Jutro (dosłownie) kończy sie pewna epoka - crowdsourcing

Pewnego dnia kupiłem córce bojownika. Chciałem zrobić jej niespodziankę, więc wpuściłem go do akwarium. Kiedy wróciła ze szkoły, usłyszałem płacz.

Bojownik był na miejscu. Rośliny też. Reszty rybek nie było.

Z crowdsourcingiem stało się coś podobnego. Sztuczna inteligencja go nie zabiła. Zjadła jego pierwszą wersję. Przez piętnaście lat crowdsourcing opierał się na prostej obietnicy: zamiast zatrudniać ludzi na etat, wynajmować agencje albo budować laboratoria, można rozproszyć pracę w internecie. Taniej, szybciej, globalnie.

Powstały Wikipedia, Stack Overflow, platformy freelance, Mechanical Turk i cały przemysł etykietowania danych. A potem okazało się, że tłum szkoli maszynę, która potrafi wykonać znaczną część jego pracy.

To jest największy paradoks crowdsourcingu.

Idea była piękna (jak bojownik): każdy, kto ma internet, może uczestniczyć w globalnym rynku pracy. Amator może rozwiązać problem eksperta. Miliony ludzi mogą wspólnie stworzyć zasób wiedzy większy niż jakakolwiek firma.Tak działały Wikipedia i Stack Overflow. Tak działały konkursy innowacyjne. Tak działał Amazon Mechanical Turk, czyli „sztuczna sztuczna inteligencja” Jeffa Bezosa. Ludzie wykonywali zadania, z którymi nie radziły sobie komputery.

Model miał jednak ukrytą datę ważności. Człowiek był potrzebny tak długo, jak długo maszyna nie potrafiła go zastąpić.

Najpierw AI zabrała tłumowi pracę. ChatGPT przyspieszył proces, który wcześniej przebiegał powoli. Stack Overflow zaczął tracić pytania. Wikipedia traci ruch. Platformy freelance tracą część budżetów firm na rzecz dostawców AI. To nie przypadek, że jednocześnie słabną firmy oparte na masowej, taniej pracy. Przychody Appena spadły z 388,5 mln dolarów w 2022 roku do 273 mln w 2023 roku. Amazon zamyka Mechanical Turk po 21 latach działalności - jutro (30 września 2026).

Rynek, który miał demokratyzować pracę, odkrył, że najłatwiejsza do demokratyzacji praca jest też najłatwiejsza do automatyzacji.

Potem AI zaczęła potrzebować ludzi bardziej niż kiedykolwiek. Czy to paradoks czy sprytnie ustawiona strategia? Modele nadal potrzebują ludzi. Tyle że nie dowolnych ludzi. Nie chodzi już o kliknięcie obrazka i odpowiedź, czy widać na nim samochód. Potrzebni są eksperci, którzy potrafią ocenić kod, argumentację prawniczą, diagnozę medyczną czy bezpieczeństwo modelu.

W miejsce anonimowego tłumu pojawia się więc wyspecjalizowany ekspert. Surge AI płaci kontraktorom zwykle 18–24 dolary za godzinę. Popyt na umiejętności związane z AI na Upwork wzrósł o 109% rok do roku, a na AI video o 329%.

Crowdsourcing nie znika. Awansuje. Z taniego tłumu staje się rynkiem specjalistycznej wiedzy. To potwierdza tezę ze AI nie zabiera pracy zmienia profil potrzebnych pracownikow. Już w 2023 roku badania wykazały, że nawet 46% pracowników Mechanical Turk korzystało z AI przy wykonywaniu zadań. Jeszcze bardziej wymowny jest przykład curl. Projekt zamknął program bug bounty w styczniu 2026 roku, ponieważ został zalany zgłoszeniami wygenerowanymi przez AI. Odsetek prawdziwych podatności spadł z ponad 15% do poniżej 5%.

To moment przełomowy. Dawniej problemem było to, że maszyna nie potrafiła wykonać zadania. Dziś problemem jest to, że potrafi je wykonać tak łatwo, że nie wiadomo już, czy człowiek w ogóle by je wykonał.

Miliony ludzi rzeczywiście stworzyły ogromny zasób wiedzy i danych. Pomogły nauczyć maszyny rozumieć język, obrazy, kod i ludzkie preferencje. A kiedy maszyny nauczyły się wystarczająco dużo, zaczęły konkurować z ludźmi, którzy je tego nauczyli.