В начале 1780-х состоятельные парижане отправляли свое белье стираться через Атлантику на Гаити. Дело в том, что, помимо высокой стоимости локальных услуг, после стирки французское белье откровенно желтило, а вот привезенное из Сен-Доминго, где экваториальное солнце в паре с местным индиго давало недостижимую в Европе голубоватую белизну, наоборот, притягивало взгляды и говорило о статусе владельца.
Забавно, как схема с аутсорсом в экзотические страны работает до сих пор: разметку текстов для популярных LLM отдают дешевой рабочей силе из условной Нигерии. Но поскольку дешевая рабочая сила обычно еще и хитрая, сервисы по ручной разметке текстов типа "Механический турок" столкнулись с тем, что от 30% до 50% исполнителей сами стали прогонять задания через бесплатные китайские нейросети. В итоге, в начале июля 2026 года, Amazon повесил на сайте Mechanical Turk баннер, что перестает принимать новых клиентов, ознаменовав окончание мини-эпохи. Еще более иронично, что платформа 21 год работала под неофициальным слоганом "Искусственный искусственный интеллект". И, судя по всему, пришло время еще одного уровня абстракции.
Прежде чем мы продолжим разговор про уроборос (змею, кусающую свой хвост) в ИИ, позвольте дорассказать историю о Сен-Доминго целиком. Она любопытная.
Сен-Доминго как бенчмарк
Европа XVIII века мылась редко и без особого энтузиазма: тело считали пористым(!), а вода - переносчиком всякого, поэтому мытье скорее откладывали, чем практиковали. Вместо этого следили за бельем. В руководство по хорошим манерам от 1740 года писалось: если белье у вас белое, можно быть и бедно одетым, все равно будете выглядеть достойно, а вот запачканная одежда скорее указывает на "запятнанную душу". Поэтому свежая белая сорочка сообщала окружающим, что человек "чист", т.е. такой классический хороший фронт при убогом беке.
Проблема, однако, была в том, что белизна европейцам не давалась. Зола к тому времени уступила место мылу, но парижское белье все равно отдавало в желтизну. А в Сен-Доминго ткань обрабатывали местным индиго и просто раскладывали под экваториальным солнцем, получая холодный голубоватый оттенок.
Современник, граф де Вобланк, вспоминал, что это была совсем другая белизна, с азуром (говорить надо с придыханием), и с французской ее было не спутать. Однажды, в 1782 году, из колоний пришел целый флот примерно в сотню кораблей, и Париж наполнился людьми в этом белье, на которых оборачивались на улице. Это породило новый стандарт белизны.
Европейцы и ранее старались решать проблему самостоятельно: полотно вываривали в щелоке, потом расстилали на специальных лугах (в Британии их называли Bleachfields, в Шотландии и Ирландии под них уходили целые долины).
Ткань неделями лежала на траве, ее поливали, время от времени вымачивали в кислом молоке или пахте и снова раскладывали, и так по кругу весь теплый сезон. Процесс занимал месяцы, требовал площадей и хорошей погоды (а погода в Голландии, как мы помним, это вам не Карибы). Так что колонии не имели аналогов из-за скорости и качества.
Так бы и веселились, но в 1774 случился технологический скачок: швед Карл Вильгельм Шееле получил неизвестный зеленовато-желтый газ, который впоследствии назовут хлором, а в 1785-м француз Клод Бертолле обнаружил, что этот газ прекрасно уничтожает цвет. К 1789 году он пропустил хлор через щелочный раствор и получил жидкость, которую по парижской локации назвали eau de Javel - т.е. жавелевую воду, прабабушку "белизны". Тут еще, в 1791 г., случился шатдаун в Сен-Доминго (там произошло вооруженное восстание) и возить куда-либо белье стало бессмысленно.
Уроки нигерийского или давайте углубимся в тему
Но вернемся к нашим LLM и аутсорсу обучения модели. В апреле 2024-го исследователь из Технологического университета Суинберна Джереми Нгуен обратил внимание на слово "delve", т.е. "углубляться, копаться в чем-то". Слово было вполне обычное, но редковатое: Оксфордский словарь оценивал его частоту применения как крайне малую (что-то вроде двух употреблений на миллион). Однако внезапно в базе научных публикаций PubMed оно стало встречаться в десятки, а местами и в сотню раз чаще, чем несколькими годами раньше. Чуть позже Пол Грэм (сооснователь Y Combinator, пожалуй, самого известного стартап-акселератора) назвал "delve" признаком ИИ-генерации (типа длинного тире) и плохого письма, а нигерийский твиттер на это обиделся - потому что для него это было нормальное слово.
Из этой обиды выросла гипотеза: Алекс Херн из Guardian заметил, что существует часть интернета, где "delve" используется вполне себе часто - африканский сегмент. В нигерийском деловом английском (что само по себе уже звучит забавно) оно употребляется заметно чаще, чем в британском или американском. А поскольку разметку и оценку ответов для моделей заказывают подрядчикам с офисами в Кении и Уганде, которые набирают людей по всей Африке, отгадка проявляется сама собой.
Люди сидят и раскладывают белье выбирают из двух ответов модели тот, который лучше и человечнее. Лучше, естественно, по их собственному языковому предпочтению. Модель это исправно запоминает и начинает писать чуть-чуть по-нигерийски, а следом так же начинают писать медики, юристы и научные работники, словом все те, кто попросит LLM причесать черновик или перевести свою работу.
В механическом турке что-то "заело"
Теперь к механическому турку. Так назывался шахматный автомат, который Вольфганг фон Кемпелен показал венскому двору в 1770 году. Это была деревянная (в русской вики она описывается почему-то как восковая) фигура турка за шкафом-тумбой, которая обыгрывала желающих сыграть в шахматы.
Понятно, что никакого гениального механизма в те века быть не могло и в тумбе, среди бутафорских шестеренок, сидел вполне себе живой шахматист. Там, кстати, была классная фишка - поскольку реальный шахматист не мог видеть доску, в каждую шахматную фигурку был встроен магнит, а под полем висели железные шарики. Как только фигурку отрывали от поля, шарик падал, а на новом месте - притягивался. По одной из версий, внутренний шахматист восстанавливал ходы на персональной доске и делал ответные ходы.
Через несколько веков, в 2005 году, именно в честь этой конструкции Amazon назвал свою платформу выполнения задач человеком "механическим турком". Такой вот "искусственный искусственный интеллект", как в свое время пошутил Безос.
Летом 2023-го трое исследователей из EPFL - Вениамин Веселовский, Маноэл Орта Рибейру и Роберт Уэст - решили проверить, кто же на самом деле сидит в виртуальной тумбе. Они взяли из более ранней работы обычное задание, которое годами гоняли через MTurk: 44 исполнителя пересказывали своими словами шестнадцать аннотаций медицинских статей (по сути, простейшая задача по суммаризации). Дальше исследователи смотрели на две вещи: 1) как человек набирает текст (пишет он его или вставляет из буфера); 2) как этот текст выглядит с точки зрения классификатора, обученного отличать написанное человеком от сгенерированного. Совпало и то, и другое: по оценке исследователей, от 33% до 46% присланных пересказов сделала не "рука", а модель.
Статью авторы назвали "Искусственный искусственный искусственный интеллект", окончательно замкнув уроборос. Впрочем, исследователи тут скорее зафиксировали в цифрах то, что рынок чувствовал и так. В результате, как уже говорилось выше, летом этого года MTurk перестал брать новых клиентов, а сам сервис был переведен в режим поддержки, т.е. без развития.
С текстом закончили, продолжаем с видео
Нам обещают (так говорит Morgan Stanley), что к 2050 году в мире будет насчитываться более миллиарда человекоподобных машин. За последние 3 года прототипы домашних роботов показали 1X Technologies, Tesla, Figure AI, Astribot и еще с десяток компаний. Проблема у всех одна: модель можно научить рассуждать и говорить по текстам (который уже в значительной степени генерируются другими ИИ), а вот брать предметы руками по текстам не научишь. Нужны записи того, как это делают люди, снятые с точки зрения самого человека.
Собирают их, среди прочего, в Индии. Например, компания Objectways раньше размечала данные для голосовых помощников и беспилотных автомобилей, а год назад переключилась на робототехнику. Схема работы проста: человеку выдают смартфон или камеру, которые крепят на голову, а приложение следит, чтобы руки не выходили из кадра. Ставка: 250 рупий в час (почти 230 рублей).
Вот репортаж AFP (после собранный Al Jazeera в удобную галерею, поэтому ссылка на нее), где 25 летняя Нагиредди из Ченнаи снимает, как она режет манго дома. Сама героиня репортажа относится к этому спокойно: кто еще, говорит, заплатит мне 250 рупий в час за мою же работу по дому.
Заказчики, по словам основателя компании, просят вещи предельно конкретные: разобрать белье и закинуть его в стирку (снова стирка), сложить одежду, сварить кофе, приготовить сэндвич.
Домом, однако, дело не ограничивается. В офисе Objectways выстроены обставленные квартиры-декорации, где то же самое снимают в промышленном масштабе: двадцатиоднолетняя Рани Н., выпускница инженерного факультета, делает около девяноста роликов в день, повторяя одно и то же действие под разными ракурсами и при разном освещении.
И тут снова возникает момент сдвига. Большинство заказчиков таких датасетов - американские компании. Но бытовые навыки женщин из Индии или Тайланда несколько отличаются от аналогичных европейских и американских. И значит, будущий робот все равно будет делать свою работу с некоторым "акцентом". Ну или стоит сразу отдавать себе отчет, что в магазине будет куплен именно "механический %подставь нацию по вкусу"
Жавелевая вода для датасетов
Мы видим, что схема с аутсорсом в колонии повторяется с завидным постоянством и вряд ли она изменится в будущем. Тот, кто делает невидимую работу, оставляет отпечаток на продукте: так Сен-Доминго передал Парижу азур и новый стандарт белизны, Африка подарила моделям "delve", а Индия прямо сейчас задает будущим домашним роботам манеру работать по дому.
Отдельно интересно наблюдать за теми компаниями, кто избежал закольцевания. Та же Яндекс.Толока, запущенная в 2014-м как классическая площадка микрозадач (вот, разметь картинку за три рубля), после разделения Яндекса в марте 2024-го уехала в Амстердам под крыло Nebius, оставив российским исполнителям Яндекс Задания. А дальше сделала то, чего не сделал MTurk: начала торговать проверяемой экспертизой, т.е. специалистами уровня докторов наук и практикующих профессионалов, а также средами, в которых тестируют ИИ-агентов. В мае 2025-го в компанию зашли $72 млн от Bezos Expeditions, среди клиентов которой есть Anthropic, Microsoft (тут снова может быть красивая игра слов: "азур" смысле цвета и Azure в смысле сервиса) и даже Amazon. То есть личные деньги Безоса оказались вложены в бизнес-модель, которая пришла на смену сервису его же компании, тихонько перешедшему в режим поддержки.
Размещайте облачную инфраструктуру и масштабируйте сервисы с надежным облачным провайдером Beget.
Эксклюзивно для читателей Хабра мы даем бонус 10% при первом пополнении.
