Im Jahr 2016, Oskarina Fuentes bekam von einem Freund einen Tipp, der zu gut schien, um wahr zu sein. Ihr Leben in Venezuela war zu einem Kampf geworden: Unter Präsident Nicolás Maduro hatte die Inflation 800 Prozent erreicht, und die 26-jährige Fuentes hatte keinen festen Job und musste mehrere Nebenbeschäftigungen unter einen Hut bringen, um zu überleben.
Ihre Freundin erzählte ihr von Appen, einem australischen Datendienstleistungsunternehmen, das nach Crowdsourcing-Mitarbeitern suchte, um Trainingsdaten für Algorithmen der künstlichen Intelligenz zu taggen. Die meisten Internetnutzer haben irgendeine Form der Datenkennzeichnung vorgenommen: Bilder von Ampeln und Bussen für Online-Captchas identifiziert. Aber die Algorithmen, die neue Bots antreiben, die juristische Prüfungen bestehen, in Sekundenschnelle fantastische Bilder erstellen oder schädliche Inhalte in sozialen Medien entfernen können, werden auf Datensätzen – Bildern, Videos und Texten – trainiert, die von Gig-Economy-Arbeitern auf einigen der billigsten Arbeitsmärkte der Welt gekennzeichnet wurden .
Zu den Kunden von Appen zählen Amazon, Facebook, Google und Microsoft, und die 1 Million Mitarbeiter des Unternehmens sind nur ein Teil einer riesigen, verborgenen Branche. Laut dem Beratungsunternehmen Grand View Research wurde der weltweite Markt für Datenerfassung und -kennzeichnung im Jahr 2022 auf 2,22 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2030 auf 17,1 Milliarden US-Dollar anwachsen. Als Venezuela in eine wirtschaftliche Katastrophe geriet, schlossen sich viele Venezolaner mit Hochschulabschluss wie Fuentes und ihre Freunde Crowdsourcing-Plattformen wie Appen an.
Eine Zeit lang war es eine Lebensader: Appen bedeutete, dass Fuentes zu jeder Tageszeit von zu Hause aus arbeiten konnte. Doch dann kam es zu Stromausfällen – tagelang fiel der Strom aus. Im Dunkeln gelassen, war Fuentes nicht in der Lage, Aufgaben zu übernehmen. „Ich konnte es nicht mehr ertragen“, sagt sie auf Spanisch. „In Venezuela lebt man nicht, man überlebt.“ Fuentes und ihre Familie wanderten nach Kolumbien aus. Heute lebt sie mit ihrer Mutter, ihrer Großmutter, ihren Onkeln und ihrem Hund in einer Wohnung in der Region Antioquia.
Appen ist immer noch ihre einzige Einnahmequelle. Die Bezahlung liegt zwischen 2,2 Cent und 50 Cent pro Aufgabe, sagt Fuentes. Normalerweise bringen eineinhalb Stunden Arbeit 1 US-Dollar ein. Wenn es genügend Aufgaben gibt, um eine ganze Woche zu arbeiten, verdient sie etwa 280 US-Dollar pro Monat und entspricht damit fast dem kolumbianischen Mindestlohn von 285 US-Dollar. Aber eine Woche mit Aufgaben zu füllen sei selten, sagt sie. Ausfalltage, die immer häufiger vorkommen, bringen nicht mehr als 1 bis 2 US-Dollar ein. Fuentes arbeitet von ihrem Bett aus an einem Laptop und ist über 18 Stunden am Tag an ihren Computer gefesselt, um die erste Auswahl an Aufgaben zu treffen, die jederzeit ankommen könnten. Angesichts der internationalen Kunden von Appen beginnen die Tage, wenn die Aufgaben herauskommen, was bedeuten kann, dass es um 2 Uhr morgens losgeht.
Es ist ein Muster, das sich in den Entwicklungsländern wiederholt. Die Kennzeichnung von Krisenherden in Ostafrika, Venezuela, Indien, den Philippinen und sogar Flüchtlingslagern in Kenia und den Shatila-Lagern im Libanon bietet billige Arbeitskräfte. Arbeiter erledigen Mikroaufgaben für jeweils ein paar Cent auf Plattformen wie Appen, Clickworker und Scale AI oder schließen kurzfristige Verträge in physischen Rechenzentren wie Samas 3.000-Personen-Büro in Nairobi, Kenia, ab, das Gegenstand eines Zeit Untersuchung der Ausbeutung von Content-Moderatoren. Der KI-Boom an diesen Orten sei kein Zufall, sagt Florian Schmidt, Autor von Digitale Arbeitsmärkte in der Plattformökonomie. „Die Industrie kann flexibel dorthin wechseln, wo die Löhne am niedrigsten sind“, sagt er, und das viel schneller als beispielsweise Textilhersteller.