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原文链接：https://www.wired.com/story/flock-uses-overseas-gig-workers-to-build-its-surveillance-ai/
原文作者：Joseph Cox
据 404 Media 审查并意外泄露的公司材料显示，自动车牌识别和人工智能摄像头公司 Flock 正在使用来自 Upwork 的海外工人来训练其机器学习算法，这些工人被告知如何审查和分类包括美国境内人物和车辆在内的录像画面。
这一发现引发了关于究竟谁能接触到 Flock 监控摄像头收集到的录像以及审查这些录像的人可能身在何处的问题。Flock 已成为美国普及的技术，其摄像头部署在数千个社区，执法部门每天都利用这些摄像头调查诸如劫车案等事件。地方警察也已在该系统中为 ICE（美国移民及海关执法局）执行了多次查询。
使用人工智能或机器学习的公司通常会求助于海外工人来训练其算法，通常是因为国内劳动力成本更高。但 Flock 业务的性质——创建一个持续监控美国居民行踪的监控系统——意味着这些录像可能比其他 AI 训练工作更为敏感。
Flock 的摄像头会持续扫描所有驶过车辆的车牌、颜色、品牌和型号。然后，执法部门可以跨全国范围搜索摄像头，查看车辆曾到过何处。当局通常在没有搜查令的情况下挖掘这些数据，这促使美国公民自由联盟（ACLU）和电子前沿基金会（EFF）最近起诉了一个被近 500 个 Flock 摄像头覆盖的城市。
广义上讲，Flock 利用人工智能或机器学习从摄像头录像中自动检测车牌、车辆，以及人，包括他们穿着的衣服。Flock 的一项专利还提到了摄像头检测“种族”。
多名线人向 404 Media 指出了一个意外泄露的在线面板，该面板显示了与 Flock AI 训练相关的各种指标。
其中包含“已完成的标注”和“待处理的标注任务”等数据，“标注”是工人对审查过的录像添加的注释，用于帮助训练 AI 算法。任务包括对车辆品牌、颜色和类型进行分类、转录车牌以及“音频任务”。Flock 最近开始宣传一项将检测“尖叫声”的功能。面板显示，工人在两天的周期内有时会完成数千次的标注。
泄露的面板包含一份负责标注 Flock 录像的人员名单。通过这些姓名，404 Media 发现其中一些人根据其领英及其他在线个人资料显示位于菲律宾。
根据泄露的材料，这些人中的许多人是通过 Upwork 受雇的。Upwork 是一个零工和自由职业平台，根据其网站信息，公司可以在上面聘请设计师和作家或支付“AI 服务”费用。
线人还指出了一些公开可用的 Flock 演示文稿，其中更详细地解释了工人应如何对录像进行分类。尚不清楚 Flock 的 AI 工人正在审查哪些具体的摄像头录像。但是，工人指南中包含的屏幕截图显示了来自带有美国车牌的车辆的众多图像，包括纽约、密歇根、佛罗里达、新泽西和加利福尼亚。其他图像包括清晰显示录像取自美国境内的路牌，其中一张图像包含一家位于亚特兰大的特定律师事务所的广告。
一个关于音频的幻灯片指导工人“一直听音频”，然后从一个下拉菜单中选择，包括“车祸”、“枪声”和“鲁莽驾驶”。另一张幻灯片指出，轮胎尖叫声可能与有人“玩漂移”（doing donuts）有关，还有一张幻灯片说，由于很难区分成年人和儿童的尖叫声，工人应该使用第二个下拉菜单解释他们听到的内容的信心程度，选项如“确定”和“不确定”。
另一个演示文稿解释说，工人不应该标记车内的人，但应该标记骑摩托车或步行的人。
在 404 Media 联系 Flock 要求评论后，泄露的面板不再可用。Flock 随后拒绝置评。
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