为了适应机器学习培训更加细微的内容，在这些网站上的工作通常以包含类似任务的任务包的形式出现，这些任务可能持续1个小时，有时持续长达1天，而且通常比在初级众包网站上的报酬高一点。例如，训练面部识别技术的任务包基于一系列数据子集，内容包括特定姿势的面孔、化妆的或戴口罩的面孔、因光线不足或距离遥远而模糊不清的面孔，以及表达不同情绪的面孔。由于这些网站上的任务通常需要高超的技能或特定领域的专业知识，因此使用这些网站的资格通常取决于对语言和技术能力的评估，以及更广泛的文化灵活性。例如，Lionsbridge声称拥有包括翻译人员在内的50万名语言专家。[1]在精细众包网站和初级众包网站上，我们都经常能够看到将曾经享有盛誉、薪酬很高的工作重新包装成为“低技能”任务，赤裸裸地体现了资本通过“职业”的暴力路径，将专业人士变成无产阶级。
许多大型科技公司也有自己的内部平台。这些内部平台通过初级或精细网站来吸引工人。微软的UniversalHuman Relevance System(通用人类关联系统)的创立旨在自发响应公司的实时需求，而 Appen 和 Lionsbridge等外部平台并不能满足这种需求。优步出于类似原因收购了MightyAI，用其来处理从司机那里获取的大量数据以开发自动驾驶汽车。谷歌创建Raterhub是为了雇用“评分员”（通常是来自菲律宾的工人）评估公司的搜索结果是否符合用户的预期，比如搜索结果是否品质良好，内容是否非法、色情或令人反感，生成的数据用来向谷歌的算法展示如何自动完成这些任务。这些评估工作薪酬微薄，工作时间很长，而且工作具有心理伤害。[1]否认犹太人大屠杀、儿童色情和暴力恐怖形象仅仅是工人在评级或审核时所面临的一部分创伤性内容。
[1]'Lionsbridge Augments Artificial Intelligence Offering through Acquisition of Gengo and Gengo. Ai', Lionsbridge, 20 November 2019.
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