显然有高薪的美国工程师帮助开发用
于绘制和引导汽车的软件和工具，但这还不是全部。 自动驾驶技术依赖于世界各地的低薪工人，他们对汽车传感器收集的数千个数据进行分类。如果没有这个标签，计算机将无法识别传感器捕获的内容，这使得系统能够一点一点地学习并做出如何在道路上行驶的决策。例如，数据标记应该可以帮助汽车区分障碍物是儿童还是交通锥体，尽管它并不总是按预期工作。 《麻省理工科技评论》去年 4 月的一项调查发现，包括特斯拉在内的自动驾驶公司利用委内瑞拉经济崩溃的机会，让该国工人标记自动驾驶数据，平均每小时只需90 美分多一点。去年，特斯拉解雇了 200 名直接雇用来执行这些标签任务的美国工人，这表明它正在将大部分任务自动化：一台计算机教另一台计算机。这不仅仅是自动驾驶技术。《时代》杂志最近的一项调查发现，ChatGPT 背后的公司 OpenAI 使用时薪不到 2 美元的肯尼亚工人，他们必须查看一系列令人不安的主题内容，例如“虐待儿童、性虐待、兽交、谋杀” 、自杀、酷刑、自残和乱伦”，试图降低该工具的毒性。 此前，Facebook 曾向肯尼亚的同一家外包商寻求审核自己的内容。其他公司甚至在难民营雇用工人来帮助培训他 手机号码数据 们的机器学习和人工智能工具，那里的机会稀缺，人们接受的工资极低。 这些被认为是自主奇迹的工具远非只需要少数天才程序员就能实现，它们实际上依赖于世界各地的低薪工人大军。 像 Bard 这样的聊天机器人将摧毁互联网搜索：谷歌发起的 ChatGPT 竞赛会节省你的时间，但它也会欺骗你 依靠人工智能进行互联网搜索将加速错误信息的传播。
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效率的神话 如果你问公司，他们会说推动自动化是为了提高效率并更好地为客户服务。麦当劳表示，其新的商店概念将加快服务速度并减少错误订单的数量，而特斯拉表示，自动化数据标签效率更高。 我们的想法是，这些机器或软件解决方案将使工作更快更好地完成，让公司和客户的生活变得更轻松。但实际上，这些工具并没有提高效率，而只是将必要的工作从最终消费者手中移开，并使人们不再需要为向他们提供产品而付出努力。 一方面，我们甚至不清楚公司开发的所有新颖工具是否真的提高了经济效率。自 2005 年以来，美国的劳动生产率（衡量产生一定量经济产出需要多少工作时间的指标）已低于其长期平均水平。尽管人们希望强制数字化转型能够扭转局面，但自疫情爆发以来，生产率增长只会进一步恶化。
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