Amazon, Mechanical Turk नए ग्राहकों को लेना बंद करेगा

 (techcrunch.com)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 4 시간 전 | 2 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Amazon की crowdsourcing सेवा Mechanical Turk 30 जुलाई 2026 से नए ग्राहकों को स्वीकार नहीं करेगी, और केवल मौजूदा ग्राहक ही इसका उपयोग जारी रख सकेंगे
  • AWS ने कहा कि यह फैसला “सावधानीपूर्वक समीक्षा” के बाद लिया गया है; security और availability में सुधार जारी रहेंगे, लेकिन नए features नहीं जोड़े जाएंगे
  • 2005 में शुरू हुई यह सेवा एक marketplace थी, जहां CAPTCHA processing या वाक्यों की sentiment पहचान जैसे automation के लिए कठिन सरल कार्य लोगों को छोटी रकम देकर कराए जाते थे
  • Mechanical Turk crowdsourcing labor ethics पर बहस, Facebook-Cambridge Analytica scandal के शुरुआती चरण, और SageMaker AI के लिए data annotation flow के साथ AI industry के परदे के पीछे मौजूद रहा
  • 2023 के विश्लेषण में पाया गया कि workers के 33–46% ने बड़े language models के जरिए काम पूरा किया, जिससे data annotation की विश्वसनीयता और human participation की जरूरत पर और सवाल उठे

नए ग्राहकों पर रोक और बची हुई service scope

  • Mechanical Turk website ने सूचित किया है कि 30 जुलाई 2026 से सेवा नए ग्राहकों के लिए बंद कर दी जाएगी
  • Amazon Web Services documentation के मुताबिक यह फैसला “सावधानीपूर्वक समीक्षा” के बाद लिया गया
    • मौजूदा ग्राहक सेवा का सामान्य रूप से उपयोग जारी रख सकेंगे
    • AWS Mechanical Turk की security और availability में सुधार में निवेश जारी रखेगा
    • नए features लाने की कोई योजना नहीं है
  • सेवा तुरंत बंद नहीं हो रही है, लेकिन नए ग्राहकों का आना और feature development रुक जाएगा

human labor और AI के बीच रहा Mechanical Turk

  • Mechanical Turk 2005 में पहली बार launch हुआ crowdsourcing marketplace था
    • लोग automation के लिए कठिन छोटे-छोटे काम करते थे और बदले में छोटी रकम पाते थे
    • CAPTCHA पूरा करना और वाक्यों की basic sentiment पहचान जैसे काम इसके प्रमुख उदाहरण थे
  • अपने peak दौर में यह crowdsourcing labor ethics पर बहस के केंद्र में था, और Facebook-Cambridge Analytica scandal के शुरुआती चरण में भी इसकी छोटी भूमिका रही
  • 2018 से Amazon ने Mechanical Turk को SageMaker AI service के हिस्से के रूप में जोड़ना शुरू किया, और इसे कंपनियों के लिए neural network training data annotate करने के तरीके के रूप में पेश किया
  • AI जैसे दिखने वाले products को वास्तव में human labor से चलाने के तरीकों में भी Mechanical Turk ने छिपे सहायक की भूमिका निभाई है
    • यह बात मूल Mechanical Turk से भी मेल खाती है, जो दरअसल एक छलावा था जिसमें छिपा हुआ human chess player मशीन जैसा दिखाया जाता था
  • AI models के साथ इसका संबंध समय के साथ और जटिल होता गया
    • 2023 के एक analysis ने माना कि platform workers के 33–46% ने काम पूरा करने के लिए बड़े language models का इस्तेमाल किया
    • इस नतीजे ने platform पर annotate किए गए data की reliability और क्या humans को loop में बनाए रखना जरूरी है, इस पर सवाल खड़े किए
  • Amazon के फैसले की खबर आने के बाद एक Reddit user ने कहा कि bots और fraud की वजह से workers और researchers “कई साल पहले” ही platform छोड़ चुके थे
    • उसी user ने अनुमान लगाया कि Amazon में किसी ने Mturk servers को बनाए रखना समय और resources की बर्बादी समझा होगा और इसे पूरी तरह बंद कर देगा

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2 टिप्पणियां

 
xguru 3 시간 전

क्या यह इंटरनेट पर गुड़ियों की आंखें चिपकाने वाले दौर का अंत है? हाहा
 
GN⁺ 4 시간 전
Hacker News की राय

  • 2023 के एक विश्लेषण में पता चला था कि platform workers में से 33–46% काम के लिए large language models का इस्तेमाल कर रहे थे; लगता है अब workers द्वारा AI का इस्तेमाल इतना बढ़ गया है कि Mechanical Turk खुद ही बेमानी होने लगा है

    • इसका मतलब शायद यह है कि Mechanical Turk के outputs का इस्तेमाल करने वालों के पास output की value, यानी quality को ठीक से मापने का तरीका नहीं है
      अगर माप सकते हों, तो काम इंसान ने किया या LLM ने, इससे फर्क नहीं पड़ना चाहिए
      अगर LLM करता है, तो लागत लगभग उस काम को करने की LLM लागत और इंसानी लागत में से जो कम हो, उसी के आसपास सेट होगी
    • 2012 में भी मैं जेब खर्च कमाने के लिए इसी तरह की artificial artificial artificial intelligence कर रहा था
      अच्छा लगा कि आखिरकार वह loophole “patch” हो गया ^^
    • काम कैसे किया जाता है, इसकी परवाह करने की कोई वजह नहीं दिखती
      बस काम पूरा हो जाना चाहिए, और मेरे पास करने के लिए अलग काम हैं

  • शादी से पहले जेब खर्च कमाने के लिए मैंने कुछ समय के लिए Turk आज़माया था, लेकिन पैसे कमाने के तरीके के रूप में इसकी समय के मुकाबले efficiency बहुत कम थी
    एक महीने तक लगे रहने पर भी शायद ज्यादा से ज्यादा 10–20 डॉलर ही निकाल पाया

  • करीब 10 साल पहले Mechanical Turk को manage करने वाला एक व्यक्ति नया manager बनकर आया था, और तब तक इसे पहले ही dead end माना जाने लगा था
    सुना था कि Amazon Security ने बहुत पहले support खत्म हो चुके MySQL 4.0 से MySQL 5.x पर upgrade करने को कहा था, लेकिन security requirement होने के बावजूद leadership ने लगभग कोई resources नहीं लगाए
    आम तौर पर security requirement हो तो लोग “कितना ऊँचा कूदना है” पूछने से पहले ही काम में लग जाते हैं, फिर भी ऐसा हुआ, और आखिरकार लगता है उसने खुद ही यह काम किया
    बची हुई बेहद कम team पूरी तरह विशाल technical debt और KTLO काम में फंसी हुई थी, और इसे सुलझाने के प्रस्ताव भी resources की दीवार से टकरा गए

  • सचमुच इंसानों को कमरे में बंद करके, network, किताबें और LLM के बिना, camera से 24 घंटे निगरानी करते हुए Human Intelligence देने वाला कोई high-value startup भी आ सकता है

    • कृपया हर task का समान रूप से आनंद लें
    • पहले उन conditions को देखना बेहतर होगा जो इंसानों को लगातार high-quality outputs बनाने में मदद करती हैं
    • अगर काम के अलावा किसी भी stimulus के बिना 24 घंटे isolation हो, तो सोच रहा हूँ hallucination rate बढ़ेगा या घटेगा

  • मुझे नहीं पता था कि यह अब भी बचा हुआ है
    पहले Battlefield 2 “Special Forces” expansion pack खरीदने में इससे मदद मिली थी
    वैसे मैं उसे खरीद ही सकता था, लेकिन खाली समय में Mechanical Turk करके कमाए पैसों से खरीदा, इसलिए मेरी regular income पर असर नहीं पड़ा

  • यह शायद अब तक देखा गया AI द्वारा काम automate करने का सबसे अस्पष्टता-रहित example हो सकता है
    इसका यह मतलब बिल्कुल नहीं कि workers automate हो गए
    अब workers मौजूदा models का इस्तेमाल करके कई नए AI training data startups में ज्यादा जटिल tasks कर सकते हैं
    Turk को शुरू से ही ज्यादा जटिल tasks के लिए design नहीं किया गया था, और AI training data collect करने के लिए बने startups ने बस इसका बड़ा हिस्सा ले लिया

  • यह AI jobs replace कर रहा है वाली बात से ज्यादा, एक खराब product के बेहतर products के सामने outdated हो जाने जैसा है
    Human labeling एक two-sided market है, और जैसा हर marketplace startup जानता है, अगर दोनों sides को लगातार manage न किया जाए तो quality खराब होना churn में बदलता है, और platform के खाली होते जाने का vicious cycle शुरू हो सकता है
    Labeling में individual tasks और fatigue की limits को समझना, अच्छा और consistent work pipeline में लगातार आता रहे यह सुनिश्चित करना, और customer experience बेहतर करने के लिए platform को improve करना जरूरी है
    AMT को इन सभी मामलों में पूरी तरह छोड़ दिया गया था
    भुगतान बेहद खराब था, और dishonesty बहुत फैली हुई थी
    यह बस एक खराब product था, इसलिए इसे pedestal पर चढ़ाने या political issue बनाने की जरूरत नहीं है

  • तो user research participants कहाँ से ढूँढें?

  • अफसोस है
    Mechanical Turk किसी भी AI से बेहतर काम करता है

    • वह भी अब भी AI ही है
      बस एक अलग तरह का
    • निजी तौर पर, मुझे MT की quality कभी अच्छी नहीं लगी