十年来，成千上万的工人通过执行重复的微型测试器来推动人工智能的繁荣：识别图像上的对象，调节内容，分类文本。这些活动每单位以每单位几美分进行，导致了世界上最强大的AI模型。如今，随着模型能够生成自己的数据，这些工作消失了。在人工智能的价值链中发生了结构性变化，在背景中降级是那些是看不见的工人。
基于丰富廉价劳动力的经济模型
从2015年开始，由于一个简单的承诺，例如Appen，Remotasks，Remotasks，扩展AI或Mighty AI繁荣起来：从重复任务危机中分包工人从算法尚不知道该如何实现。委内瑞拉因过度通货膨胀而破坏，成为了一个战略池。在2018年，其中一些平台中多达75％的员工是委内瑞拉。他们在没有合同的情况下工作，在家，唯一可以访问互联网的条件。
微型经济是基于极端外包，在那儿平台委派给不稳定的工人，培训计算机视觉模型，自动驾驶汽车或研究工具。这些任务简单，标准化，弱薪，但持续不变。
技术破裂：数据的自学和综合
生成和自学模型的到来破坏了这种平衡。通过生成自己的培训数据（合成数据），AI减少了对人类注释的依赖。以前至关重要，例如图像的分类或语言校正 – 现在由模型本身进行，并在最少的监督下进行。
需求转向稀有，更复杂的数据游戏，旨在用于特定用途：高级逻辑，编码，科学知识。这些任务只能委托给具有固体材料基础架构和高技术技能的专家。
结果：低技能工人可以访问的任务量崩溃。阿本（Appen）是该行业的世界领导人之一，在三年内损失了其市场价值的99％。它的营业额在2023年下降了14％。该公司以前专门从事人类注释，现在将其战略重定向到自动发电项目。
排除复杂性
任务性质的变化创造了技术入口屏障。位于委内瑞拉或哥伦比亚等国家 /地区的工人必须面临多个障碍：过时的计算机设备，不稳定的连接，频繁的电力削减。即使他们离开国家，他们的移民身份也限制了他们进入正规劳动力市场的机会，因此限制了结构化的能力。
在平台既没有提供培训，进步，也不提供合同稳定性的情况下，对大多数人来说，向更高的增值任务的过渡仍然是虚幻的。平台的脱离接触没有协商：当任务消失时，工人不再被调用。
紧张下的点击经济
这种现象超出了注释任务。内容专业（例如SEO写作或自由文案写作）也受到影响。现在，客户要求编辑使用诸如chatgpt之类的工具来更快地生产，同时大幅降低价格。自2022年以来，在UpWork或Fiverr等平台上，1,000个单词的平均报酬下降了70％以上。
这一转变引入了一个矛盾：工人必须遵循AI的速度，但没有资源来实现这一目标。在某些国家 /地区有限的访问Chatgpt需要VPN，国际银行卡甚至每月订阅。不稳定的工人之间建立了一场技术武器竞赛。
没有冲击吸收器的过渡
这种范式的变化揭示了结构性的脆弱性：人工智能的经济建立在灵活的，全球，可互换的劳动力上。现在，它在没有支持计划的情况下进行了转换，而无需进行调节政策。使AI成为可能的数百万微型旅行者可能是第一批受害者。
数据市场的高档使人成为社会真空。那些掌握模型的逻辑，代码或精细评估的人会被招募。其他被剥夺收入的人被降级为隐形性。
