Meta新AI部门员工不满爆发：指控像住集中营灵魂被碾碎，工程师痛苦不堪

Meta принуждает 6500 инженеров заниматься аннотированием данных для ИИ, недовольство сотрудников постепенно выходит из-под контроля, что отражает цену, которую приходится платить за текущую гонку вооружений в области ИИ, редко обсуждаемую публично.
(Предыстория: разоблачения о Meta: Цукерберг требует контролировать записи клавиатуры и мыши сотрудников, отвечая, что «это не влияет на оценку работы»)
(Дополнительный контекст: тренировка ИИ с помощью iPhone на голове: дешёвая рабочая сила становится телом робота-учителя, обучая его переносить грузы, выполнять работу, заниматься домашними делами)

Содержание статьи

Переключить

• Инженеры, призванные по электронной почте
• Расчётный план за 14,3 миллиарда долларов
• Данные — настоящее узкое место

Видеопрезентация сотрудников Meta на этой неделе вышла из-под контроля: кто-то потерял контроль над эмоциями и ругался, требуя, чтобы присутствующие передали одному из старших руководителей Meta AI, что он «кусок г*вна», что происходит в одной из крупнейших технологических компаний мира?

Инженеры, призванные по электронной почте

По сообщению Wired, команда «Applied AI» в Meta была создана всего около трёх месяцев назад и уже находится на грани внутреннего сопротивления. Этот новый отдел, насчитывающий около 6500 инженеров и менеджеров по продукту, многие из которых узнали о своём переводе в Applied AI только после получения «внезапного письма». Один из самих призванных участников описал весь процесс на Reddit как «довольно случайный» и без предварительных предупреждений.

Внутреннее объявление, полученное Business Insider, объясняло причины перевода: модели ИИ Meta всё ещё недостаточно умны в технических задачах, таких как программирование. Проще говоря, модели недостаточно умны, и им нужны люди, которые создают примеры и демонстрации вручную.

Эти инженеры получили задачу — создавать загадки и задачи по программированию для обучения моделей ИИ. Один сотрудник заявил Wired: «Это прямо как ГУЛАГ» (известный советский концентрационный лагерь), другой добавил: «Большинство считают, что эта работа разрывает душу».

Расчётный план за 14,3 миллиарда долларов

В утечке внутренней записи конференции генеральный директор Цукерберг объяснил, почему не используют внешних подрядчиков. Его логика состоит из двух частей:

• Первая — Александр Ванг, который создал компанию по аннотированию данных Scale AI и продал её за 14,3 миллиарда долларов Meta, а затем стал главным директором по ИИ в Meta и руководит лабораторией Meta Superintelligence Labs, хорошо знаком с аннотированием данных.
• Вторая — Цукерберг заявил, что у обычных сотрудников Meta IQ «значительно выше», чем у сторонних подрядчиков, и поэтому они — лучший выбор.

Эта логика кажется разумной с коммерческой точки зрения, но игнорирует один важный аспект: готовы ли высокооплачиваемые инженеры принять такое решение?

Аннотирование данных — ключевой этап обучения ИИ. Проще говоря, это обучение ИИ правильным ответам с помощью человеческого суждения и демонстраций. Когда модель показывает недостаточную производительность в сложных задачах, таких как логика или программирование, проблема зачастую не в алгоритмах, а в недостатке качественных демонстрационных данных.

Ранее Meta за 14,3 миллиарда долларов приобрела Scale AI именно за способность «использовать высококлассный человеческий труд для высококачественной аннотации». Но принуждение 6500 человек к выполнению этого без выбора — это, по словам одного из сотрудников, «отсутствие настоящего выбора: присоединиться или уйти».

Данные — настоящее узкое место

На поверхности это выглядит как плохое управление на рабочем месте, но глубже — это декларация о конкуренции в области ИИ: качество данных — это реальный предел возможностей современных больших моделей.

Компании тратят вычислительные ресурсы, публикуют статьи, соревнуются в параметрах, — всё кажется инженерной проблемой. Но действия Meta показывают другую сторону: когда модели в реальных задачах работают недостаточно хорошо, узкое место — не архитектура, а качество и масштаб демонстрационных данных. Использование самых умных людей для самых монотонных задач аннотирования говорит о том, что гонка за крупными моделями уже перешла в новую стадию.

OpenAI, Google, Anthropic также занимаются созданием подобных данных, только по-разному, и большинство из них не публикуют детали. В случае Meta ситуация взорвалась именно потому, что этот процесс был принудительным, внутренним и без выхода для сотрудников.