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4．Ibid.
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5．据说，MTurk是杰夫·贝佐斯最喜欢的项目，他把MTurk当成一个工具，不仅可以内部使用，还可以作为一个新的市场给商家创造收入。商家也需要清理自己的清单。参阅Stone，The Everything Store。
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6．Daniel W. Barowy et al., “VoxPL: Programming with the Wisdom of the Crowd,”in CHI ’17: Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (New York: ACM, 2017), 2347–58, https://doi.org/10.1145/3025453; Suri, “Computing with the Crowd,”101.
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7．很多人批评亚马逊给工作平台取名过于随便，但我们还不清楚最初亚马逊是否打算公布MTurk。从2005年发布以来，MTurk一直处于测试状态。
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8．Kevin P. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Cambridge, MA: MIT Press, 2012).
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9．Fei-Fei Li, “ImageNet: Where Have We Been? Where Are We Going?,”ACM Learning Webinar, https://learning.am.org/, accessed September 21, 2017; Deng et al., “ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database,”in 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Piscataway, NJ: IEEE), 248–55.
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10．从2010年到2016年，精度从72%提高到97%。
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11．事实上，亚历山大·威斯纳–格罗斯指出：“限制人工智能发展的因素可能是数据集，而非算法。”参阅Alexander Wissner-Gross，“2016：What Do You Consider the Most Interesting Recent［Scientific］News？What Makes It Important？”Edge，https://www.edge.org/response-detail/26587，访问于2018年10月21日。
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12．为了激励研究人员使用这些数据集，李飞飞和她的同事每年组织一场挑战赛，从世界各地的研究团队中选出最佳的图像识别算法。科学家朝着这一目标所取得的进展是惊人的。过去8年，在一年一度的ImageNet挑战赛中，错误减少到约1/10，识别图像的精度提高了约3倍。最终，视觉算法的错误率比人工还要低。科学家在8年的挑战赛中取得的算法和工程上的进步，在很大程度上推动了最近神经网络的成功，即所谓的“深度学习革命”，它将影响多个领域和多种问题。
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13．Djellel Difallah, Elena Filatova, and Panos Ipeirotis, “Demographics and Dynamics of Mechanical Turk Workers,”in Proceedings of the Eleventh ACM International Conference on Web Search and Data Mining (New York: ACM, 2018), 135–43, https://doi.org/10.1145/3159652.3159661.
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14．Ibid.
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15．Panos Ipeirotis, “How Many Mechanical Turk Workers Are There?,”A Computer Scientist in Business School (blog), January 29, 2018, http://www.behind-the-enemy-lines.com/.
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16．我们有意让工人自己报告自己的位置，这样他们报告的精确度就可以根据他们的意愿而定。这张地图允许工人在需要的时候搜索、缩放和平移，所以他们可以自由地在他们的房子、社区、区县或者城市等坐标上钉上大头针。放置一个大头针并点击“保存”后，工人就会看到一张必应世界地图，上面显示了之前50名做这个任务的工人的大头针。为了保护工人的隐私，每个大头针都随机移动了一点，并且在页面上提醒了他们。完成这项任务非常容易，只需要不到一分钟，我们为每个任务支付25美分。
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17．Hara et al., “A Data-Driven Analysis of Workers’ Earnings on Amazon Mechanical Turk,”2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Paper No. 449, 2018.
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18．浏览器插件Turkopticon等工具帮助工人通过评论和评级系统共享请求者的信息，评级内容包括请求者的沟通、定价、公平性以及付款速度和对工人询问的响应时间。工人也有精心设计的、自己主持的论坛，可以在收费墙后面讨论更多细节。请求者的口碑评级和工人论坛都不能直接在MTurk上使用。参阅Lilly C. Irani and M. Six Silberman，“Turkopticon：Interrupting Worker Invisibility in Amazon Mechanical Turk，”in CHI ’13：Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems（New York：ACM，2013）。
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19．参阅Siou Chew Kuek，Cecilia Paradi-Guilford，Toks Fayomi，Saori Imaizumi，Panos Ipeirotis，Patricia Pina，and Manpreet Singh，“The Global Opportunity in Online Outsourcing，”World Bank Group，June 2015，and Panos Ipeirotis，“How Big Is Mechanical Turk？，”A Computer Scientist in Business School（blog），November 8，2012，http://www.behind-the-enemy-lines.com/2012/11/is-mechanical-turk-10-billion-dollar.html。
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20．如果任务需要分发给10个以上的工人，亚马逊收取20%的额外费用。同一个任务，每个工人只能被分配一次。
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21．讽刺的是，我们作为微软公司的雇员，和那些按需工人受制于相同的保密协议。因此，我们能分享的关于UHRS的运营细节十分有限。
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22．Annalee Newitz, “The Secret Lives of Google Raters,”Ars Technica, April 27, 2017, https://arstechnica.com/features/2017/04/the-secret-lives-of-google-raters/.
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23．Gillespie, Custodians of the Internet; Jeremias Prassl, Humans as a Service: The Promise and Perils of Work in the Gig Economy (Oxford, England: Oxford University Press, 2018); Sarah T. Roberts, “Digital Detritus: ‘Error’ and the Logic of Opacity in Social Media Content Moderation,”First Monday 23, no. 3 (March 1, 2018), http://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/8283; Sarah T. Roberts, “Social Media’s Silent Filter,”The Atlantic, March 8, 2017, https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/03/commercial-content-moderation/518796/.
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24．20世纪60年代，印度成为信息和通信服务、金融服务等外包领域的重要参与者，也参与了我们今天所说的“后勤”工作或“业务流程外包”。随着审计和会计采购文档等越来越多的流程转移到集中的数据库，只能通过安全服务器访问，加上文件越来越不需要纸张和办公室管理储存，所以关键商业文件的归档和整理需要的现场全职工人越来越少。
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25．Sarah T. Roberts，“Commercial Content Moderation：Digital Laborers’ Dirty Work，”in S. U. Noble and B. Tynes，eds.，The Intersectional Internet：Race，Sex，Class and Culture Online（New York：Peter Lang，2016），147–59．亦可参阅Sarah T. Roberts，Behind the Screen：Content Moderation in the Shadows of Social Media（New Haven，CT：Yale University Press，forthcoming）。
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26．LeadGenius（后来叫作MobileWorks）首先赢得了一些美国城市的商业合同，这些城市正在寻找一种廉价的方法来更新他们的市政网站。在哪里支付违规停车罚单的信息，或者指导居民在私人车道上建立新的下斜路缘，这些都很容易外包出去。LeadGenius依靠的是印度工人，以及从政府资助的职业发展项目中招募来的领公共援助金的美国工人。
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27．我们对LeadGenius的调查主要集中在印度和美国，但值得注意的是，那些为LeadGenius的客户寻找销售线索的工人叫作“调研员”，这些调研员来自40个国家。因此，我们的一些发现与LeadGenius公布的统计数据略有不同。
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28．2016年6月，LeadGenius停止在以下国家和地区招募调研员和管理员：澳大利亚、巴巴多斯、加拿大、法国、德国、希腊、中国香港、爱尔兰、意大利、牙买加、日本、毛里求斯、阿曼、波兰、葡萄牙、俄罗斯（莫斯科）、圣基茨和尼维斯、沙特阿拉伯、新加坡、斯洛文尼亚、西班牙、圣马丁、英国和美国。但LeadGenius仍然在下列国家和地区招募：阿富汗、阿尔巴尼亚、阿尔及利亚、安哥拉、阿根廷、亚美尼亚、阿塞拜疆、孟加拉国、白俄罗斯、伯利兹、贝宁、不丹、玻利维亚、波斯尼亚和黑塞哥维那、博茨瓦纳、巴西、保加利亚、布基纳法索、布隆迪、柬埔寨、喀麦隆、佛得角、中非共和国、乍得、哥伦比亚、科摩罗、哥斯达黎加、科特迪瓦、克罗地亚、古巴、捷克共和国、刚果民主共和国、吉布提、多米尼克、多米尼加共和国、厄瓜多尔、埃及、萨尔瓦多、厄立特里亚、埃塞俄比亚、斐济、加蓬、冈比亚、格鲁吉亚、加纳（西非）、格林纳达、危地马拉、几内亚、几内亚比绍、圭亚那、海地、洪都拉斯、印度、印度尼西亚、伊朗、伊拉克、约旦、哈萨克斯坦、肯尼亚、基里巴斯、科索沃、吉尔吉斯斯坦、老挝、拉脱维亚、黎巴嫩、利比亚、立陶宛、北马其顿、马达加斯加、马拉维、马来西亚、马尔代夫、马里、马绍尔群岛、毛里塔尼亚、墨西哥、密克罗尼西亚、摩尔多瓦、蒙古、黑山共和国、摩洛哥、莫桑比克、缅甸、纳米比亚、尼泊尔、尼加拉瓜、尼日利亚、巴基斯坦、帕劳、巴勒斯坦、巴拿马、巴布亚新几内亚、巴拉圭、秘鲁、菲律宾、刚果共和国、罗马尼亚、俄罗斯（莫斯科以外）、卢旺达、萨摩亚、圣多美和普林西比、塞内加尔、塞尔维亚、塞拉利昂、所罗门群岛、索马里、南非、南苏丹、斯里兰卡、圣卢西亚、圣文森特和格林纳丁斯、苏丹、苏里南、斯威士兰、叙利亚、中国台湾、塔吉克斯坦、坦桑尼亚、泰国、东帝汶、多哥、汤加、特立尼达和多巴哥、突尼斯、土耳其、图瓦卢、阿拉伯联合酋长国、乌克兰、乌兹别克斯坦、瓦努阿图、委内瑞拉、越南、约旦河西岸、也门、赞比亚、津巴布韦。
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