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AI 数据

数据提供者应如何同意和支付

2026年7月 —— 9分钟读 —— 2026年9月更新 ——

简短回答: 没有一个单一的公平率. NaijaS2ST为大约250个记录的句子支付了15美元,加上每句翻译的0.50美元; Indioices以当地地区日薪为基准;学术众包研究报告为15英镑,8美元有效小时费率以平台公平薪底价为基准. 三种模式——地方工资基准,任务率定价,以及相对于公布的标准的有效小时费率——回答关于"公平"的含义的不同问题,选择应该是慎重的.

核心要点

  • 出版项目支付的费用差别很大:NaijaS2ST支付美元15 大约 250 记录的判刑和美元0.50 每一译出句子(美元以上)11,000 翻译费用总额; 指数Voices支付当时的县日工资; 众包研究报告为英镑; 数字Voices 支付当时的县日工资; 众包研究报告为英镑; 数字Voices 支付当时的县日工资; 数字Voices 支付当时的县日工资; 数字Voices 支付日工资; 数字Voices 报告为英镑; 数字Voices 报告为英镑; 数字Voices 报告为英镑; 数字Voices 报告为英镑; 数字Voices 报告为英镑; 数字Voices 数字; 数字Voices 数字为1, 数字Voices 数字; 数字Voices 数字为1, 数字/数字/数字/数字; 数字Voices 数字15 和美元8 有效的小时费率。
  • 三种补偿模式正在使用——地方工资基准,任务率定价,以及有效的小时费率与公布的标准——每个答案"比什么公平?"不同.
  • 良好的同意做法将同意与同意发表分开,以出资人自己的语言发布指示,并将付款身份与数据集分开。
  • 2026年的一份立场文件认为,即使以保守的费率支付数据贡献者,将使大多数组织无法按目前的比例进行LLM预训,这就是整个议题下尚未解决的紧张。
  • 在小集合语言中,公平条件和及时付款也是业务上的必要:稀缺的捐助者的减员是一种能力损失,而不仅仅是道德问题。

所发表的数据收集项目实际能支付多少?

公布的比率大不相同,而不是在某一规范上趋同,因为不同的项目是对照不同事物制定基准的。

尼日利亚的语音对语音翻译项目NaijaS2ST收集了超过2 000个语言的录音。 250 大约记录了每份 250 判决和收到的美元15翻译员的工资是按美元计算的,而提交人则认为尼日利亚的费率是公平的;0.50 每句,总翻译费用超过美元11,000调查组指出,鉴于规模,他们不依靠志愿录音,必要时允许谈判。

建立印度语言包容性多语种数据集的IndioVices采取了不同的做法:参与者根据各自地区普遍日工资得到补偿。 2026 学习 支付英镑1.25 调查中 4.5- 分钟中度完成时间,有效比率为英镑15 每小时,均高于 UK 最低工资和平台本身的英镑9 公平薪酬底价;另一笔已支付8.00 与同一平台的标准相对应的每小时,这是对同一问题的四个合理答案,它们并不相近。

使用什么补偿模式,每个模式都假设什么?

三种模式在公布的实践中反复出现,每种模式都优化了公平的不同定义,而不是竞争成为唯一正确的定义。

地方工资基准 将支付与缴款者所在地区或国家的现有工资挂钩,如Indioices所做的那样。 地方和行政上都很简单,但它将数据工作地点与数据价值的体现之间的工资差距制度化——这就是肯尼亚2026年AI政策草案建议参照国际费率而不是国内最低比率来制定基准的原因。

任务率定价奈杰尔2ST的美元0.50 风险在于,除非有质量门,否则会奖励速度,而从外部估计的任务期限中设定的费率可能是错误的。

按公布的标准计算的有效小时费率 即“Prolific”方法,即平台设定一个底线,研究则报告其有效比率。 它是最可审计的模式,也是最容易公开辩护的,但需要知道实际完成时间,这意味着在确定比率之前先进行试点。 诚实的立场是,这些是不同的答案,“相对于什么”,而这种答案是政策决定,应该刻意作出,而不是从上一个项目所做的任何事情中继承。

公平赔偿的规模为何仍未解决?

现代预先培训所要求的公平补偿显然无法负担得起,而该行业目前的地位取决于这一差距,而不是解决这一差距。

2026年的一份立场文件直接指出:AI系统依赖价值数十亿美元的无报酬劳动力,即使以保守低的费率支付数据贡献者也会使得当前规模的LLM培训对所有人来说都行不通,但资源最丰富的组织除外。 接下来有两个结构性问题。 首先,对于委托收集的补偿对象——无论谁记录了判决——是明确的,但是对于网络上被撕毁的培训数据,跨越一万亿个符号的归属问题还没有解决。 机器人.txt( 自动) 公约(向网络爬行者说明他们可访问哪些网页的文件)假定,除非网站所有人明确选择退出,否则将默示同意删除,而且有证据表明,主要LLM提供者通常忽略选择退出请求;实际支付的交易需要所有当事方的积极、可执行的同意。 引用的先例案例是发现LAION中的大量图像是从DeviantArt复制出来的,并用于训练稳定传播,贡献者的工作在他们不知情或没有许可的情况下学习并为了盈利而复制. opt-in反例存在——Open Applications Conversions,WildChat和Mozilla Communicipal Voice都以明确的用户同意为操作条件,这也是为什么委托数据具有可拆卸数据的解析性,而不拆卸数据:当客户询问数据制作者是否同意并支付时,委托人有答案.

哪里会 Lifewood 站在这?

Lifewood 雇用并签约提供人员,在超过 30 因此,这是一个实际操作,而不是一个抽象的问题,从中可以得出两个立场。

同意和补偿质量正成为一个采购问题,而不是价值表:买方必须服从 EU 业务论点与道德论点并行:在合格缴款人库规模较小的语文中,缴款人是整个供应链中稀缺的资产;公平条件、及时付款和体面的经验是交付业务如何保留下一季度以该语文交付的能力——在罕见语文方案中减员是一种能力损失,需要几个月才能通过基于关系的征聘进行重建,而这种征聘就是在征聘过程中描述的那种工作。 征聘非洲语言数据的当地撰稿人这两种论点同样指出,这很方便,而且,为什么实践的改进比讨论建议的速度快。

常见问题

NaijaS2ST公司为尼日利亚约250个记录在案的判决支付了15美元,为翻译提供了每句0.50美元。Indioices公司支付当时的县日薪。学术众包研究报告,根据平台标准,每小时15英镑和8美元有效费率。

这一点有争议:地方基准在行政上简单,在背景上可以辩驳;肯尼亚2026年AI政策草案提出了国际基准,认为地方标准将数据工作发生地点和数据价值的获取地点之间的差距制度化。

因为有人可能愿意帮助建立模型,并不愿意公开发表他们的声音。 RedVox独立地获得了这些声音,这避免了胁迫性地以单一的全无形式捆绑。

贡献者自己:指标Voices根据道德操守委员会的建议执行了这项建议,向讲一种区域语言的人提供国家语言的同意大大削弱了知情因素。

单独收集付款细节,而不在数据集中披露。 AfriVoices-KE只使用电话号码和身份证进行付款处理。

2026年的一份立场文件认为,目前大多数组织并不如此,而该行业的经济依赖于无报酬的劳动力。 这一矛盾尚未解决,而大部分原因就是委托数据带有可拆解的报废数据。

资料来源与延伸阅读

  1. “奈哈S2ST:低资源尼日利亚语言语音翻译的多点基准”,arXiv,关于参与者人数,每250句15美元,每句翻译0.50美元,翻译费用总额,以及决定不依赖志愿人员
  2. “指标:建立包容性多种语言的印度语言数据集”,arXiv,关于道德操守委员会批准、母语指示、地区日工资基准和与会者招待
  3. "非洲之声"KE: 肯尼亚语言多语种语音数据集,arXiv, 审查委员会和国家许可证批准,入职简报和付款身份与数据分离
  4. 有关获得独立释放的同意而无需同意参与的RedVox: 跨语言演讲模式中的安全和公平差距,arXiv
  5. “LLM最昂贵的部分应该是其培训数据”,arXiv,关于无补偿的劳动力、规模的可负担性、机器人.txt的默示同意模式和选择入门倡议
  6. arXiv,关于未经同意、信贷或补偿而进行培训的LAION和DevantArt先例
  7. Way Words,"道德语音数据:导航语音数据集",关于GDPR,POPIA和HIPAA等四个核心原则和适用框架.

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