天鹅套索

在美国,有多少硕博被当做鉴黄师?_我的网站

三傻大闹宝莱坞

一 |     研究人员利用人工智能解码基因激活中的关键DNA序列。图片来源:美国加州大学圣迭戈分校官网  美国加州大学圣迭戈分校研究人员利用高通量DNA测序和人工智能技术,解码了人类基因中一段名为“起始子”的关键DNA序列特征。    众所周知,现在这些AI大模型,一个个都能上天,巴不得赶明儿就统治地球。                   资本圈现在也是框框砸钱,动不动就一亿美金挖人才,巅峰时期的爽子都没他挣得多。这项成果为解析基因表达调控规律和预测DNA突变影响提供了新工具。                                       可能有些差友印象中,AI不就是靠这些大牛搭建框架,然后找人把整个互联网的资料“哐哐”往里灌,然后就顿悟了嘛。

二 |                    但其实,人工智能,它首先得靠人工。甚至你自己,可能都在不知不觉中成了AI的免费劳动力。                   不信你回想一下,短视频刷着刷着,突然弹出来一个窗口,问你刚刚那个视频是不是广告,或者对上个视频满不满意?甭管你是好心还是手滑,只要你点了提交,朋友,你已经成为了算法进化Play中的一环。

三 |                    这跟在一堆图片里找红绿灯的人机验证一样,本质上,就是在薅你的劳动力。相关论文发表于最新一期《基因与发育》杂志。  人体不同类型的细胞虽然拥有基本相同的DNA,但由于被激活的基因不同,最终能够形成不同的细胞类型,并执行各自特定的功能。DNA中的一些特殊片段负责精细调控基因表达,使细胞产生酶、激素、蛋白质以及维持细胞结构和功能所需的其他重要成分。                             不仅咱们普通人被迫营业了,在这背后,还有一帮AI的老师、保姆、甚至是心理医生,也在日以继夜地给AI擦屁股喂养料。

四 |                    但比起这些光鲜亮丽的AI和明星科学家,这帮人的日子过得却是相当牛马。                   前几天有国外媒体曝光出来,在Google打工的AI评估员今年已经好几次集体发牢骚了,原因也很简单,你谷歌台面上财大气粗的,咋就给我们这些打工人这么点钱,打发鬼呢?                              要理解他们为啥闹脾气,就得先看看他们干的活儿。                   在以前训练AI的时候,特别是视觉模型,干的都是些纯体力活。比如我们在两年前为了做选题,就曾亲身体验过数据标注的兼职。如果这些基因没有被正确激活,细胞可能无法正常发挥功能,并可能引发包括癌症在内的多种疾病。  为了进一步弄清DNA中哪些序列负责启动基因表达,研究人员将目光投向了“起始子”。

五 | 这是基因表达过程中的一个重要DNA区域,是基因编码的信息开始被表达,进而产生具有功能产物的关键区域。  研究人员利用高通量DNA测序技术,检测了约50万个不同“起始子”序列的基因表达活性。工作内容很简单:在一张照片里,把文字、车和人给框出来。随后,他们将这些实验数据用于训练机器学习模型,使AI能够识别“起始子”特有的DNA序列模式。

六 |   利用训练出的模型,研究人员进一步在人体基因中搜索“起始子”的特征序列,发现约60%的人类基因含有“起始子”。有手有电脑就行,俗称“拉框”“打点”。他们表示,这些AI模型首次能够预测人类基因中是否存在“起始子”,并解码其DNA碱基序列模式。相关数据和模型还可用于预测“起始子”相关DNA突变的影响,以及设计具有特定功能的合成启动子,即能够调控基因开启和关闭的DNA序列。                   听着简单,但实际上是“赛博流水线”上的计件工。一张图片里的文字框,框好一个0.03元。手速快的话,一分钟能框个5~8个,也就是毛利0.24元。  研究人员表示,人类每个细胞中都包含约60亿个DNA碱基,其中蕴含着决定基因何时、何地,以及以多大程度表达的复杂“密码”。

七 | 如果想完成日入150的小目标,一天得框整整5000条文本。此次建立的“起始子”AI模型只是解析这一基因表达“密码”的一小部分,希望未来进一步扩大模型范围,以更加全面地解析人类基因表达调控规律。                   这还不算甲方的奇葩规则,看上去都是货车,你得精准区分“truck”和“van”;框要和标注物边缘紧密贴合,误差不能超过3个像素,否则就白干。

八 | (记者张佳欣)。试标没薪水,返工是常态,性价比极低。                             但对于现在的大语言模型来说,评估就没这么简单了。评估师要干的,是评估AI生成的内容。比如,用户问Gemini一个关于天体物理学的问题,Gemini给出的答案,对不对?引用的资料,准不准?说话的语气,像不像个专家?                    再比如,用户让AI写一首莎士比亚风格的十四行诗,AI写出来的东西,有没有那股味儿?甚至,当AI遇到“在什么情况下可以说谎?”这类伦理困境时,它的回答是否符合主流的道德观?                    这需要的就不只是眼力,而是判断力、审美、领域知识和足够高的文化素养。                   所以能干这活儿的,都不是一般人。                             根据外媒报道,Google的承包商招来的这帮“AI老师”,很多都是经验丰富的作家、有硕士学位的老师、甚至是物理学的博士。他们是AI的文学顾问、伦理审查官、专业知识教练。                   那问题来了,这么牛逼的一群人,干着给几千亿美金估值的AI“铸魂”的活儿,工资得多少?                    答案是,时薪16到21美元。一个月也就三千美金。                   这个钱在美国有多低呢?我就这么说,你今天啥也不干,学流浪汉往大街上一躺,两腿一蹬小被一盖,联邦政府发的救济金都奔两千去了。                   而与此同时,在Google总部写代码的AI工程师,年薪10万美刀都是低的。                             所以人家出来闹,也真不是矫情。大家都是硕博,凭什么你写代码的年薪几十万美刀,我们这些连学生贷款都还不上?                    这背后,其实就是硅谷精英们信奉的那套老思想在作祟:技术至上,文科无用。                   在他们眼里,工程师是改变世界的英雄,而那些学文学、历史、哲学的,工作价值看不见摸不着,自然不受重视。这些思维在以前确实是能讲通的,但是在AI这里面,还真就不一定。                   这就好比生孩子,工程师负责把孩子“生”出来,但孩子的三观、谈吐、品行,就不能只靠家长,得是学校和老师来教。

九 |                    所以对这些精英来说,这就显得很拧巴。一边觉得学文学、学历史、学哲学的人没啥用,创造不了价值;另一边,他们又不得不依赖这些“非计算机”的知识和认知,来保证他们的赛博生命,别变成糖人。                   实际上别说美国,视线转回国内,你会发现剧情也大差不差,甚至“赛博包工头”们还玩得更花。                   比如以前大专就能干的数据标注工作,现在要求本科学历,有些甚至明确要一本、全日制985/211以上,还需要特定领域的专业知识。某大厂外包的标注岗位要求,就恨不得把所有的大学专业名录都给贴上去。                   这就很奇怪了,既然门槛都提到985了,为啥工资不像算法岗那么高?                              一个有211本985硕背景的土木应届生小夏,接了一份AI数据标注的offer,工作内容主要是对AI给出的题目答案进行纠正,但实习没多久她就跑路了。                   根本原因在于,公司看重的是你脑子里的专业知识,好用来帮模型学习进化,这个岗位本身不会让你学到太多新东西,也很难有什么职业上的发展。                   说白了,就是把你的知识一次性榨干,注入到AI里。虽然有些岗位薪资能到7k~10k,听起来还行,但改变不了这是“赛博流水线”的事实。                   你说它没有含金量吧,但又是AI发展必须的燃料,毕竟大模型是经典的Garbage in,Garbage out。这么重要的东西,为啥大厂不组建一个自己的数据标注团队呢?                    理由很简单:需求量大、项目时间紧、任务重,一下子招这么多正式员工,划不来,外包出去是最省时省力的方法。

十 |                    于是,一个庞大的金字塔产业就此诞生。顶层是少数几个算法天才,而构成它庞大塔身的,是这些被当作小时工的高材生们。维持这条流水线运转的,就是专门承接外包项目的“AI时代的包工头”。                             实际上,这些外包公司的链条远比想象中的更长:甲方包给乙方供应商,供应商再转手给二包、三包甚至四包。项目经过层层转包,下游的小工作室为了利润,更谈不上什么规范。                   汉语言文学专业的彤彤,干了四五年数据标注,每个月到手4~6k。公司想要拿绩效,不光看正确率,还得超出公司规定的任务量,她后来就很少能拿到了。                   更离谱的是,今年2月份,因为甲方的项目调整,整个项目组说没就没了,直接原地失业。                             而这种不稳定的工作状态,在这反而是常态。

十一 |                    有员工反映,项目期间疯狂加班,项目一结束,公司就让他们自己请假调休,调休没工资。等新项目来了,可能还得重新面试。工资少就算了,绩效还跟正确率挂钩,低于90%当月绩效直接取消。碰上项目验收有问题,工资都可能发不出来。                   在他们眼里,员工可以随时替换,反正门槛低,你不干总会有人干。                             这种层层转包、压榨到底的模式,到今天已经成了全球AI产业的“路径依赖”。                   比起国内这些数据民工,在这座金字塔真正最底层的劳动者,献祭的早已不只是时间和知识,而是自己的精神健康。                   比如为了让ChatGPT学会拒绝暴力、色情等内容,OpenAI把互联网下水道里最污秽的玩意儿——谋杀、虐童、自残——打包外包给了肯尼亚的工人。

十二 | 他们拿着不到2美元的时薪,一篇篇地阅读和标注这些内容,不少人因此留下了严重的心理创伤。                   亚马逊吹上天的无人超市Amazon Go,号称顶尖计算机视觉,结果背后是1000多个印度员工盯着摄像头手动确认。

十三 | 多伦多街上的网红送餐机器人,背后也是菲律宾打工人在半夜操控。                   说白了,对很多科技公司来说,让人类表现得像个机器人,远比让机器人表现得像个人类,要便宜得多。

十四 |                              说了这么多,咱也不是说AI不好,AI毫无疑问是一座伟大的奇观。但伟大不应该建立在一片看不见的废墟之上。                    我们赞美人工智能,却往往对背后的人工,视而不见。                   这事儿说白了,就跟古代修金字塔、挖大运河差不多。

十五 | 东西是好东西,是人类智慧的结晶,但支撑起这些奇观的,是无数被消耗、被磨损、甚至被牺牲的底层劳动者。                   要让AI实现它应该做的事——解放生产力,解放人类,首先人类自己要学会尊重自己人。最起码,尊重知识和劳动。                   没有爱的家庭,不会养出会爱人的小孩,AI亦是如此。

十六 | 别让高科技,最终变成了压榨劳动力的工具。                   图片、资料来源:          TheGuardian:How thousands of ‘overworked, underpaid’ humans train Google’s AI to seem smart          TheNation: The Human Workforce Behind AI Wants a Union          华盛顿邮报,时代周刊,X、小红书、boss直聘等,部分图源网络                    本文来自微信公众号:差评前沿部,作者:纳西 & 西西,编辑:江江 & 面线。

Current article:http://vmbq33.chengjuecannaobianmouqueduoyu.shop/99so/s632si.html

Published on:19:04:20