Hindistan'ın güneyindeki Karur kasabasında yaşayan Nagireddy Sriramyachandra, kafasına monte ettiği bir akıllı telefonla mango dilimlerken kendini filme alıyor. Bu sıradan görünen kayıtlar, aslında gelecekte ev işlerini üstlenecek yapay zeka destekli robotları eğitmek için kullanılıyor. Saat başına yaklaşık 2 dolar kazanan Sriramyachandra gibi binlerce Hintli ev kadını, küresel teknoloji devleri için veri etiketleme yaparak yapay zeka sistemlerinin insan hareketlerini anlamasına yardımcı oluyor.
Yapay zeka eğitiminde ucuz iş gücü: Veri etiketleme ekonomisi
Nagireddy Sriramyachandra ve onun gibi çalışanlar, aslında yapay zeka endüstrisinin görünmeyen işçileri. Küresel teknoloji şirketleri, robotların günlük yaşam görevlerini öğrenebilmesi için binlerce saatlik video verisine ihtiyaç duyuyor. Bu verilerin etiketlenmesi, yani her bir hareketin, nesnenin ve aksiyonun tek tek işaretlenmesi gerekiyor. Örneğin, bir robotun bıçağı doğru tutmayı öğrenmesi için, videolardaki her bir bıçak ve el pozisyonu ayrı ayrı işaretleniyor.
Hindistan, düşük ücretler ve İngilizce bilen geniş nüfusu sayesinde bu tür veri etiketleme işlerinin merkezi haline gelmiş durumda. Ancak bu işler, genellikle kayıt dışı ve düşük ücretli olarak yürütülüyor. Sriramyachandra gibi ev kadınları, ek gelir elde etmek için bu işi yaparken, aslında kendi işlerini ellerinden alacak robotları eğitiyor. Teknoloji şirketleri, bu verileri kullanarak ev işlerini yapabilen robotlar geliştirmeyi hedefliyor.
Küresel boyut: Etik ve ekonomik tartışmalar
Bu durum, yapay zeka etiği ve iş gücü piyasası açısından önemli soruları gündeme getiriyor. Bir yandan, düşük vasıflı işçiler yapay zeka için veri sağlayarak kendi işlerini riske atarken, diğer yandan bu tür işler geçici bir istihdam yaratıyor. Uzmanlar, veri etiketleme işlerinin genellikle düşük ücretli, güvencesiz ve sağlıksız koşullarda yapıldığına dikkat çekiyor. Öte yandan, gelişmekte olan ülkelerde bu tür işler, dijital ekonomiye katılım için bir basamak olabilir.
Küresel teknoloji devleri, etik kaygıları gidermek için yerel çalışma standartlarına uygun hareket ettiklerini belirtiyor. Ancak Hindistan'da asgari ücretin saatte 0.50 dolar olduğu düşünüldüğünde, 2 dolarlık saat ücreti bazı bölgelerde cazip görünse de, işin yorucu ve tekrarlayıcı doyası nedeniyle eleştiriliyor.
Türkiye Açısından Değerlendirme
Türkiye, yapay zeka ekosistemini geliştirme hedefiyle veri etiketleme gibi işlerde potansiyel bir oyuncu olabilir. Ancak düşük ücretli ve güvencesiz iş modelleri yerine, katma değeri yüksek yapay zeka Ar-Ge çalışmalarına odaklanması daha stratejik bir yaklaşım olacaktır. Ayrıca, Türkiye'deki iş gücünün dijital dönüşüme hazırlanması ve otomasyonun istihdam üzerindeki etkilerine karşı sosyal koruma mekanizmalarının güçlendirilmesi gerekiyor. Bu haber, küresel otomasyon dalgasının gelişmekte olan ülkeler için hem fırsatlar hem de riskler barındırdığını gösteriyor.
