AI-ის განვითარება ახალ გამოწვევებს ქმნის შრომით ურთიერთობებში, რაც თანამშრომლებსა და კორპორაციებს შორის დაძაბულობის წარმოშობას იწვევს. მონაცემთა კოლექტივები შეიძლება გახდეს ახალი გამოსავალი, რომელიც თანამშრომლებს მისცემს კონტროლს მათ მიერ შექმნილ მონაცემებზე და საშუალებას მისცემს, უკეთ მართონ AI მოდელების ტრენინგი. მონაცემთა კოლექტივები ასევე შეიძლება გახდეს ახალი ეკონომიკური მოდელის ნაწილი.

მონაცემთა კოლექტივები – შრომითი ურთიერთობების ახალი საზღვრები

AI-ის და განსაკუთრებით გენერაციული AI-ის გავლენა თანდათანობით ვრცელდება სხვადასხვა ინდუსტრიაში, თუმცა განსხვავებული პერსპექტივები ქმნის შრომითი ურთიერთობების ახალ გამოწვევებს. ხელმძღვანელები ამ ტექნოლოგიაში დიდ პოტენციალს ხედავენ, თუმცა თანამშრომლების ნაწილს მისი მომავლის შესახებ შიში აწუხებთ, რაც ქმნის დაძაბულობასა და ახალ შესაძლებლობებსაც.

ყველაზე მასშტაბური მაგალითი ამ მხრივ შეიძლება ჩაითვალოს 2023 წელს „ამერიკის მწერალთა გილდიის“ (WGA) მიერ ორგანიზებული 148-დღიანი გაფიცვა, რომლის მთავარი მიზანი იყო AI-ის გამოყენების შეზღუდვა კრეატიულ სფეროში. ეს გაფიცვა გახდა მაგალითი, თუ როგორ შეიძლება თანამშრომლებმა გავლენა იქონიონ AI-ის გამოყენების კორპორაციულ პოლიტიკაზე, თუმცა, ამავე დროს, გაფიცვამ წარმოაჩინა მსგავსი მოლაპარაკებების სირთულეებიც.

მონაცემების დეცენტრალიზაცია და კონფლიქტები
პრობლემების ერთ-ერთი მთავარი მიზეზი არის მაღალი ხარისხის მონაცემების ხელმისაწვდომობა. AI-ის სწავლების პროცესი სრულად დამოკიდებულია მონაცემებზე, და სწორედ მონაცემების ფლობა განაპირობებს AI-ის ხარისხს. ამ კუთხით, თანამშრომლები და კორპორაციები ხშირად დგანან კონფლიქტის წინაშე. მაგალითად, WGA-ის შეთანხმება ვერ აკონტროლებს მონაცემების გამოყენებას AI მოდელების სწავლებაში, რაც იწვევს მონაცემთა მართვისა და კონფიდენციალურობის პრობლემებს.

მონაცემთა კოლექტივები წარმოადგენს ერთ-ერთ პოტენციურ გამოსავალს. ეს კოლექტივები საშუალებას აძლევს ინდივიდებს გააერთიანონ მონაცემები და შეინარჩუნონ კონტროლი მათზე, ამავდროულად, დაეხმარონ ორგანიზაციებს უფრო მაღალი ხარისხის მონაცემების შეგროვებაში AI სისტემების ტრენინგისთვის.

AI-ის მოთხოვნა ახალ მონაცემებზე
მონაცემების ფლობა და გამოყენება თანამშრომლებისთვის ახალი როლის ირგვლივ უნდა მოერგოს. AI მოდელები მუდმივად საჭიროებენ ახალ, სუფთა და დიდი მოცულობის მონაცემებს სწავლისთვის, რის გარეშეც მათი როლი იკლებს. ეს გამოწვევა აღიარებს ადამიანის როლს მონაცემების გენერირებაში და ადასტურებს, რომ თანამშრომლები არიან AI მოდელების განახლების კრიტიკული ფაქტორები.

მონაცემთა კოლექტივები – ახალი შრომითი კავშირები
მონაცემთა კოლექტივები ისეთივე მნიშვნელოვანია მონაცემებისთვის, როგორც შრომითი კავშირები – შრომისთვის. თანამშრომლების მიერ გენერირებული მონაცემები განაპირობებს AI-ის ხარისხს და წარმოქმნის ფასეულ მონაცემებს. მონაცემთა კოლექტივების მეშვეობით, თანამშრომლებს შეუძლიათ ერთმანეთისთვის მონაცემების გაცვლა, მათზე კონტროლის შენარჩუნება და AI-ის სწავლის მაღალი ხარისხის უზრუნველყოფა.

მონაცემებისა და შრომის ინტეგრაცია
AI-ის მოდელები საჭიროა თანამშრომლების მიერ გენერირებული ახალი მონაცემებით, რაც ხელს უწყობს AI-ის მუდმივ განვითარებას. ამიტომ თანამშრომლებს აქვთ უნიკალური როლი, რომელსაც კომპანიები ვერ შეცვლიან – ადამიანის ურთიერთქმედების გარეშე, AI-ის მონაცემები ვერ დარჩება სრულყოფილი და განახლებული.

მონაცემთა კოლექტივები ემსახურებიან არა მხოლოდ მონაცემთა ფლობას, არამედ მის მონეტიზაციასაც, რაც ზრდის თანამშრომლების მონაწილეობას AI მოდელების განვითარებაში და ამასთანავე ქმნის მათთვის დამატებით შემოსავალს.

მომავალი პერსპექტივა
მონაცემთა კოლექტივები შეიძლება გახდეს მნიშვნელოვანი ინსტრუმენტი მომავლის შრომით ურთიერთობებში. მათი გამოყენება ქმნის ახალ ეკონომიკურ მოდელს, რომელშიც თანამშრომლები იყენებენ საკუთარ მონაცემებს, რათა გაზარდონ მათი გავლენა და მონაწილეობა კომპანიების AI მოდელების განვითარებაში. ეს გეგმა ხელს შეუწყობს თანამშრომლებსა და მენეჯმენტს უკეთ გააცნობიერონ მონაცემების როლი და მნიშვნელობა და შექმნან თანამშრომლობისა და განვითარების ახალი ფორმები, რომლებიც ხელს შეუწყობს ორივე მხარის წარმატებას.

წყარო: ჰარვარდ ბიზნეს რევიუ