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农民和放射科医生等现场工作人员在资源匮乏的环境中为人工智能模型的数据集收集发挥着至关重要的作用。然而，我们对现场工作人员的专业知识如何在数据集和模型开发中得到利用知之甚少。根据对 68 名为资源匮乏环境构建人工智能开发人员的采访，我们发现开发人员将现场工作人员降格为数据收集者。开发人员将数据质量差归咎于工人的做法，认为工人腐败、懒惰、不守规矩，他们自己就是数据集，他们追求监视和游戏化来训练工人收集更高质量的数据。尽管模型试图模仿现场工作人员的专业知识，但人工智能开发人员将工人视为非必需品，并降低了他们的专业知识以服务于构建机器智能。我们说明了为什么应该将现场工作人员视为领域专家，并重新想象领域专业知识是人工智能发展的重要伙伴关系。
人工智能开发中领域专业知识的低技能化
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