
Click-Worker
Click-Worker sind Menschen, die im Internet gegen Bezahlung viele kleine, immer ähnliche Aufgaben erledigen — etwa Bilder beschriften oder Texte prüfen. Ihre Arbeit ist die Grundlage vieler KI-Systeme, wird aber oft schlecht bezahlt und bleibt für Nutzer unsichtbar.
Click-Worker sind Menschen, die über eine Internetplattform kleine Arbeitsaufträge annehmen und dafür bezahlt werden. Ein Auftrag dauert oft nur wenige Sekunden bis Minuten. Typisch ist das Markieren von Objekten auf Fotos, das Anhören kurzer Tonaufnahmen oder das Bewerten von Antworten eines Computerprogramms. Wer diese Arbeit macht, hat meist keinen festen Arbeitsvertrag, sondern wird pro erledigter Aufgabe entlohnt. Der Name kommt daher, dass die Tätigkeit fast nur aus Klicken und kurzen Eingaben besteht. Die Auftraggeber sitzen häufig in reichen Ländern, die Arbeitenden über die ganze Welt verteilt.
Die unsichtbare Belegschaft hinter der KI
Ein Sprachmodell oder eine Bilderkennung lernt aus Beispielen. Diese Beispiele müssen aber erst einmal geordnet und beschriftet werden. Ein Computer kann nicht von allein wissen, welches Bild eine Ampel zeigt und welches einen Straßenlaternenmast. Also schaut ein Mensch hin und trägt die richtige Antwort ein. Millionen solcher Einträge ergeben zusammen das Lernmaterial, mit dem eine KI trainiert wird.
Damit hängt der Erfolg teurer Technik an sehr billiger Handarbeit. Schätzungen gehen von mehreren Millionen Menschen weltweit aus, die zumindest zeitweise auf solchen Plattformen arbeiten. Bekannte Standorte sind Kenia, Indien und die Philippinen. Berichte über Löhne von ein bis zwei Dollar pro Stunde haben in den vergangenen Jahren für Kritik gesorgt. Besonders belastend ist die Prüfung von Gewalt- oder Missbrauchsinhalten, die aus Systemen herausgefiltert werden sollen.
Ein verbreiteter Irrtum ist, moderne KI komme ohne Menschen aus. Das Gegenteil stimmt: Je besser ein System werden soll, desto mehr sorgfältig geprüfte Beispiele braucht es. Der menschliche Anteil verschwindet nicht, er wird nur weiter nach hinten geschoben und aus dem Blickfeld gerückt.
Vom Großauftrag zur Zehn-Sekunden-Aufgabe
Am Anfang steht ein Unternehmen mit einer großen Datenmenge. Es zerlegt die Arbeit in winzige, gleichförmige Teilaufgaben. Diese Teilaufgaben landen auf einer Vermittlungsplattform, zum Beispiel Amazon Mechanical Turk oder Appen. Wer angemeldet ist, sucht sich dort Aufträge aus und bearbeitet sie im Browser. Bezahlt wird meist im Cent-Bereich pro Stück.
Man kann sich das wie ein riesiges Fließband vorstellen, an dem tausende Menschen gleichzeitig stehen. Jeder sieht nur seinen einen Handgriff, nie das fertige Produkt. Dadurch ist es günstig, aber auch fehleranfällig. Deshalb lassen Auftraggeber dieselbe Aufgabe oft von mehreren Personen bearbeiten und nehmen die häufigste Antwort. Wer zu oft von den anderen abweicht, bekommt weniger oder keine Aufträge mehr.
Wichtig ist die Abgrenzung zum sogenannten Reinforcement Learning from Human Feedback, kurz RLHF: Dabei bewerten Menschen fertige KI-Antworten, damit das Modell nachträglich höflicher und hilfreicher wird. Auch diese Bewertungen stammen häufig von Click-Workern. Der Unterschied liegt nur darin, was bewertet wird, nicht darin, wer die Arbeit macht.
Wo Klickarbeit im Alltag auftaucht
Am bekanntesten sind die kleinen Bilderrätsel beim Login auf Webseiten. Wenn du dort alle Felder mit Fußgängerstreifen anklickst, beweist du nicht nur, dass du kein Programm bist. Du lieferst gleichzeitig eine kostenlose Beschriftung für Trainingsdaten. Genau diese Art von Aufgabe wird auf Plattformen auch bezahlt vergeben.
In den Wirtschaftsnachrichten tauchen Click-Worker meist bei zwei Themen auf. Erstens bei Berichten über die Arbeitsbedingungen von Zulieferern großer KI-Firmen. Zweitens bei der Frage, wie sauber die Daten sind, mit denen ein neues Modell trainiert wurde. Auch in Deutschland gibt es Klickarbeit, etwa beim Prüfen von Produktbeschreibungen oder beim Abtippen von Belegen. Für Anlegerinnen und Anleger ist das ein Kostenfaktor: Wer Daten sorgfältiger aufbereiten lässt, zahlt mehr, bekommt aber verlässlichere Systeme.