ポルノや斬首画像をタグ付けし続け、月給2万円…「AI」機械学習の闇

AIを「学習」させる低賃金労働者たち

ナミタ・プラダン（24）はインド南東部、ベンガル湾から約60キロ離れた都市ブバネーシュワルにあるオフィスのデスクに座っていた。

彼女が見つめるコンピューター画面には、地球の反対側の病院で記録された動画が映し出されていた。

それは誰かの腸内の映像だった。

プラダンは大腸内部のポリープや、ガン化するかもしれない小さな新生物を探す。ぬらりとして赤く腫れたニキビにも似た突起物を発見すると、マウスを動かし、キーボードを叩いて、デジタルの輪を描画してマークした。

プラダンは医学を学んでいるわけではなく、「AI（人工知能）」の学習システムに関わっている。ゆくゆくは医師の仕事も、彼女が開発に“貢献”したAIに取って代わられるかもしれない。

AI「学習」の内幕

プラダンは、この小さなオフィスビルの4階で働く数十人の若いインド人男女のひとりだ。彼らはデスクの前にずらりと並び、ありとあらゆるデジタル画像のアノテーション（AIの学習向けにデータを紐付けること）をおこなう。

街頭写真に写りこんだ停止標識に歩行者、衛星写真の工場、石油タンカーに至るまでを正確に特定する。

大半のテック業界関係者が「世界の未来の姿」だと話すAIは「機械学習」と呼ばれる開発手法のおかげで長足の進歩を遂げつつある。

しかしながら、テック企業の幹部はAIを学習させるために使われているのが「労働集約型プロセス」だという事実を明かさない。AIは人間から「学習」している──膨大な数の人間を介して。

AIシステムを学習させるには、供給するデータに人間の手で「ラベル付け」をする必要がある。プラダンがやっていたのは、AIにポリープを見分けられるようにするためのラベル付けだ。自動運転車や、全自動医療、監視システムのようなAIを使った新しいシステムを生み出すために不可欠なプロセスだ。

こうした人力作業に対し、大手IT企業は沈黙を貫く。作業を通じて大量の個人データを他企業と共有していることにに対する批判の声も、日増しに高まっている。

2019年、本紙はシリコンバレーの「魔法使いたち」がめったに首を縦に振らないその“内幕”を垣間見ることができた。インド国内のほか訪問した拠点すべてで、人間がひたすら反復作業を繰り返してはAIを学習させていた。いずれも「アイ・メリット（iMerit）」という会社の事業所だ。

プラダンのように大腸検査の係もいれば、問題ない咳と悪い咳の判定のスペシャリストもいる。言語や、街路景観の専門家もいた。歩行者とは何か？　黄色二重線と白の点線の違いは？　いずれ自動運転車は、その差異を認識できるようになるだろう。

だが、事業所で目にしたのはおよそ未来とは思えない光景だった。少なくとも「自動化」「ハイテク」という言葉から連想される職場ではない。作業者が閲覧する画像のなかには、ポルノや斬首画像などの暴力的なものも含まれる。プラダンと同僚たちの賃金は、月額150～200ドルの間だという。

彼らの職場はコールセンターか、支払い処理業務センターのようだった。そのうちのひとつが、かつての賃貸集合住宅でいまはプラダンが働いているブバネーシュワルの古いビルだった。歩行者に三輪タクシー、露天商でごった返す低所得層の居住区にそれは建っていた。

顧客はアマゾンやマイクロソフト

ブバネーシュワルで見たようなAIの学習拠点は、中国、ネパール、フィリピン、東アフリカ、アメリカにあり、数万人の社員が毎日タイムカードを打刻してAIの学習に励んでいる。

加えて、さらに数万人もの個人ワーカーが在宅で業務を請け負い、「アマゾン・メカニカル・ターク（Mturk）」のようなクラウドソーシングサービスを介してデータのラベル付け作業をおこなっている。

メカニカル・タークでは誰もが雑用をアメリカ内外の個人事業者に発注でき、ワーカーはラベル付け業務1件につき数セントを受け取る。

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インドのコルカタに本社を置くアイ・メリットは、テック業界や自動車製造など多くの超有名企業からAIを学習させるためのデータのラベル付け業務を受注している。

クライアント名は守秘義務のため公表できないとしているが、世界9拠点、2000人を超える作業者がアマゾンの機械学習トレーニングデータセット構築サービス「セイジメーカー・グラウンド・トルース」のデータのラベル付け業務に関わっているという。それ以前は、クライアントにマイクロソフトの名前もあった。

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労働者搾取のループ

その時期はわからないものの、いつの日かAIが労働市場を空洞化させるかもしれない。だが現時点でAIがもたらす仕事といえば、低単価の業務のみだ。

データのラベル付けの労働市場規模は2018年の5億ドル（約543億円）から、2023年には12億ドルに達するとAI市場リサーチ会社「コグニリティカ」は推算する。

では、データのラベル付け作業は労働搾取なのだろうか？　

それは作業者の居住地や、業務内容によるだろう。インドでは中流階級への足掛かりで、アメリカでは、そこそこの仕事なのだ。だが、個人事業者として請け負っている人はたいてい経済的にどん詰まりの状態だった。

身につけなければならないスキルも種々雑多である。たとえば、動画クリップやメディカルスキャン画像から病気の兆候を発見できること、デジタル「囲みボックス」で自動車や樹木の画像をきれいに囲めること。ただしこれが医療系の動画、ポルノ、暴力シーン画像が作業対象だとそれだけで気分が滅入る。

インドに行く前、クラウドソーシングサービスで、デジタル画像のラベル付け作業の仕事を請け負ってみた。「職場で開くとまずい」画像をタグ付けして特定する仕事だったが、まるで向いていないことを痛感する。

まず業務を始める前に、適正テストに合格しなければならない。このテストでさえ気が滅入る。最初に受けた3回のテストは、ことごとく不合格。女性の全裸画像やアダルトグッズへのラベル付けの作業も、あまりおもしろいとは思わなかった。

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研究者らは、AIの学習データ量をもっと少なくしたいと考えている。だがそれが実現するまでの間は、人間の労力が不可欠だ。

「これはテクノロジーの影に隠れ、いまなお拡大し続けるもう“ひとつの世界”です。このループから労働者を解放するのは困難です」と、マイクロソフトの人類学研究者メアリー・グレイは指摘する。

では、インドのアイ・メリットの事業所はどのような場所なのか。私はブバネーシュワルを目指した。【続く】

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