Amazon ได้กำหนดวันหมดอายุแล้ว ในวันที่ 30 กรกฎาคม 2026 Mechanical Turk จะหยุดรับลูกค้าใหม่ บัญชีที่มีอยู่เดิมจะยังคงใช้งานต่อไปได้ และ Amazon กล่าวว่าจะยังคงรักษาความปลอดภัยและ uptime ของแพลตฟอร์มไว้ แต่บริษัทก็ได้ระบุชัดเจนเช่นกันว่าจะไม่มีการเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ๆ อีก สำหรับบริการที่เคยช่วยกำหนดนิยามของยุคแรงงานอินเทอร์เน็ต นี่ก็ไม่ต่างอะไรกับการประกาศยุติการให้บริการ
ตลาดงาน Gig Work ยุคบุกเบิก
Mechanical Turk เปิดตัวในปี 2005 ซึ่งเป็นช่วงเวลาก่อนที่แอปอย่าง Uber หรือ TaskRabbit จะทำให้การทำงานแบบเป็นชิ้นๆ กลายเป็นเรื่องที่คุ้นเคยในระดับครัวเรือน Amazon สร้างแพลตฟอร์มนี้ขึ้นเพื่อเป็นตลาดสำหรับ "human intelligence tasks" — งานเล็กๆ ที่ซอฟต์แวร์ยังไม่สามารถจัดการได้ในขณะนั้น เหล่าคนทำงานซึ่งส่วนใหญ่ไม่เปิดเผยตัวตนและกระจายอยู่ทั่วโลก จะล็อกอินเข้ามาเพื่อถอดความเสียงสั้นๆ ตรวจสอบที่อยู่หน้าร้าน ควบคุมเนื้อหา และติดแท็กรูปภาพ หากคุณต้องการใครสักคนมาแก้ CAPTCHA จัดลำดับผลการค้นหา หรือตัดสินว่ารีวิวสินค้าฟังดูเป็นเชิงบวกหรือเชิงลบ MTurk คือคำตอบ
ราคาของงานมักจะวัดกันเป็นเซนต์ การจัดหมวดหมู่รูปภาพหนึ่งพันรูปอาจได้ค่าตอบแทนเพียงรูปละหนึ่งเพนนี สำหรับนักวิจัย นักการตลาด และสตาร์ทอัพที่เพิ่งเริ่มต้น สิ่งนี้ถือเป็นเรื่องปฏิวัติวงการ ทันใดนั้นคุณก็สามารถทำแบบสำรวจที่มีผู้เข้าร่วมหลายร้อยคนได้ภายในบ่ายวันเดียว หรือติดป้ายกำกับข้อมูลสำหรับโมเดล Computer Vision ได้โดยไม่ต้องจ้างพนักงานทำ annotation เต็มรูปแบบ แพลตฟอร์มนี้ได้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน นักสังคมศาสตร์ใช้มันในการทดลอง บริษัทเทคโนโลยีใช้ทดสอบอินเทอร์เฟซ และทีม AI ใช้สร้าง datasets
ในช่วงปี 2018 Amazon พยายามปรับบทบาทให้ทันสมัยขึ้น โดยเปลี่ยนตำแหน่งของ Mechanical Turk ให้เป็นเครื่องมือสำหรับทำ data annotation สำหรับ Neural Networks และเชื่อมโยงเข้ากับ Amazon SageMaker AI มากยิ่งขึ้น แนวคิดคือการป้อนข้อมูลเข้าสู่ machine learning pipeline โดยให้มนุษย์ทำหน้าที่ทำความสะอาด ติดป้ายกำกับ และตรวจสอบวัตถุดิบที่อัลกอริทึมจำเป็นต้องใช้ในการเรียนรู้ MTurk ไม่ได้เป็นเพียงแค่แหล่งรวมงานจิปาถะอีกต่อไป แต่มันถูกวางตัวให้เป็นกระดูกสันหลังของมนุษย์สำหรับยุคทองของ AI
ยุคทองนั้นเติบโตขึ้นเรื่อยๆ แต่ Mechanical Turk กลับไม่ได้เติบโตไปพร้อมกับมัน
เมื่อเลเยอร์ของมนุษย์เริ่มหันมาใช้ AI
ความย้อนแย้งนี้เกิดขึ้นอย่างเงียบเชียบ ก่อนจะปรากฏชัดขึ้นในคราวเดียว ผลการวิเคราะห์ในปี 2023 พบว่าระหว่าง 33% ถึง 46% ของคนทำงานบน MTurk กำลังใช้ Large Language Models เพื่อทำงานที่พวกเขาได้รับค่าจ้างให้ทำด้วยมือ นักวิจัยจ่ายเงินเพื่อซื้อการตัดสินใจของมนุษย์ แต่สิ่งที่พวกเขาได้รับกลับเป็น ChatGPT แทน
นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของคนทำงานที่พยายามลัดขั้นตอนเท่านั้น เมื่อผู้ทำ annotation ใช้ LLM เพื่อระบุ sentiment ในรีวิวของลูกค้า หรือเพื่อจัดหมวดหมู่ข้อความทางการแพทย์ หรือเพื่อเขียนบทสนทนาสำหรับชุดข้อมูลฝึกฝน chatbot ข้อมูลเหล่านั้นก็จะไม่ใช่ human-grounded truth อีกต่อไป แต่มันจะกลายเป็นเพียงภาพถ่ายสำเนาของการคาดเดาที่ดีที่สุดของเครื่องจักร เมื่อนำภาพถ่ายสำเนานั้นป้อนกลับเข้าไปในโมเดลอื่นในฐานะ ground truth วงจรนี้ก็จะยิ่งรัดแน่นขึ้น สัญญาณจะค่อยๆ กลายเป็น noise คำว่า "human in the loop" จึงกลายเป็นเพียงการประทับตราอนุมัติให้กับซอฟต์แวร์ที่ทำงานอยู่เบื้องหลังอยู่แล้ว
สำหรับอุตสาหกรรม AI นี่คือวิกฤตในทางปฏิบัติ ทีมงานต่างๆ จ่ายเงินหลายพันดอลลาร์ให้กับสัญญาจ้างบน MTurk เพราะเชื่อว่าพวกเขากำลังซื้อทัศนะของมนุษย์ที่หลากหลายและเป็นธรรมชาติ หากแรงงานส่วนใหญ่ถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ ชุดข้อมูลที่ได้ก็จะรับเอาอคติ (biases), จุดบอด (blind spots) และอาการหลอน (hallucinations) ของ LLM ที่ทำงานจริงมาด้วย การควบคุมคุณภาพจึงทำได้ยากขึ้น นักวิจัยต้องออกแบบ attention checks และ trap questions ที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ เพียงเพื่อพิสูจน์ว่ามีมนุษย์อยู่ตรงนั้นจริงๆ ท่าทีในการตั้งรับเช่นนี้ทำให้ต้นทุนสูงขึ้นและทำให้โครงการต่างๆ ล่าช้าลง