Николай Чикишев world 13 января 2026, 13:37

ИИ-стартап нанимает безработных, чтобы обучить модели заменять их же профессии

Американский ИИ-стартап Mercor нанимает безработных и людей с нестабильным доходом для обучения моделей искусственного интеллекта, которые в будущем могут заменить их же профессии.

Оставить комментарий

ИИ-стартап нанимает безработных, чтобы обучить модели заменять их же профессии

Американский ИИ-стартап Mercor нанимает безработных и людей с нестабильным доходом для обучения моделей искусственного интеллекта, которые в будущем могут заменить их же профессии.

По данным The Wall Street Journal, компания привлекает десятки тысяч подрядчиков для разметки данных, оценки видеоконтента и редактирования текстов, фактически используя опыт уволенных специалистов для подготовки ИИ к выполнению аналогичной работы. Один из таких работников, видеоредактор Кэти Уильямс, признается, что «шутит с друзьями о том, что обучает ИИ, который однажды отнимет у нее работу».

Среди подрядчиков Mercor — журналисты, редакторы и юристы, потерявшие постоянную занятость на фоне замедления рынка труда. Например, автомобильный журналист Питер Вальдес-Дапена, уволенный в 2024 году, теперь проверяет ИИ-тексты для Mercor. Он говорит, что осознает иронию ситуации, но не видит реальной альтернативы: по его словам, отказ от такой работы не остановит развитие ИИ.

Рост Mercor совпал с общим ухудшением ситуации на рынке труда в США. К концу 2025 года уровень безработицы достиг максимума за четыре года, а наем в ряде отраслей практически остановился. На этом фоне ИИ-компании активно расширяют программы по обучению моделей. Mercor заключил партнерства с крупными игроками рынка, включая OpenAI и Anthropic.

При этом условия работы для подрядчиков остаются нестабильными. В прошлом году Mercor уволил тысячи разметчиков данных, а затем вновь нанял часть из них на другие проекты — уже с более низкой оплатой. Компания также требует установки программ для отслеживания рабочего времени и проверяет, не используют ли подрядчики ИИ для оценки ИИ-ответов.

Некоторые участники программ, впрочем, считают, что такой опыт скорее демонстрирует ограничения технологии. Юрист Сара Кубик, подрабатывающая в Mercor, отмечает, что работа с моделями показала ей, насколько далеки они от полноценной замены человека. Это мнение подтверждают и исследования: например, ученые из Carnegie Mellon ранее выяснили, что даже лучшие ИИ-модели не справляются с реальными офисными задачами примерно в 70% случаев.