| الترجمة بواسطة Sleepy.md
تشانغي داتونغ، هذه المدينة التي كانت في يومٍ ما تعتمد على الفحم لتدعم نصف البلاد، ها هي اليوم تهزّ عن جسدها غبار الفحم، وتستبدل بمِجْدافٍ/فأسٍ ثقيلٍ حادّ، لتُنزِل ضربتها بقوة نحو منجمٍ آخر غير منظور.
داخل مبنى المكاتب في مركز جينماو إنترناشونال سيتي في منطقة بينغتشانغ بمدينة داتونغ، لم يعد هناك آبار رفع وإنزال، ولا عربات لنقل الفحم. وبدلًا من ذلك، يوجد آلاف المكاتب الحاسوبية مصطفّة بإحكام. يحتلّ مركز قواعد البيانات الذكية التابع لشركة Shanghai Runxun Cloud Zhong Shenggu نطاق عدة طوابق كاملة، حيث يراقب آلاف الموظفين الشباب وهم مرتدون سماعات، شاشاتِهم، ينقرون، يسحبون، يحددون بإطارات.
وفقًا للبيانات الرسمية، وحتى نوفمبر 2025، تم تشغيل 745 ألف خادم في داتونغ، وتم استقدام 69 شركة لتوسيم بيانات مراكز الاتصال، ما أدى إلى دفع أكثر من 30 ألف فرصة عمل قريبة، لتبلغ قيمة الإنتاج 750 مليون يوان. في هذا الحُفْر الرقمي بالأرقام، يشكل 94% من العاملين أصحابَ سجلٍّ محليًّا.
ليس داتونغ وحده. ففي أول دفعة من قواعد بيانات التوسيم التي حدّدها جهاز البيانات الوطني، تظهر بوضوح مدن وبلدات داخلية في الوسط والغرب مثل مقاطعة يونغخه في شانشي، وبيجيي في قويتشو، ومونغزي في يونان. في قاعدة توسيم البيانات في يونغخه، تُشكّل النساء 80% من الموظفين. وغالبًا ما يكنّ أمهاتٍ في القرى، أو شبابًا عادوا إلى مسقط الرأس لأنهم لم يجدوا عملًا مناسبًا.
قبل مئة عام، كانت مصانع النسيج في مانشستر ببريطانيا مزدحمة بالمزارعين الذين فقدوا أراضيهم. أمّا اليوم، ففي أمام شاشات الكمبيوتر في تلك المقاطعات النائية، يجلس شبابٌ لا يجدون مكانًا لأنفسهم داخل الاقتصاد الحقيقي.
هم يزاولون نوعًا شديدًا من العمل القطعي، يحمل إحساسًا بالمستقبل لكنه في جوهره بدائي جدًا؛ يعملون من أجل عمالقة الذكاء الاصطناعي في بكين وشنتشن و«سيليكون فالي» البعيدين، لإنتاج «مغذّي البيانات» اللازم لبناء نماذج لغوية كبيرة.
لا أحد يظن أن في هذا ما يثير مشكلة.
خطوط إنتاج جديدة فوق هضبة اللوس
جوهر وسم البيانات هو تعليم الآلة «كيف ترى العالم».
القيادة الذاتية تحتاج إلى تمييز إشارات المرور والمشاة، والنماذج الكبيرة تحتاج إلى التفريق بين ما هو قط وما هو كلب. الآلة نفسها بلا معرفة مسبقة ولا «منطق» فطري، لذلك لا بد أن يقوم البشر أولًا برسم إطار على الصورة، ويخبرونها: «هذا مشاة»، وعندها فقط، بعد أن تبتلع ملايين الصور، ستتعلم أن تميّز وحدها.
لا تتطلب هذه الوظيفة مستوى تعليميًا مرتفعًا؛ كل ما تحتاجه هو الصبر، وإبهام/سبابة قادرة على النقر دون توقف.
في «العصر الذهبي» لعام 2017، كان إطار 2D بسيط يُباع بما يزيد قليلًا على عُشر يوان؛ بل إن بعض الشركات عرضت حتى خمسة أُعشار/خمسمئة (0.5 يوان) كأجر مرتفع. عامل التوسيم سريع اليدين يمكنه العمل يومًا كاملاً بنحو عشرة عشرات الساعات، ليكسب خمسًا إلى ست مئات يوان. وفي المقاطعات، تُعدّ هذه بالتأكيد وظيفةً عالية الأجر ومُرضية من ناحية الشكل والاحترام.
لكن مع تطور النماذج الكبيرة، بدأت تظهر القسوة الكامنة في هذه السلسلة.
بحلول عام 2023، انخفض سعر الوحدة لتوسيم الصور البسيطة إلى 3 إلى 4 «فِنس» (أجزاء من سنت/مليمات). وتجاوز الانخفاض 90%. وحتى في الصور ثلاثية الأبعاد (سحابة نقاط) التي تكون أصعب، حيث تتكون من نقاط كثيفة ولا يمكن رؤية الحواف بوضوح إلا بعد تكبيرٍ هائل، فإن الموصّم يجب أن يرسم داخل الفضاء ثلاثي الأبعاد إطارًا ثلاثي الأبعاد يشمل الطول والعرض والارتفاع وزاوية الانحراف، ليُحكم إحاطة المركبة أو المشاة بإتقان. ومع ذلك، فإن إطار 3D هذا المعقد لا يساوي سوى 5 فِنسات.
العاقبة المباشرة لانهيار سعر الوحدة هي تصاعد شدة العمل. وللتشبث بقوة بأجر الأساس الشهري الذي يبلغ بضعة آلاف من اليـوان، يُجبر الموصّمون على رفع سرعة أيديهم باستمرار، دون توقف.
هذه ليست وظيفة مريحة لذوي الياقات البيضاء على الإطلاق. ففي كثير من قواعد التوسيم، تصل الإدارة إلى درجة صارمة خانقة: يُمنع أثناء الدوام استقبال المكالمات، ويجب قفل الهاتف في صندوق التخزين. يسجل النظام بدقة مسار الماوس ووقت التوقف لكل موظف. وإذا توقف أحدهم لأكثر من ثلاث دقائق، تأتي تحذيرات الخلفية كأنها سوط يضربه.
والأكثر إحباطًا هو معدل تحمّل الخطأ. غالبًا ما تكون العتبة الدنيا للقبول في الصناعة عند 95% أو أعلى؛ وبعض الشركات تطلب 98%-99%. وهذا يعني أنه إذا قمت بتجهيز 100 إطار، يكفي أن تخطئ في إطارين فقط كي تُرفض الصورة كاملة وتعود للإصلاح.
الصور المتحركة تتضمن لقطات متتابعة؛ وعند تغيير مسار مركبة يتم حجبها، وعلى الموصّم أن يعتمد على التخمين/الاستنتاج ليلتقطها واحدةً واحدة. وفي صور سحابة النقاط ثلاثية الأبعاد، إذا تجاوز عدد النقاط في جسمٍ ما 10 نقاط، فيجب رسم إطار له. وفي مشروع معقّد لوقوف السيارات، إذا طالت خطوط الرسم أو حدثت عملية نسيان لوسْم علامة واحدة، فإن التدقيق للجودة دائمًا يجد عيوبًا. إن إعادة وسم صورة من 4 إلى 5 مرات هي أمر مألوف. وفي النهاية، بعد أن تقضي ساعة كاملة في ذلك، لا تحصل في يدك إلا بضع «فِنسات».
نشرت موصّمة في هونان على منصة اجتماعية إيصال التسوية الخاص بها. بعد يوم عمل كامل، قامت برسم أكثر من 700 إطار بسعر وحدة يبلغ 4 فِنسات، ليبلغ إجمالي دخلها 30.2 يوان.
إنها صورة شديدة الانقسام.
من جهة، قادة التكنولوجيا اللامعون في منصات الإطلاق، يتحدثون عن كيفية تحرير AGI للبشر. ومن جهة أخرى، في مقاطعات فوق هضبة اللوس والجبال جنوب غرب الصين، يقضي الشباب يوميًا ثماني إلى عشر ساعات أمام الشاشة مغمورين في التحديق، ويقومون بسحب الإطارات بشكل آلي، آلافًا وآلافًا وعشرات آلاف منها، وحتى في الليل، في أحلامهم، تكون أصابعهم في الهواء مرسومة بخطوط حارات الطريق.
قال أحدهم في السابق إن المظهر الخارجي للذكاء الاصطناعي يشبه سيارة فخمة تصرخ وهي تجتاز الطريق، لكن عندما تفتح باب السيارة تكتشف أن بداخلها مئة شخص يركبون دراجات ويعضّون على أسنانهم ويدوسون على الدواسات بشدة.
لا أحد يظن أن في هذا ما يثير مشكلة.
عمل قطعي لتعليم الآلة «كيف تحب»
عندما تم اختراق عنق الزجاجة في التعرف على الصور، دخلت النماذج الكبيرة طورًا تطوريًا أعمق؛ إذ يتعين عليها أن تتعلم التفكير والحوار مثل البشر، وحتى أن تُظهر «تعاطفًا».
وهذا يفضي إلى أهم مرحلة في تدريب النماذج الكبيرة—والأغلى تكلفة—RLHF (التعلم المعزز بالاعتماد على الملاحظات البشرية).
بعبارة بسيطة، يتم جعل أشخاص حقيقيين يُقيّمون إجابات ينتجها الذكاء الاصطناعي، ليُخبروه أي إجابة أفضل وأيها أقرب إلى قيم البشر وتفضيلاتهم العاطفية.
السبب في أن ChatGPT يبدو «كأنه إنسان» هو وجود عدد لا يحصى من موصّمي RLHF خلف الكواليس يقدمون له الدروس.
في منصات العمل بالجمع (crowdsourcing)، تُسعَّر مهام التوسيم هذه عادةً بشكل واضح: تكلفة القطعة الواحدة من 3 إلى 7 يوان. يحتاج الموصّمون إلى منح إجابات الذكاء الاصطناعي تقييمًا عاطفيًا شديدًا في ذاتيته، لتحديد ما إذا كانت هذه الإجابة «دافئة»، وما إذا كانت «تُظهر تعاطفًا»، وما إذا كانت «تراعي مشاعر المستخدم».
إن شخصًا يتقاضى راتبًا شهريًا من ألفين إلى ثلاثة آلاف، منهكًا وهو يركض في الوحل الواقع المعيش، بل وربما لا يملك حتى وقتًا للاهتمام بمشاعره هو، يُطلب منه بدلًا من ذلك داخل النظام أن يكون مرشدًا عاطفيًا للذكاء الاصطناعي وحَكَمًا للقيم.
يحتاجون إلى سحق مشاعر بشرية شديدة التعقيد والدقة مثل الدفء والتعاطف قسرًا وتحويلها إلى درجات باردة من 1 إلى 5. إذا لم تتطابق درجاتهم مع معيار الإجابات الصحيحة التي يضعها النظام، فسيتم اعتبار أن نسبة الدقة غير مطمئنة، وبالتالي سيتم خصم جزء من أجر القطعة الهزيل أصلًا.
إنها عملية تفريغ معرفي. تُسحب عاطفة البشر المعقدة والغامضة، والأخلاق والشفقة، قسرًا إلى قمع الخوارزمية. وفي مقياس التقدير البارد الكميّ والتمييزي المعياري، يتم عصر آخر قدر من الدفء منها. عندما تندهش لأن الوحش السيبراني على الشاشة تعلّم كتابة الشعر وتلحين الألحان، وتعاطى بالود والسؤال عن الحال، بل وارتدى غلافًا يوحي بالحزن؛ ومن خارج الشاشة، أولئك البشر الذين كانوا أحياءً، يتراجعون في أحكامهم الآلية يومًا بعد يوم حتى يتحولوا إلى آلات تمنح درجات بلا مشاعر.
هذه هي أكثر الجوانب خفاءً في السلسلة الصناعية بأكملها، ولا تظهر أبدًا في أخبار التمويل أو في أي كتب بيضاء تقنية.
لا أحد يظن أن في هذا ما يثير مشكلة.
حملة 985 مع ماجستير وشباب المدينة الصغيرة
عمل سحب الإطارات في الطبقة الدنيا يتم سحقه الآن بواسطة أحزمة/كاتربيلر AI. بدأت هذه السلسلة السيبرانية بالتمدّد صعودًا، وبدأت التهام أشكالٍ أعلى من العمل المعرفي.
تغيّر شهيّة النماذج الكبيرة. لم تعد تكتفي بمضغ المعلومات المعرفية السهلة والبسيطة؛ بل تحتاج إلى ابتلاع المعرفة المهنية والمنطق الرفيع لدى البشر.
على منصات التوظيف المختلفة، بدأت تومض كثيرًا فئة من الوظائف الجزئية الخاصة، مثل «توسيم التفكير المنطقي للنماذج الكبيرة» و«مدرب/مُدرّب في التدريب على الذكاء الاصطناعي في المجال الإنساني». هذه الوظيفة الجزئية عتبتها عالية جدًا، وغالبًا ما تتطلب «شهادة ماجستير من 985/211 أو أعلى»، وتشمل مجالات تخصصية مثل القانون والطب والفلسفة والأدب وغيرها.
لقد انجذب العديد من طلبة الدراسات العليا من الجامعات المرموقة ودخلوا إلى مجموعات التعاقد الخارجي لدى هذه الشركات الكبرى. لكن سرعان ما اكتشفوا أن هذا ليس مجرد تدريب معرفي خفيف، بل هو تعذيب نفسي.
قبل أن يبدأوا تلقي الطلبات رسميًا، يجب أن يقرؤوا ملفات طويلة يصل عدد صفحاتها إلى عشرات الصفحات حول أبعاد التقييم ومعايير الحكم، لإجراء جولتين أو ثلاث جولات من التوسيم التجريبي. وبعد اجتياز ذلك، في التوسيم الرسمي، إذا كانت نسبة الدقة أقل من المتوسط، سيُفقدون الأهلية ويُطردون من المجموعة.
الأكثر اختناقًا هو أن هذه المعايير ليست ثابتة أصلًا. عند مواجهة أسئلة وإجابات متشابهة، إذا تم تقييمها بالمنهج نفسه في التفكير، فقد تأتي النتائج متعاكسة تمامًا. هذا يشبه عمل امتحان لا ينتهي أبدًا ولا توجد له إجابات معيارية حقيقية. لا يمكنك رفع نسبة الدقة عبر الجهد الذاتي أو التعلم؛ كل ما يمكن فعله هو الدوران في المكان، واستهلاك العقل والجسد.
وهذا هو الاستغلال الجديد في عصر النماذج الكبيرة—انطواء/انطماس الطبقات.
المعرفة، تلك السّلّم الذهبي التي كانت تُنظر إليها يومًا ما على أنها تكسر الجدران وتمنح طريق الصعود، صارت الآن تتحول إلى حصص رقمية أكثر تعقيدًا في المضغ، تُقدَّم قربانًا للخوارزميات. وفي ظل السلطة المطلقة التي تملكها الخوارزميات والأنظمة، يلتقي «ماجستير 985» في برج العاج مع شباب المدينة الصغيرة في هضبة اللوس في مصيرٍ غريب: طريقان مختلفان ينتهيان إلى النتيجة نفسها.
سقطوا سويًا داخل هذا المنجم السيبراني العميق الذي لا قاع له، وفُقدت الأضواء/الهالة، وتمت تسوية الفوارق، وتحولوا جميعًا إلى ترس/عتاد رخيص يمكن استبداله فورًا على حزام النقل/السلسلة.
في الخارج الأمر هو نفسه. في 2024، قامت شركة آبل بإلغاء فريق لتوسيم أصوات الذكاء الاصطناعي في سانتياغو مكوّن من 121 شخصًا. كان هؤلاء الموظفون مسؤولين عن تحسين قدرات Siri متعددة اللغات، وقد ظنوا سابقًا أنهم يقفون على هامش الأعمال الأساسية لشركة كبرى، لكنهم في لحظة واحدة سقطوا في هاوية البطالة.
بالنسبة إلى عمالقة التكنولوجيا، سواء كانت «عمة» سحب الإطارات في مدينة صغيرة، أو «مدرب التفكير المنطقي» من خريجي جامعة مرموقة، فإنها في الجوهر مجرد «مواد استهلاكية» يمكن استبدالها في أي وقت.
لا أحد يظن أن في هذا ما يثير مشكلة.
برج بابل بمقياس التريليون، مبني من عرقٍ يوزن ببضعة قروش
وفقًا للبيانات التي نشرتها أكاديمية/معهد الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات في الصين (الصين/سياستيل)، بلغت قيمة سوق وسم البيانات في الصين في 2023 حوالي 6.08 مليار يوان. وفي 2025 يُتوقع أن تصل إلى 20 إلى 30 مليار يوان. وبحسب التوقعات، بحلول 2030 ستقفز مبيعات سوق وسم البيانات والخدمات عالميًا إلى 117.1 مليار يوان.
وراء هذه الأرقام، توجد حفلة تقييمات يشارك فيها عمالقة التكنولوجيا مثل OpenAI وMicrosoft وByteDance، بأرقام قد تصل إلى مئات المليارات أو تريليونات من الدولارات.
لكن هذه الثروة الهائلة لم تتدفق إلى أولئك الذين «يطعمون» الذكاء الاصطناعي حقًا.
قطاع وسم البيانات في الصين يتخذ بنية تعهيد خارجية نموذجية على شكل معكوس لهرم: في الأعلى، عمالقة التكنولوجيا الذين يُمسكون بإحكام بالخوارزميات الأساسية. في الطبقة الثانية، مزودو خدمات بيانات كبار. في الطبقة الثالثة، قواعد وسم بيانات منتشرة في كل مكان وشركات تعهيد صغيرة ومتوسطة. وفي القاع فقط، يوجد أولئك موصّمو الطبقة الدنيا الذين يتقاضون أجورًا بالقطعة.
في كل مستوى تعهيد، يتم اقتطاع طبقة من «الربح» بقسوة. عندما يكون السعر الذي تضخه الشركات الكبرى 0.5 يوان، وبعد سلسلة من السحب والاقتطاع عبر المستويات، قد لا يصل إلى موصّمي المقاطعات سوى أقل من 0.5 يوان بالكامل، وربما حتى أقل من 0.05 يوان.
طرح يانيس فاروفاكياس (Yanis Varoufakis)، وزير المالية السابق في اليونان، في كتابه «الاستبداد/الإقطاع التكنولوجي» وجهة نظر نافذة للغاية: عمالقة التكنولوجيا اليوم لم يعودوا رأسماليين بالمعنى التقليدي، بل أصبحوا «إقطاعيين سحابيّين» (Cloudalists).
ما يملكونه ليس مصانع وآلات، بل خوارزميات ومنصات وقدرات حوسبة—وهي أراضٍ رقمية على طريقة عصر السيبرانية. في هذا النظام الإقطاعي الجديد، لا يكون المستخدمون مستهلكين، بل «فلاحين رقميين». وكل مرة نضغط فيها «لايك» أو نعلّق أو نتصفح على وسائل التواصل الاجتماعي، فإننا نقدّم البيانات مجانًا لإقطاعيي السحابة.
أما موصّمو وسم البيانات في الأسواق الهابطة، فهم أدنى طبقة من «العبيد الرقميين» في هذا النظام. لا يتطلب الأمر منهم إنتاج البيانات فحسب، بل أيضًا تنظيف الكم الهائل من البيانات الخام وتصنيفها وتقييمها، وتحويلها إلى حصص عالية الجودة يستطيع نموذج كبير هضمها.
إنها حملة استيلاء معرفي خفية. مثل حملة إغلاق الأراضي/ضمّها في بريطانيا خلال القرن التاسع عشر التي طردت المزارعين إلى مصانع النسيج، فإن موجة الذكاء الاصطناعي اليوم تقود الشباب الذين لا يجدون مكانًا لهم في الاقتصاد الحقيقي إلى أمام الشاشات.
لم يقم الذكاء الاصطناعي بمحو الفجوة بين الطبقات؛ بل على العكس، أنشأ «ناقلًا» للبيانات والعرق يمر من مدن المقاطعات في وسط وغرب الصين مباشرة إلى مقرات عمالقة التكنولوجيا في بكين وشمال الصين والجنوب وشنتشن وغوانغدونغ—أي إلى مراكز شركات كبرى في الشمال والجنوب. إن خطاب الثورات التقنية دائمًا ما يكون كبيرًا وبهيجًا في شكله، لكن لونه الأساسي دائمًا ما يتمثل في الاستهلاك الممنهج لقوة عمل رخيصة بكميات ضخمة.
لا أحد يظن أن في هذا ما يثير مشكلة.
لم يعد يلزم مستقبل للبشر
أقسى خاتمة تقترب بسرعة أكبر وأسرع.
مع القفز في قدرات النماذج الكبيرة، فإن مهام الوسم التي كان يتعين في السابق على البشر إتمامها ليلًا ونهارًا، يتم الاستحواذ عليها بواسطة الذكاء الاصطناعي نفسه.
في أبريل 2023، كشف مؤسس شركة Ideal (لي إكسيانج) لي شيان في منتدى عن بيانات: في الماضي، كان على الشركة أن تُنجز تقريبًا 10 ملايين إطار سنويًا من وسم/تحديد الصور الخاصة بالقيادة الذاتية، وكانت تكلفة التعهيد تقارب مئة مليون. لكن عندما استخدموا النماذج الكبيرة للوسم الآلي، أصبح ما كان يحتاج إلى سنة من العمل يمكن إنجازه في الأساس خلال 3 ساعات فقط.
الكفاءة تعادل 1000 ضعف كفاءة الإنسان، بل والأمر كان يحدث منذ 2023. وفي مارس المنصرم للتو، كانت Ideal قد أطلقت محرك وسم آلي جديد من الجيل التالي MindVLA-o1.
في الصناعة تتداول مقولة ساخرة جدًا لكنها حقيقية: «كم قدر الذكاء، بقدر ما يوجد من اليد العاملة». لكن الآن، فإن استثمارات الشركات الكبرى في تعهيد وسم البيانات قد شهدت انخفاضًا حادًا بنحو 40% إلى 50%.
أولئك الشباب من المدن الصغيرة الذين ظلوا أيامًا وليالي لا حصر لها أمام الحواسيب، يكدّون حتى احمرار أعينهم، قاموا هم بأنفسهم بتغذية وحشٍ عملاق. أما الآن، فإن هذا الوحش يلتفت ليحطم صناديق غذائهم.
عندما يحلّ الليل، تظل مكاتب داتونغ في منطقة بينغتشانغ بيضاء باهتة كأنها نهارٌ بدون ألوان. يتبادل الشباب الذين أنهوا المناوبة أجسادهم المتعبة بصمت داخل قاعة المصعد وهم يمرّون أمام بعضهم البعض. وفي هذا الفضاء المُنطوي الذي تقيده آلاف إطارات المضلع بإحكام، لا يهتم أحدٌ بما إذا كانت بنية Transformer عبر المحيط قد حققت قفزة ملحمية من نوع جديد، ولا يستطيع أحدٌ فهم هدير قدرات الحوسبة خلف مئات المليارات من المعلمات.
لا تنشغل نظراتهم إلا بالسير الأحمر والأخضر الذي يمثل «خط القبول» داخل الخلفية، ويحسبون إن كانت تلك بضعة نقاط وبضعة فِنسات من أجر القطعة ستتشكل معًا في نهاية الشهر لتمنحهم حياةً محترمة.
من جهة، صوت نغمة الجرس في بورصة ناسداك وتغطية لا تنتهي للوسائل الإعلامية التقنية، حيث ترفع العمالقة أكوابًا احتفالًا بوصول AGI. ومن جهة أخرى، أولئك «الفلاحون الرقميون» الذين غذّوا الذكاء الاصطناعي قطعةً قطعة بأجسادهم، لا يمكنهم إلا أن ينتظروا—مرتعشين في أحلامهم المتألمة—أن يقوم ذلك الوحش الذي رعاوه بأيديهم، في صباح يبدو عاديًا، بركلة عرضية تحطّم مهنهم/أعمالهم.
لا أحد يظن أن في هذا ما يثير مشكلة.
اضغط لمعرفة المزيد عن وظائف律动BlockBeats
مرحبًا للانضمام إلى المجتمع الرسمي لقناة 律动 BlockBeats:
مجموعة الاشتراك في Telegram: https://t.me/theblockbeats
مجموعة Telegram للتواصل: https://t.me/BlockBeats_App
حساب Twitter الرسمي: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
