Тысячи людей по всему миру продают свои личности для обучения ИИ, но какова цена?

marsbitОпубликовано 2026-03-23Обновлено 2026-03-23

Введение

В мире тысячи людей продают свои голоса, лица и личные данные для обучения ИИ через такие приложения, как Kled AI и Silencio, получая оплату в долларах, что особенно выгодно в странах с низкими доходами. Хотя это помогает им покрывать расходы, эксперты предупреждают о рисках: нестабильность, отсутствие карьерного роста, потенциальное использование данных для глубоких подделок и мошенничества, а также невозможность отозвать разрешение. Примеры из ЮАР, Индии и США показывают, как люди, продавшие свои данные, позже сталкиваются с нежелательным использованием их образов, например, в рекламе медицинских товаров. ИИ-компании получают ценные данные, но пользователи остаются без защиты и перспектив.

Автор: The Guardian

Компиляция: Deep Tide TechFlow

Введение от Deep Tide: Это расследование раскрывает быстрорастущую серую индустрию: тысячи людей по всему миру зарабатывают на оплату обучения ИИ, продавая свои голоса, лица, записи разговоров и повседневные видео.

Это не общее обсуждение споров о конфиденциальности, а расследование с реальными людьми, реальными суммами и реальными последствиями — актер, продавший свое лицо, позже увидел «себя» в Instagram, рекламирующим непонятные медицинские продукты, а в комментариях люди оценивали его «внешность».

Когда жажда данных ИИ-компаний сочетается с глобальным экономическим разрывом, это создает неравноценную сделку.

Полный текст:

Одним утром прошлого года Джейкобус Луу, живущий в Кейптауне, Южная Африка, как обычно вышел на прогулку, кормя чаек по пути. Но на этот раз он записал несколько видео — снимая свои шаги и вид с тротуара. Это видео принесло ему 14 долларов, что примерно в 10 раз больше минимальной заработной платы в стране и эквивалентно полунедельным расходам на еду для этого 27-летнего молодого человека.

Это было задание «городской навигации», которое Луу выполнил в Kled AI. Kled AI — это приложение, которое платит пользователям за загрузку фотографий, видео и других данных для обучения моделей ИИ. Всего за несколько недель Луу заработал 50 долларов, загружая фотографии и видео из повседневной жизни.

За тысячи миль, в Ранчи, Индия, 22-летний студент Сахил Тингга регулярно зарабатывает на Silencio — приложении, которое краудсорсит аудиоданные для обучения ИИ, получая доступ к микрофону его телефона и собирая фоновый шум в ресторанах или на оживленных перекрестках. Он также загружает записи своего голоса. Сахил специально отправляется в уникальные места, например, в вестибюли отелей, еще не отмеченные на карте Silencio. Он зарабатывает этим более 100 долларов в месяц, чего хватает на все расходы на питание.

В Чикаго 18-летний ученик сварщика Рамелио Хилл продал свои личные записи телефонных разговоров с друзьями и семьей Neon Mobile — платформе для обучения диалоговому ИИ, которая платит 0,50 доллара за минуту — и заработал несколько сотен долларов. Для Хилла расчет прост: он считает, что технологические компании уже и так владеют большим количеством его личных данных, так почему бы и ему не получить свою долю.

Эти «гиг-работники по обучению ИИ» — загрузка окружающих сцен, собственных фотографий, видео и аудио — находятся на передовой новой глобальной золотой лихорадки данных. Поскольку жажда Кремниевой долины к качественным человеческим данным превышает то, что можно собрать из открытого интернета, возникла процветающая индустрия рынков данных, восполняющая этот пробел. От Кейптауна до Чикаго тысячи людей микролицензируют свои биометрические идентичности и личные данные для следующего поколения ИИ.

Но у этой новой гиг-экономики есть своя цена. За несколько долларов эти тренировщики снабжают топливом отрасль, которая в конечном итоге может сделать их навыки устаревшими, одновременно подвергая себя будущим рискам глубоких подделок, кражи личных данных и цифровой эксплуатации — и они только начинают это осознавать.

Поддержание работы шестеренок ИИ

Языковые модели ИИ, такие как ChatGPT и Gemini, требуют огромного количества учебных материалов для постоянного совершенствования, но они сталкиваются с нехваткой данных. Самые используемые источники обучающих данных — C4, RefinedWeb и Dolma — занимают четверть самых качественных наборов данных в сети и теперь ограничивают использование своих данных генеративными ИИ-компаниями для обучения моделей. Исследователи估计, ИИ-компании исчерпают доступные свежие высококачественные тексты уже к 2026 году. Хотя некоторые лаборатории уже начали обучать модели с помощью синтетических данных, сгенерированных самим ИИ, этот рекурсивный процесс приводит к тому, что вывод моделей заполняется ошибочным «мусором», что, в свою очередь, вызывает коллапс.

Именно здесь вступают в игру такие приложения, как Kled AI и Silencio. На этих рынках данных миллионы людей продают свои личные данные для питания и обучения ИИ. Помимо Kled AI, Silencio и Neon Mobile, у тренировщиков ИИ есть множество вариантов: Luel AI, поддерживаемый известным инкубатором Y-Combinator, получает многоязычные диалоговые материалы по цене около 0,15 доллара за минуту; ElevenLabs позволяет создать цифровой клон своего голоса и предоставить его другим для использования по базовой ставке 0,02 доллара за минуту.

Профессор экономики Лондонского королевского колледжа Буке Клейн Тисселинк говорит, что гиг-работа по обучению ИИ — это новая категория занятости, которая будет значительно расти.

ИИ-компании знают, что оплата людям за лицензирование данных помогает избежать споров об авторских правах, которые могут возникнуть при полной зависимости от сканирования веб-контента, говорит Тисселинк. Исследователь ИИ Вениамин Веселовский добавляет, что этим компаниям также нужны качественные данные для моделирования нового, улучшенного поведения систем. «На данный момент человеческие данные являются золотым стандартом для выборки извне распределения модели», — добавляет Веселовский.

Люди, приводящие эти машины в движение — особенно в развивающихся странах — часто нуждаются в этих деньгах и почти не имеют выбора. Для многих гиг-работников по обучению ИИ занятие этой работой является прагматичным ответом на экономический разрыв. В странах с высоким уровнем безработицы и обесцениванием национальной валюты заработок в долларах часто оказывается стабильнее и выгоднее, чем местная работа. Некоторым трудно найти работу начального уровня, и они вынуждены заниматься обучением ИИ ради средств к существованию. Даже в более богатых странах рост стоимости жизни делает продажу себя логичным финансовым выбором.

Тренировщик ИИ из Кейптауна Луу хорошо осознает цену конфиденциальности. Хотя доход нестабилен и недостаточен для покрытия всех его ежемесячных расходов, он готов принять эти условия, чтобы заработать. Годы страданий от неврологического заболевания не позволяли ему найти работу, но деньги, заработанные на рынках данных ИИ (включая Kled AI), позволили ему накопить 500 долларов и записаться на курс обучения спа-терапии, чтобы стать массажистом.

«Как южноафриканцу, получать доллары ценнее, чем думают другие», — говорит Луу.

Профессор интернет-географии Оксфордского университета и автор книги «Кормление машины» Марк Грэм признает, что для individuals в развивающихся странах эти деньги могут иметь практическое значение в краткосрочной перспективе, но он предупреждает, что «структурно эта работа нестабильна, не имеет карьерного роста и фактически является тупиком».

Грэм добавляет, что рынки данных ИИ полагаются на «гонку на понижение заработной платы» и «временный спрос на человеческие данные». Как только этот спрос сместится, «у работников не будет никаких гарантий, передаваемых навыков или safety net».

Грэм говорит, что единственными победителями являются «платформы Северного полушария, которые захватывают всю долговременную ценность».

Полная авторизация

Тренировщик ИИ Хилл из Чикаго испытывает смешанные чувства по поводу продажи своих личных телефонных разговоров Neon Mobile. Около 11 часов разговоров принесли ему 200 долларов, но он говорит, что приложение часто отключалось, задерживало выплаты. «Neon всегда казался мне подозрительным, но я продолжал использовать его, чтобы заработать дополнительные карманные деньги на оплату счетов», — говорит Хилл.

Теперь он пересматривает, были ли эти деньги такими уж легкими. В сентябре прошлого года Neon Mobile отключился через несколько недель после запуска, после того как TechCrunch обнаружила уязвимость безопасности, позволяющую любому получить доступ к номерам телефонов пользователей, записям разговоров и их расшифровкам. Хилл говорит, что Neon Mobile никогда не уведомлял его об этом, и теперь он беспокоится, что его голос может быть misuse в сети.

Исследовательница конфиденциальности данных Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека, Дженнифер Кинг обеспокоена тем, что рынки данных ИИ не проясняют, как и где будут использоваться данные пользователей. Она добавляет, что, не понимая своих прав и не имея возможности их обсудить, «потребители рискуют тем, что их данные будут повторно использованы способами, которые им не нравятся, которые они не понимают или не ожидали, причем практически без каких-либо средств правовой защиты».

Когда тренировщики ИИ делятся данными на Neon Mobile и Kled AI, они предоставляют полную лицензию (глобальную, эксклюзивную, безотзывную, передаваемую и бесплатную от роялти), позволяющую платформе продавать, использовать, публично демонстрировать и хранить их изображение, и даже создавать на его основе производные работы.

Основатель Kled AI Ави Патель заявляет, что соглашение о данных его компании ограничивает использование целями обучения и исследований ИИ. «Вся бизнес-модель зависит от доверия пользователей. Если участники считают, что их данные могут быть misuse, платформа не сможет работать». Он говорит, что компания проверяет покупателей наборов данных перед продажей, избегая сотрудничества с организациями «с сомнительными намерениями», такими как порноиндустрия, и «государственными учреждениями», которые, по их мнению, могут использовать данные способами, противоречащими этому доверию.

Neon Mobile не ответил на запрос о комментарии.

Профессор права Лондонского городского университета Святого Георгия Энрико Бонадио указывает, что условия этих соглашений позволяют платформе и ее клиентам «делать практически все, что угодно, с этим материалом, навсегда, без дополнительной оплаты, и у участников нет практического способа отозвать согласие или пересмотреть условия».

Более тревожные риски включают: использование данных тренировщиков для создания дипфейков и冒充 личности. Хотя рынки данных заявляют, что удаляют идентифицирующую информацию (такую как имена и местоположения) из данных перед продажей, биометрические закономерности по своей сути трудно поддаются meaningful анонимизации, добавляет Бонадио.

Сожаление продавца

Даже если тренировщикам ИИ удастся договориться о более детальных условиях защиты использования данных, они все равно могут пожалеть об этом. В 2024 году актер из Нью-Йорка Адам Кой продал свое изображение за 1000 долларов компании Captions — программному обеспечению для редактирования видео с ИИ, теперь переименованному в Mirage. Его соглашение stipulates, что его личность не будет использоваться в политических целях, для рекламы алкоголя, табака или порнографии, и что лицензия действительна в течение одного года.

Captions не ответила на запрос о комментарии.

Вскоре друзья Адама начали присылать ему видео, которые они нашли в сети, где использовались его лицо и голос, с миллионами просмотров. В одном из видео в Instagram AI-копия Адама представлялась «вагинальным доктором», продвигая недоказанные медицинские добавки для беременных и postpartum женщин.

«Мне было неловко объяснять это другим», — говорит Кой.

«Комментарии были странными, потому что они оценивали мою внешность, но это был вовсе не я», — добавляет Кой. «В то время, когда я принимал это решение (продать изображение), я думал, что большинство моделей все равно будут сканировать данные и изображения в сети, так что лучше получить за это плату».

Кой говорит, что с тех пор он не брал никаких гиг-работ по данным ИИ. Он сказал, что рассмотрит возможность сделать это снова, только если какая-то компания предложит существенное вознаграждение.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QЧто такое «AI-тренировочные гиг-работы» и почему они стали популярны?

AЭто новая форма заработка, при которой люди по всему миру продают свои биометрические данные (голос, лицо, видео повседневной жизни, записи разговоров) для обучения ИИ-моделей. Популярность обусловлена экономической необходимостью, особенно в развивающихся странах, где оплата в долларах значительно превышать местные доходы, а также растущим спросом со стороны ИИ-компаний на качественные данные.

QКакие риски и последствия для продавцов своих данных описываются в статье?

AРиски включают: использование данных для создания дипфейков и мошенничества, утечки конфиденциальной информации (как в случае с Neon Mobile), цифровую эксплуатацию, отсутствие контроля над дальнейшим использованием проданных данных (как в истории с актером Adam Coy, чье лицо использовали для рекламы сомнительных медицинских товаров), а также отсутствие перспектив трудоустройства и transferable skills в будущем.

QПочему ИИ-компании готовы платить за данные людей?

AКомпании сталкиваются с нехваткой качественных данных для обучения своих моделей, так как традиционные источники (открытый интернет) истощаются или ограничивают использование. Платя людям, они получают легальный доступ к уникальным, качественным данным, избегая проблем с авторскими правами, и могут точно моделировать нужное поведение ИИ.

QКак экономическое неравенство связано с развитием этого рынка данных?

AЭкономическое неравенство между странами является ключевым фактором. Для людей из стран с высокой безработицей и слабой местной валютой (как ЮАР или Индия в статье) даже небольшие выплаты в долларах становятся существенным источником дохода, покрывающим базовые потребности. Это создает условия для неравноценного обмена, где компании из развитых стран получают ценные данные, а продавцы — временный и нестабильный заработок без долгосрочных гарантий.

QКакие юридические и этические проблемы поднимает практика продажи личных данных для ИИ?

AПроблемы включают: неясность условий использования данных для продавцов, невозможность отозвать согласие или пересмотреть условия после продажи (из-за безотзывных лицензий), трудности с реальной анонимизацией биометрических данных, риск использования данных в целях, не одобренных продавцом (например, в политической рекламе или для продвижения запрещенных товаров), а также отсутствие эффективных механизмов защиты прав и компенсаций в случае злоупотреблений.

Похожее

BitMine добавляет 7 430 ETH и тратит $86 млн на выкуп акций – Почему?

Компания Bitmine на прошлой неделе значительно сократила закупки Ethereum (ETH), приобретя лишь 7430 ETH — это минимальный еженедельный объем с мая. Вместо наращивания криптовалютного резерва компания направила примерно 86 млн долларов на обратный выкуп 5,5 млн своих обыкновенных акций по средней цене 15,62 доллара, чтобы повысить акционерную стоимость. Несмотря на замедление темпов покупки, резерв Bitmine по-прежнему огромен и составляет 5 777 468 ETH (около 4,8% от общего объема эмиссии ETH). Компания близка к достижению своей долгосрочной цели — владению 5% всех ETH. Уже через 12 месяцев после запуска стратегии фонд почти достиг этого показателя. Кроме того, Bitmine разместила в стейкинге через свою платформу MAVAN около 4,92 млн ETH (85% своих активов). Это может приносить примерно 247 млн долларов годового дохода при текущей доходности в 2,67%, а после стейкинга всего резерва доход может вырасти до 290 млн долларов. Параллельно в статье отмечается, что пока Bitmine фокусируется на Ethereum, компания MicroStrategy Майкла Сэйлора продолжает агрессивно накапливать Bitcoin (BTC), несмотря на финансовое давление и недавние продажи части активов.

ambcrypto11 мин. назад

BitMine добавляет 7 430 ETH и тратит $86 млн на выкуп акций – Почему?

ambcrypto11 мин. назад

9,42 миллиона частных инвесторов бросились покупать акции Changxin Technology, кто же выиграл в лотерее?

Результаты размещения акций Changxin Technology привлекли огромное внимание инвесторов. Всего в онлайн-подписке для частных инвесторов участвовало около 9,4288 миллиона человек, было подано 816,92 миллиарда заявок на акции, сгенерировано примерно 7,7 миллиона выигрышных лотерейных номеров, а итоговая ставка онлайн-подписки составила около 0,4714%, что является рекордно высоким показателем для новых акций на рынке STAR. Из-за высокого спроса компания активировала механизм обратного перевода, увеличив количество акций, размещаемых онлайн, до 3,851 миллиарда. Среди институциональных инвесторов 285 организаций, управляющих 10907 счетами, подали заявки на сумму около 12,38 триллиона акций, получив в итоге 2,173 миллиарда акций при коэффициенте распределения около 0,1756%. Taikang Asset Management стал институциональным инвестором, получившим наибольшее распределение. Среди публичных фондов лидерами по объему размещения стали E Fund, Southern Fund и ICBC Credit Suisse. Основатель ведущей китайской компании в области больших моделей DeepSeek, Лян Вэньфэн, через свои хедж-фонды Ningbo幻方量化 и Zhejiang九章资产 получил самое большое распределение среди частных фондов — акций на общую сумму примерно 1,75 миллиарда юаней. Ожидается, что Changxin Technology официально выйдет на биржу 27 июля. По оценкам рынка, её стоимость после IPO может превысить 1 триллион юаней, а некоторые аналитики дают прогноз до 2-3 триллионов юаней. Однако недавняя коррекция на глобальном технологическом рынке может оказать определенное влияние на цену акций компании после листинга.

marsbit36 мин. назад

9,42 миллиона частных инвесторов бросились покупать акции Changxin Technology, кто же выиграл в лотерее?

marsbit36 мин. назад

Криптовалюта USCR стабилизируется на отметке $0,0022: Сможет ли мемкоин отыграть потери второго квартала?

Криптовалюта USCR, мемкоин, отслеживающий тему официальных крипторезервов США, пытается восстановиться после падения до двухмесячного минимума в $0.0022. В мае цена выросла на 65%, но в июне упала на 37%. Сейчас наблюдается потенциальный отскок, и если быкам удастся закрепиться выше ключевых скользящих средних, возможен рост до $0.0028 (уровень Фибоначчи) и далее до майского пика в $0.0036, что означает потенциал роста на 30-60%. Динамика USCR тесно связана с новостями о создании стратегического резерва биткойна в США. Майский рост совпал с увеличением вероятности этого события и внесением соответствующего законопроекта. Однако его рассмотрение застопорилось, а шансы на создание резерва к 2027 году, по данным Polymarket, упали до 18%, что давит на настроения. Несмотря на неопределённость, база держателей USCR остаётся значительной: 48 тысяч, сократившись лишь на 4 тысячи с начала 2026 года. Восстановление цены будет зависеть от позитивных новостей по законопроекту о биткойн-резерве.

ambcrypto56 мин. назад

Криптовалюта USCR стабилизируется на отметке $0,0022: Сможет ли мемкоин отыграть потери второго квартала?

ambcrypto56 мин. назад

«Богиня благотворительности» с 3 млн подписчиков целиком создана ИИ, поддельный детский дом, международный «фальшивый фонд» рухнул за одну ночь

**Шокирующий разоблачение: Астролябка «благотворительности» с 300 000 подписчиков оказалась масштабной аферой на основе ИИ** Австралийская инфлюенсерша Лили Джей, имевшая почти 3 миллиона подписчиков в Instagram, создала тщательно продуманную мошенническую схему под прикрытием своего «Фонда Лили Джей». Используя искусственный интеллект, она и ее команда генерировали фальшивые изображения и видео, изображающие строительство мечетей, раздачу хлеба в Газе и даже открытие детского дома в Уганде для привлечения пожертвований от преимущественно мусульманской аудитории. Расследование ABC News Verify выявило многочисленные подделки: видео с «открытием» детского дома полностью сгенерировано ИИ (включая детей, саму Лили и фонды), «награда» за гуманитарную деятельность оказалась фальшивкой с цифровым водяным знаком ИИ, а заявленные благотворительные проекты в Уганде и Газе не существуют. Фонд не зарегистрирован как официальная благотворительная организация, что позволяло избегать финансовой отчетности. После запросов ABC сайт фонда стал скрывать кнопки для пожертвований и предупреждения о своем неблаготворительном статусе для посетителей из Австралии, но оставил их для иностранных пользователей. Эксперты предупреждают, что эта афера — тревожный прецедент, демонстрирующий, как ИИ может эксплуатировать человеческое доверие и желание творить добро, создавая убедительные, но полностью вымышленные нарративы.

marsbit1 ч. назад

«Богиня благотворительности» с 3 млн подписчиков целиком создана ИИ, поддельный детский дом, международный «фальшивый фонд» рухнул за одну ночь

marsbit1 ч. назад

L2 «рекалибровка»: когда L1 становится собственным ролл-апом, каков финал Ethereum?

«L2 перекалибровка»: когда L1 становится собственным роллапом, каков финал Ethereum? Первоначально, роллапы (L2) рассматривались как основной путь масштабирования Ethereum, обеспечивая дешёвое и быстрое исполнение транзакций. Однако, с развитием самого L1 (повышение лимита газа, внедрение безсостоятельности и zkEVM) и объединением задач масштабирования, традиционное разделение между L1 как безопасным, но медленным «слоем урегулирования» и L2 как дешёвым «слоем исполнения» меняется. Вопрос теперь не только в увеличении пространства блоков, а в перераспределении ролей в системе с множеством исполняющих сред. Будущая роль L2 смещается от простого предоставления дешёвого газа к обеспечению уникальных функций, таких как оптимизация для конкретных приложений, приватность и гибкие модели управления. Таким образом, L2 станет скорее спектром исполняющих сред с разной степенью наследования безопасности Ethereum, чем единым техническим классом. Ключевой задачей становится решение фрагментации. Разделённая ликвидность и состояние пользователя ухудшают опыт. Усилия концентрируются на улучшении взаимодействия (интероперабельности) через системы на основе намерений (intents) и нативные протоколы, такие как Ethereum Interoperability Layer (EIL), чтобы Ethereum вновь «ощущался как единая цепь». Сокращение времени до финальности транзакций L1 также имеет решающее значение для доверия между цепями. Ещё более радикальная идея — с появлением систем доказательств (zkEVM) внутри L1 сама Ethereum может стать своего рода «собственным роллапом», где высокопроизводительные узлы исполняют транзакции, а валидаторы проверяют криптографические доказательства. Это размывает классические границы между слоями и открывает путь к архитектуре, где множество исполняющих доменов (специализированных L2) сосуществуют, разделяя общую безопасность, ликвидность и систему урегулирования Ethereum. В итоге, будущее Ethereum видится не как победа L1 над L2 или наоборот, а как экосистема взаимосвязанных исполняющих сред, которые, будучи «разобранными» для масштабирования, вновь объединяются в единое, безопасное и удобное для пользователя целое.

marsbit1 ч. назад

L2 «рекалибровка»: когда L1 становится собственным ролл-апом, каков финал Ethereum?

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить PEOPLE

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение ConstitutionDAO (PEOPLE) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки ConstitutionDAO (PEOPLE).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение ConstitutionDAO (PEOPLE)После приобретения вами ConstitutionDAO (PEOPLE) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля ConstitutionDAO (PEOPLE)С легкостью торгуйте ConstitutionDAO (PEOPLE) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

842 просмотров всегоОпубликовано 2024.04.12Обновлено 2026.06.02

Как купить PEOPLE

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на PEOPLE (PEOPLE) представлены ниже.

活动图片