Kāpēc AI tiek apmācīts Indijas laukos

Indija jau sen ir bijis ārpakalpojuma IT atbalsta centrs, un tādas pilsētas kā Bangalora vai Čenna ir tradicionāli šāda darba centri.

Taču pēdējos gados uzņēmumi ir pārcēluši savu darbu uz daudz attālākiem apgabaliem, kur personāla un telpas izmaksas ir zemākas.

Šī tendence ir pazīstama kā mākoņsaimniecība, un AI ir devis tai vēl vienu stimulu, jo daudzas mazākas pilsētas, kurās atrodas uzņēmumi, kas strādā ar AI.

Mohans Kumars ir viens no strādniekiem, kurš no tā ir guvis labumu. Viņš dzīvo mazā pilsētiņā TN Palayam, Tamilnādas štata dienvidu daļā.

“Mana loma ir AI anotācijā. Es apkopoju datus no dažādiem avotiem, iezīmēju tos un apmācu AI modeļus, lai tie varētu atpazīt un paredzēt objektus. Laika gaitā modeļi kļūst daļēji uzraudzīti un var pieņemt lēmumus paši,” viņš saka.

Tātad, vai Kumar kungs domā, ka viņš palaiž garām, neatrodoties lielā pilsētā?

“Profesionāli nav reālas atšķirības. Neatkarīgi no tā, vai mazpilsētās vai metropolēs mēs strādājam ar tiem pašiem globālajiem klientiem no ASV un Eiropas, un nepieciešamā apmācība un prasmes ir vienādas,” saka Kumar kungs.

Kumar kungs strādā uzņēmumā Desicrew, kura galvenā mītne atrodas Čennajā. Uzņēmums tika dibināts 2005. gadā, un tas bija pionieris mākoņkopības jomā.

“Mēs sapratām, ka tā vietā, lai piespiestu cilvēkus migrēt uz pilsētām darba meklējumos, mēs varētu ienest darbu tur, kur cilvēki jau dzīvo,” saka Mannivannan JK, Desicrew izpilddirektors.

“Pārāk ilgi iespējas ir koncentrētas pilsētās, atstājot lauku jauniešus aiz muguras. Mūsu misija vienmēr ir bijusi pasaules līmeņa karjeras veidošana tuvāk mājām, vienlaikus pierādot, ka kvalitatīvu darbu var nodrošināt no jebkuras vietas.”

Desicrew veic visa veida ārpakalpojumus, tostarp programmatūras testēšanu jaunizveidotiem uzņēmumiem, datu kopu veidošanu AI apmācībai un satura regulēšanu.

Pašlaik 30 līdz 40% no tā darba ir saistīti ar mākslīgo intelektu, “guess ļoti drīz tas pieaugs līdz 75 līdz 100%, saka J. Okay. kungs.

Liela daļa šī darba ir transkripcija — audio pārvēršana tekstā.

“Mašīnas saprot tekstu daudz labāk,” viņš skaidro.

“Lai mākslīgais intelekts darbotos dabiski, mašīnas ir jāapmāca, lai izprastu cilvēku runas atšķirības. Tāpēc transkripcija ir tik būtisks solis, kas veido pamatu mašīnām, lai tās saprastu un reaģētu dažādās valodās, dialektos un kontekstos.”

Šāda darba veikšana mazākā pilsētā nav nekāds trūkums, saka JK kungs.

“Cilvēki bieži uzskata, ka lauku apvidi ir nepietiekami attīstīti, guess mūsu centri atspoguļo pilsētu IT centrus visos veidos — droša piekļuve datiem, uzticama savienojamība un nepārtraukta jauda. Vienīgā atšķirība ir ģeogrāfija.”

Aptuveni 70% viņa darbaspēka ir sievietes: “Daudziem šis ir viņu pirmais algotais darbs, un ietekme uz viņu ģimenēm ir pārveidojoša — no finansiālā nodrošinājuma līdz bērnu izglītībai,” saka J. Okay.

Uzņēmums NextWealth tika dibināts 2008. gadā, un tas bija arī agrīns mākoņkopības virzītājspēks.

Tā galvenā mītne atrodas Bangalorā, un tajā ir nodarbināti 5000 darbinieku 11 birojos mazākās Indijas pilsētās.

“Sešdesmit procenti Indijas absolventu nāk no mazām pilsētām, guess lielākā daļa IT uzņēmumu pieņem darbā tikai no metro. Tas atstāj aiz sevis milzīgu neizmantotu gudru pirmās paaudzes absolventu kopumu,” saka Mitilija Rameša, NextWealth līdzdibinātāja un rīkotājdirektore.

“Daudzi no šiem studentiem ir pirmās paaudzes absolventi. Viņu vecāki ir zemnieki, audēji, drēbnieki, policisti – ģimenes, kas ņem kredītus, lai finansētu savu izglītību,” viņa stāsta.

NextWealth sāka ar ārpakalpojumu darbu no lielo uzņēmumu birojiem, guess pirms pieciem gadiem pārcēlās uz mākslīgo intelektu.

“Indijas mazajās pilsētās tiek apmācīti un apstiprināti pasaulē vismodernākie algoritmi,” saka Ramesh.

Aptuveni 70% tā darba nāk no ASV.

“Katram mākslīgā intelekta modelim, sākot no ChatGPT līdzīgas sistēmas līdz sejas atpazīšanai, ir nepieciešams milzīgs daudzums ar cilvēku iezīmētu datu. Tas ir mākoņu lauksaimniecības darbu mugurkauls.”

Viņa domā, ka priekšā vēl daudz darba.

“Nākamo 3–5 gadu laikā AI un GenAI radīs gandrīz 100 miljonus darbavietu apmācības, apstiprināšanas un reāllaika apstrādes jomā. Indijas mazās pilsētas var būt šī darbaspēka mugurkauls.”

Viņa cer, ka Indija var palikt par šāda darba centru.

“Tās valstis kā Filipīnas var panākt, guess Indijas mērogs un agrīnais mākslīgā intelekta ieguves sākums dod mums piecu līdz septiņu gadu priekšrocības. Mums tas ir jāizmanto, pirms atšķirības samazinās,” viņa saka.

KS Viswanathan ir tehnoloģiju padomnieks un iepriekš strādājis Indijas Nacionālajā programmatūras un pakalpojumu uzņēmumu asociācijā, ārpakalpojumu firmu tirdzniecības asociācijā.

“Iespējams, Silīcija ieleja būvē mākslīgā intelekta dzinējus, taču ikdienas darbs, kas nodrošina šo dzinēju uzticamību, arvien vairāk nāk no Indijas mākoņu lauksaimniecības nozares,” viņš saka.

“Esam patiesi nonākuši lūzuma punktā. Ja mākoņsaimniecība turpinās paplašināties, Indijas mazpilsēta varētu kļūt par pasaulē lielāko mākslīgā intelekta darbību centru, tāpat kā pirms divām desmitgadēm tā kļuva par IT pakalpojumu centru.”

Wager panākumi nav garantēti.

Lai gan NextWealth un Desicrew saka, ka viņiem ir piekļuve uzticamiem un drošiem interneta savienojumiem, Višvanatana kungs saka, ka tas ne vienmēr notiek Indijas mazākajās pilsētās.

“Uzticams ātrgaitas internets un droši datu centri ne vienmēr ir līdzvērtīgi metro, tāpēc datu aizsardzība ir pastāvīga problēma.”

Pat ja ir izveidoti labi savienojumi, ir jāstrādā, lai nomierinātu klientus.

“Lielāks izaicinājums ir uztvere, nevis tehnisks. Starptautiskie klienti bieži uzskata, ka mazās pilsētas nevar izpildīt datu drošības standartus, pat ja sistēmas ir izturīgas. Uzticība ir jānopelna ar piegādi.”

Atgriežoties pie NextWealth, Dhanalakshmi Vijay precīzi noregulē AI. Piemēram, ja tiek sajaukti divi līdzīgi izskata priekšmeti, piemēram, zila džinsa jaka un tumšs krekls, viņa labos modeli.

“Pēc tam šie labojumi tiek ievadīti atpakaļ sistēmā, precīzi noregulējot modeli, lai nākamreiz, kad tas redz līdzīgu gadījumu, tas darbotos labāk. Laika gaitā AI modelis uzkrāj pieredzi, tāpat kā programmatūras atjaunināšana ar regulāriem ielāpiem, lai padarītu to precīzāku un uzticamāku,” saka Vijay kundze.

Šādam darbam ir ietekme reālajā pasaulē.

“Tas esmu es un komanda, kas netieši apmācām AI modeļus, lai padarītu jūsu tiešsaistes iepirkšanās pieredzi vienkāršu un bez problēmām,” viņa saka.

• Šis raksts tika atjaunināts 2025. gada 16. oktobrī, lai noskaidrotu, kur dzīvo Mohans Kumars.