AIデータ供給者のためのデューデリジェンスチェックリスト

データに関する質問

特定の行の出所がどのように証明されるか。配信パイプラインを通じてメタデータがどのようにキャプチャされるか。どの範囲の同意が得られ、商業トレーニングをカバーしているか。このラベルを生成したルーブリックのバージョンとそのルーブリックを見せてもらえるか。

これらは抽象的なものではなく、実際に配信されたサンプルについて尋ねてください。供給者のプロセス文書と配信された成果物の間のギャップに有用な情報があります。

コンプライアンスに関する質問

システム内で居住地がどこで強制されるか。地域外のアカウントがアクセスを試みた場合に何が起こるか。バックアップとログは地域内に留まるか。サポートスタッフはどこにいるか。

専門的な作業について：資格は発行登録簿と照合されるか、文書として読むか、チェックは日付が付いているか、公開登録簿がない職業の場合はどうなるか。

多くの購入者が見逃す労働力に関する質問

貢献者はどのように支払われ、どのスケジュールで支払われるか。無給の生産作業はあるか。理由を述べずにアカウントを閉じることができるか。異議申し立てのルートはあるか。承認と拒否の決定は人間が行うか、自動的に行うか。

これらは以前は倫理的な質問と見なされていましたが、今ではリスクの質問と見なされています。新たな規制はプラットフォーム労働者のアルゴリズム管理に直接対応しており、そのリスクを抱える供給者はそれをあなたに転嫁します。

• 国ごとの支払いスケジュールと方法
• 無給の生産作業が存在するかどうか
• 理由なくアカウントを閉じることができるかどうか
• 異議申し立てのルートが存在するかどうか
• 決定が自動化されているか人間によるものか

どのような外部シグナルが存在するか？

公開された労働者の感情指数は、このセクターの大手プラットフォームをカバーしており、そのうちのいくつかは低評価で下降傾向にあります。それは公の情報であり、供給者の決定に合理的な入力です。

労働力が離れていくことは、他の何よりもまず品質の問題です。なぜなら、あなたのルーブリックを理解していた人々が去っていくからです。

AIデータベンダーに出所について何を尋ねるべきですか？

選んだ特定の行の出所を証明するように求め、キャプチャメタデータ、同意範囲、貢献者の帰属、適用されたルーブリックのバージョンを含めてください。プロセス文書は証拠ではありません。

データベンダーの労働者の扱いが私にとってなぜ重要なのですか？

新たな規制がプラットフォーム労働者のアルゴリズム管理に直接対応しているため、供給者のリスクがあなたのリスクになります。別に、労働力が離れると、蓄積されたルーブリックの知識も一緒に失われます。

資格確認の主張をどのように確認しますか？

資格が発行機関の公開登録簿と照合されるか、文書として読むだけか、チェックが日付付きか、公開登録簿がない職業の場合はどうなるかを尋ねてください。