 隨著 Metroc 計劃在北歐地區擴張並將模型擴展到芬蘭語以外的其他語言，他正在考慮是否將監獄勞工項目擴大到其他國家，「這是我們需要探索的事。」
讓囚犯得以接觸數位化外部世界
在疫情前曾與另一家 AI 科技公司 Vainu 進行類似合作的 Puolakka 極力促成恢復這樣的 AI 勞動工作，她認為這種類型的工作是未來趨勢。
「如果我們想讓囚犯為監獄外的生活、沒有犯罪的生活做好準備，這些類型的技能可能至少與監獄提供的傳統工作類型一樣重要。」
但她也坦承「每天只做這種工作八小時可能會很累」，因此才限制採取三小時輪班制度。而囚犯對資料標記工作的熱情究竟如何呢？芬蘭 Hämeenlinna 監獄工作指導 Minna Inkinen 訪談中透露，目前已有大約 20 名囚犯已經嘗試過這項工作，但總共只有三名囚犯定期自願參與輪班，其他囚犯大部份仍寧願選擇踩縫紉機這些傳統勞動。
批評者：另種 AI 勞力剝削案例
儘管，芬蘭的獄方認為資料標記工作有助於囚犯更加接近日益數位化的外部世界，但一些批評者認為，這種新形式的監獄勞動是 AI 革命中廉價勞動力熱潮的又一案例， 專注於 AI 人權觀察的高級研究員 Amos Toh 表示，我們正在走向一個更方便、更高效的完全自動化社會的說法往往掩蓋了這樣一個事實，即許多 AI 系統都是由真人驅動的。
許多公司越來越多地轉向幾乎沒有其他選項的人群：難民、遭受經濟危機的國家人民，以及現在的囚犯。
我們在這裡看到的是一個更廣泛現象的一部分，即建設 AI 技術背後的勞動正在外包給在潛在剝削性工作條件下辛勞工作的工人。
Toh 還對數據勞動能否幫助囚犯培養數位技能表示懷疑。「我懷疑以每小時一歐元的價格為一家公司做資料標記是否會帶來有意義的進步。」
與 Toh 持相反立場的是赫爾辛基大學的研究員 Tuukka Lehtiniemi，他對這種新型監獄勞動總體看法積極，他表示，在他向囚犯採訪的經驗中，他聽到唯一負面的事情是這項工作還不夠，由於每個監獄只有配備三台筆電的限制，只有少數人能夠從事這項工作。
他還認為芬蘭監獄中的資料標記工作是數據勞動的獨特本地版本，與其他監獄勞動選項相比，它為囚犯提供了認知刺激的工作，同時也代表了 AI 革命中的芬蘭語言。
如果沒有這種舉措，我擔心非英語語言將被排除在下一代技術之外。
並非所有芬蘭人的英語都說得很好，因此也需要這些本地形式的資料標記，。
