Amazon wygasza Mechanical Turk, jedną z najstarszych platform crowdsourcingu w internecie. Od 30 lipca 2026 roku AWS przestanie przyjmować nowych klientów usługi. Dotychczasowi użytkownicy mogą z niej korzystać dalej, ale firma nie zapowiada już żadnych nowych funkcji.
Mechanical Turk działa od 2005 roku. Platforma łączyła zleceniodawców z ludźmi, którzy za drobne kwoty wykonywali proste zadania trudne do zautomatyzowania: rozwiązywanie CAPTCHA, analizę sentymentu czy anotację danych do trenowania sieci neuronowych. Od 2018 roku Amazon repozycjonował usługę jako narzędzie etykietowania danych w ramach SageMaker. W komunikacie AWS napisał, że decyzję podjęto „po uważnym rozważeniu", i zapewnił, że nadal inwestuje w bezpieczeństwo oraz dostępność platformy, choć nowych funkcji nie planuje.
Sama nazwa nawiązuje do XVIII-wiecznego „automatu" grającego w szachy, w którym ukryty był człowiek. Ta metafora dobrze oddaje istotę usługi: ludzka praca schowana za pozornie automatycznym procesem. Z czasem platforma stała się przedmiotem sporów o etykę taniej pracy zdalnej, a użytkownicy Reddita od miesięcy skarżą się na boty i oszustwa psujące jakość zadań.
Najciekawsza jest jednak ironia tego zamknięcia. Analiza z 2023 roku wskazała, że od 33 do 46 procent pracowników platformy używało dużych modeli językowych, by wykonywać zlecone zadania. Usługa, która przez lata dostarczała ludzkich danych do trenowania AI, sama zaczęła być zasilana odpowiedziami generowanymi przez modele. To podważa wiarygodność zebranych w ten sposób zbiorów.
Co Mechanical Turk oznacza dla polskich firm
Dla zespołów, które budują własne modele lub dostrajają istniejące, to sygnał ostrzegawczy o jakości danych. Etykiety kupowane „na sztuki" od anonimowych wykonawców coraz częściej mogą pochodzić od innego modelu, a nie od człowieka. Firmy opierające uczenie modeli na crowdsourcingu powinny weryfikować pochodzenie etykiet, stosować kontrolę jakości i próbki kontrolne oraz rozważyć węższe, zaufane zespoły anotatorów zamiast masowego rynku. Podejście human-in-the-loop ma sens tylko wtedy, gdy po drugiej stronie faktycznie jest człowiek.
Źródło: TechCrunch (EN), 5 lipca 2026
