Amazon Mechanical Turk sẽ ngừng hoạt động vào ngày 30 tháng 9 năm 2026

Một nền tảng giao hàng cộng đồng với mỗi đơn chỉ vài xu Mỹ, nhưng từng nâng đỡ cả thời đại học sâu.

Now, it's closing.

Amazon vừa thông báo rằng nền tảng crowdsourcing của họ, Mechanical Turk, sẽ ngừng hoàn toàn dịch vụ vào ngày 30 tháng 9 năm nay.

Ở thời kỳ đỉnh cao, hơn 500.000 người dùng trực tuyến trên nền tảng thực hiện các công việc phụ như xem hình ảnh, phân loại và gán nhãn, hoàn thành tất cả các nhiệm vụ mà máy tính lúc đó chưa thể tự xử lý một cách thủ công.

Sau đó, nguồn "tính toán con người" khổng lồ này trực tiếp tham gia hỗ trợ bộ dữ liệu ImageNet—

Không có MTurk, việc gán nhãn thủ công cho hàng chục triệu hình ảnh trên ImageNet gần như không thể thực hiện được.

Without ImageNet, Li Fei-Fei might not have become famous overnight.

Hinton và học trò của ông sẽ không một trận đánh trở thành huyền thoại, và học sâu có thể cũng không đột ngột hồi sinh vào năm 2012.

Sau 21 năm, AI thực sự ngày càng giỏi hơn trong việc làm những bài tập này.

Những người từng giả vờ thông minh cho AI, cùng với nền tảng này, đã nhận được thông báo ngừng hoạt động.

Mechanical Turk (MTurk) ra mắt vào năm 2005.

Thực ra ban đầu, Amazon hoàn toàn không có ý định dùng thứ này để thay đổi lịch sử AI.

MTurk lúc đó giải quyết một vấn đề thực tế và khá kỳ lạ: có những nhiệm vụ, với máy tính thì cực kỳ khó, nhưng với con người lại đơn giản đến mức bất ngờ...

Vì vậy, Amazon đã nghĩ ra một cách rất trực tiếp: nếu chương trình không giải quyết được, thì hãy chia nhỏ vấn đề và giao cho con người xử lý nhé~

Vì vậy, những nhiệm vụ nhỏ được tách ra này được gọi là HIT, tức là Human Intelligence Task.

Ví dụ, một công ty có 10.000 hình ảnh cần phân loại, cách thức của MTurk là chia trực tiếp thành 10.000 nhiệm vụ độc lập và đăng lên nền tảng cùng lúc.

100 người có thể cùng làm, 1.000 người cũng được, nếu vài chục ngàn người cùng上线, thì còn nhanh hơn.

Nói cách khác, MTurk không làm cho một cá nhân làm nhanh hơn, mà biến một công việc vất vả vốn chỉ có thể làm theo thứ tự thành công việc có thể “song song toàn cầu”.

Thật sự là vòng quay dữ liệu do con người tạo ra rồi...

Tên Mechanical Turk cũng chính xác tương ứng với cách chơi này.

Vào thế kỷ 18, châu Âu từng có một con rối cơ học nổi tiếng tên là Người Thổ Nhĩ Kỳ Cơ Khí, bên ngoài trông giống như một cỗ máy có thể tự chơi cờ vua, thậm chí còn có thể đấu với Napoleon.

Sau đó mọi người mới phát hiện ra rằng bên trong máy luôn có một kỳ thủ thật đang ẩn mình!？ (Tôi đã quá chủ quan...)

Amazon đã mang câu chuyện này lên internet, gần như hoàn toàn trùng khớp, về mặt chương trình trông như đang được xử lý tự động, nhưng người thực sự làm việc lại là con người phía sau màn hình.

Bezos đã đặt cho nó một cái tên được xem là lời tiên tri đúng đắn:

Trí tuệ nhân tạo nhân tạo (artificial artificial intelligence).

Khi ý tưởng này được triển khai thành công, MTurk nhanh chóng phát triển từ một công cụ nội bộ của Amazon thành một thị trường toàn cầu về crowdsourcing.

Đến năm 2011, MTurk đã thu hút hơn 500.000 Worker từ 190 quốc gia.

Khi số lượng người tăng lên, các công việc có thể nhận cũng bắt đầu tăng nhanh chóng: lọc ảnh, chuyển đổi giọng nói thành văn bản, phân loại văn bản, làm sạch dữ liệu, xác định cảm xúc, kiểm duyệt nội dung.

Bất kỳ nhiệm vụ nào mà máy móc dễ gặp khó khăn, nhưng con người có thể phán đoán trong vài giây, đều có thể ném vào đây.

Ném một cái là đã 21 năm.

Thời gian quay trở lại khoảng năm 2006.

Sau khi mới đến giảng dạy tại Princeton, Li Fei-Fei quyết định làm một việc khá phản trào lưu vào thời điểm đó—

Create a large enough visual encyclopedia for machines.

Lúc đó, các bộ dữ liệu thị giác máy tính phổ biến thường chỉ có vài nghìn đến vài chục nghìn hình ảnh, dữ liệu quá ít, mô hình dễ dàng trở thành “người học vẹt”, ghi nhớ các mẫu trong tập huấn luyện nhưng khó thực sự hiểu được những vật thể đa dạng trong thế giới thực.

Vì vậy, nhóm của Lý Phi Phi muốn thực hiện một việc lúc đó rất điên rồ: tạo ra một “thế giới thị giác” đủ lớn cho máy móc.

Bộ dữ liệu ImageNet, ra đời từ đó.

ImageNet sử dụng WordNet làm khung xương, chia thế giới thực thành từng khái niệm, sau đó thêm vào mỗi khái niệm hàng trăm đến hàng nghìn hình ảnh thực tế.

Chó, ô tô, táo, ghế, chim, cá… mọi thứ có thể định nghĩa được đều cố nhét vào.

Nhưng ngay sau đó, một vấn đề thực tế hơn đã ập đến—

Hình ảnh không khó tìm, Google, Yahoo, Flickr thật sự cũng có thể tìm được, nhưng vấn đề thực sự là những hình ảnh tìm được hoàn toàn không chắc đã đúng, thậm chí còn hoàn toàn không liên quan!!!

Sau khi công cụ tìm kiếm thu hồi hình ảnh, vẫn cần nhân viên thực hiện bước cuối cùng: xác nhận từng hình ảnh một.

Nói một con số phóng đại, quy mô hình ảnh ứng cử mà ImageNet sau này phải xử lý vượt quá 160 triệu hình ảnh!!! Điều này khiến vấn đề nhân lực trở thành điểm nghẽn hoàn toàn...

Ngay khi ImageNet sắp bị chậm lại do khối lượng lớn hình ảnh phải được lọc thủ công, nhóm của Lý Phi Phi đã hướng sự chú ý đến Amazon Mechanical Turk vừa mới ra mắt.

Đội ngũ ImageNet bắt đầu chia nhỏ công việc lọc hàng triệu hình ảnh thành các nhiệm vụ vi mô, sau đó phân phối cho các Worker trên nền tảng MTurk toàn cầu.

Một cơ sở hạ tầng AI vĩ đại đã bị chia nhỏ thành vô số lần “nhấp chuột” thông thường nhất.

Bài báo ImageNet năm 2009 mô tả rằng, vào thời điểm đó, bộ dữ liệu đã bao gồm 5.247 khái niệm và 3,2 triệu hình ảnh đã được xử lý.

Con số mà đội ngũ ImageNet đưa ra sau khi xem xét lại toàn bộ dự án là: 49.000 người lao động MTurk, đến từ 167 quốc gia.

Nói cách khác, lực lượng lao động gán nhãn tạm thời xuyên toàn cầu chính là nền tảng thực sự hỗ trợ dự án lọc ảnh này của ImageNet.

Đó cũng là lý do tại sao không có MTurk, ImageNet có lẽ đã không thể được thực hiện vào thời điểm đó...

Sau khi ImageNet được thực hiện, câu chuyện phía sau mới thực sự tăng tốc.

Năm 2010, cuộc thi ImageNet bắt đầu, các mô hình trên toàn thế giới bắt đầu được huấn luyện trên cùng một bộ dữ liệu và cạnh tranh trên cùng một bảng xếp hạng.

Hai năm sau, cặp đôi sau này được nhắc đến nhiều lần trong lịch sử AI đã ra mắt—

Geoffrey Hinton từ Đại học Toronto, cùng với hai sinh viên của ông là Alex Krizhevsky và Ilya Sutskever.

Ba người mang một mạng thần kinh tích chập sâu tham gia cuộc thi nhận diện thị giác quy mô lớn ImageNet.

Đã giảm trực tiếp tỷ lệ lỗi Top-5 của cuộc thi ImageNet năm 2012 xuống khoảng 15%, vượt xa đáng kể các phương pháp truyền thống.

Điều này cũng lần đầu tiên giúp toàn bộ cộng đồng thị giác máy tính nhìn thấy một cách trực quan rằng, khi kết hợp lượng dữ liệu khổng lồ, sức mạnh tính toán GPU và mạng thần kinh sâu, hiệu quả có thể tăng lên một bậc.

Từ trái sang phải: Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton và Alex Krizhevsky

From then on, Alex Krizhevsky's name was welded to AlexNet.

Ilya sau đó đến Google Brain, tham gia sáng lập OpenAI và đảm nhiệm vai trò khoa học trưởng, sau khi rời đi đã thành lập SSI.

Sau đó, ông Hinton đã giành giải Turing và trở thành một trong những cha đẻ được công nhận của học sâu.

Li Fei-Fei returned to Stanford to teach, co-lead HAI, and established her place in the history of modern computer vision through ImageNet.

Sau đó, VGG xuất hiện, GoogLeNet xuất hiện, ResNet xuất hiện.

Bảng xếp hạng ImageNet liên tục bị hạ xuống, học sâu từ thị giác tiến vào âm thanh, sau đó xâm nhập vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và cuối cùng dẫn đến thời đại mô hình lớn ngày nay.

Thế giới này thật sự kỳ diệu——

Đội ngũ của Lý Phi Phi sử dụng MTurk để tạo ra ImageNet; ImageNet giúp Lý Phi Phi trở nên nổi tiếng; thầy trò Hinton nổi tiếng nhờ ImageNet; học sâu lại nhờ chiến thắng này mà bước vào thời kỳ phục hưng.

Gần 50.000 người bình thường từ 167 quốc gia, ngồi trước máy tính, từng bước “nhấp” tạo nên ImageNet từ hàng trăm triệu hình ảnh ứng cử.

Chính vì vậy, việc Mechanical Turk đóng cửa hôm nay mới trông giống như một vòng lặp thời đại đã khép lại.

Amazon chính thức đưa ra tuyên bố rất kiềm chế, chỉ cho biết họ đang liên tục đánh giá các sản phẩm và dịch vụ của mình, do đó quyết định ngừng hoạt động MTurk.

CNBC trước đây trích dẫn Krista Pawloski từ tổ chức bảo vệ quyền lợi người lao động Turkopticon cho biết, MTurk trong những năm qua đã liên tục suy giảm, Amazon đầu tư ngày càng ít hơn, và các nền tảng ghi chú dữ liệu thế hệ mới đang không ngừng thu hút người lao động và khách hàng.

Nhưng lý do trực tiếp hơn, nói đơn giản là những công việc từng khiến nó trở nên đắt giá nhất nay chính AI ngày càng làm tốt hơn...

Năm 2005, việc yêu cầu máy tính xác định một hình ảnh có chứa chó hay không vẫn là một bài toán khó, nhưng hiện nay thực tế đã trở thành nhiệm vụ cơ bản mà các mô hình đa mô tả có thể dễ dàng hoàn thành.

Meanwhile, the AI industry's demand for "human" has also changed.

Các mô hình tiên tiến hơn cần các chuyên gia như lập trình viên, bác sĩ, luật sư... để đánh giá mã, xem xét câu trả lời, kiểm tra suy luận và bảo mật.

Do đó, các nền tảng mới như Scale AI, Mercor, Prolific đã nổi lên, bắt đầu sàng lọc và quản lý các chuyên gia, cung cấp dữ liệu huấn luyện và đánh giá chuyên nghiệp hơn.

So sánh với mô hình crowdsourcing như MTurk, nơi "ai cũng có thể nhận việc, mỗi đơn chỉ vài xu Mỹ", mô hình này ngày càng trở nên lạc hậu...

Điều kỳ diệu hơn là ngay cả những người lao động trên MTurk cũng bắt đầu sử dụng AI!!!

Một nghiên cứu năm 2023 của các học giả Thụy Sĩ phát hiện rằng, trong số những người lao động MTurk được khảo sát, tỷ lệ sử dụng mô hình AI để hoàn thành các nhiệm vụ văn bản có thể lên tới 46%.

Khách hàng ban đầu trả tiền để mua phán đoán của con người, nhưng một số công nhân có thể nhận đơn rồi giao câu hỏi cho các mô hình như ChatGPT để trả lời.

Việc này hơi mang chút hài hước đen tối...

Số phận của MTurk thực chất là một bức tranh thu nhỏ của AI trong 20 năm qua.

Người xưa từng ẩn sau các máy móc, nhấp từng hình ảnh một, kiên trì xây dựng nên ImageNet, từ đó mở ra cánh cửa của thời đại học sâu.

Sau đó, AI lớn lên dựa trên những dữ liệu này và cuối cùng học được cách tự mình xem hình ảnh, nghe âm thanh và viết văn bản.

Sau 21 năm, những người từng giả vờ thông minh cho AI đã rời đi.

Chiếc “Người Thổ Nhĩ Kỳ cơ khí” từng giấu một kỳ thủ thật bên trong, cuối cùng cũng có thể đóng cánh cửa tủ lại.

Liên kết tham khảo:

[1]https://www.cnbc.com/2026/08/25/amazon-service-that-jeff-bezos-called-artificial-ai-is-shutting-down.html

Bài viết này đến từ tài khoản chính thức WeChat "Quantum Bit", tác giả: Mộng Dao