Amazon अपने Mechanical Turk को समेट रहा है, वह crowdwork बाज़ार जिसे वह 2005 से चला रहा है, और इसकी शुरुआत July 30, 2026 को इसे नए ग्राहकों के लिए बंद करने से हो रही है। मौजूदा requesters की सेवा उस तारीख को बंद नहीं की जा रही, लेकिन इससे ज़्यादा साफ़ संकेत यह है कि Amazon Web Services ने Mechanical Turk सेवा को अपनी maintenance वाली पेशकशों की सूची में जोड़ दिया है, वह स्थिति जिसका इस्तेमाल AWS आम तौर पर उन उत्पादों के लिए करता है जिन्हें वह विकसित करते रहने के बजाय सेवानिवृत्त करना चाहता है। Amazon ने कोई कारण प्रकाशित नहीं किया है, और मौजूदा उपयोगकर्ताओं के लिए कोई अंतिम तारीख घोषित नहीं की गई है, इसलिए इसे किसी अचानक बंदी के बजाय एक लंबी विदाई की शुरुआत के रूप में पढ़ना सबसे सही है। फिर भी, November 2005 में शुरू हुई एक सेवा को सेवानिवृत्त करना, जो इसे अधिकांश AWS से भी पुराना बनाती है, एक उल्लेखनीय पल है।
जिन्होंने इसे कभी इस्तेमाल नहीं किया, उनके लिए बता दें कि Mechanical Turk मूल microtask बाज़ार था। कंपनियाँ और शोधकर्ता, जिन्हें requesters कहा जाता था, Human Intelligence Tasks के नाम से जानी जाने वाली काम की छोटी इकाइयाँ पोस्ट करते थे, और दुनिया भर में फैले लोगों की एक बड़ी भीड़, जिन्हें अनौपचारिक रूप से Turkers कहा जाता था, उन्हें अक्सर महज़ चंद सेंट के भुगतान के बदले पूरा करती थी। Amazon ने इस पूरे विचार को कृत्रिम कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial artificial intelligence) बताया, जो ऐसे सॉफ़्टवेयर के लिए जानबूझकर गढ़ा गया एक अटपटा वाक्यांश था जो एक साफ़ सुथरा स्वचालित इंटरफ़ेस पेश करता है जबकि उसके पीछे असली इंसान काम करते हैं। यह नाम अपने आप में 18वीं सदी के एक शतरंज खेलने वाले automaton का हवाला था, जो खुद सोचता हुआ प्रतीत होता था पर असल में अपनी अलमारी के भीतर एक मानव संचालक को छिपाए हुए था।
जो चीज़ इसे महज़ पुरानी यादों की कहानी से कहीं ज़्यादा बनाती है, वह यह है कि वह मॉडल आधुनिक AI के लिए कितना केंद्रीय साबित हुआ। वही भीड़ जो तस्वीरों को लेबल करती, bounding boxes बनाती, ऑडियो को लिखती, कंटेंट का संचालन करती और प्रश्नावलियों के जवाब देती थी, उसने उस एनोटेटेड डेटा का एक बड़ा हिस्सा तैयार किया जिस पर मशीन लर्निंग सिस्टम प्रशिक्षित और मूल्यांकित किए गए। Mechanical Turk काफ़ी सारे शैक्षणिक शोध का भी शांत इंजन था, ख़ासकर मनोविज्ञान और सामाजिक विज्ञानों में, जहाँ यह बड़े पैमाने पर असली लोगों पर प्रयोग चलाने का एक सस्ता और तेज़ तरीका बन गया। बीस साल तक यह मानव निर्णय को मशीन द्वारा पढ़े जाने योग्य डेटा में बदलने के लिए सबसे कम आकर्षक पर सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाले औज़ारों में से एक रहा।
Amazon ने यह नहीं बताया कि वह पीछे क्यों हट रहा है, लेकिन बाज़ार का स्वरूप एक साफ़ स्पष्टीकरण देता है। कंपनी ने अपनी नई, ज़्यादा प्रबंधित डेटा सेवाएँ बनाई हैं, जैसे SageMaker Ground Truth, जो लेबलिंग को एक पर्यवेक्षित वर्कफ़्लो में ढाल देती हैं और उसके हिस्सों को तेज़ी से स्वचालित करती जा रही हैं। विशेष लेबलिंग कंपनियों और समर्पित human feedback विक्रेताओं ने उच्च मूल्य वाले एनोटेशन काम का बड़ा हिस्सा अपने हाथ में ले लिया है, ख़ासकर वह तरह का काम जो बड़े मॉडलों को fine tune करने में इस्तेमाल होता है। नतीजा, जैसा The Register ने संक्षेप में कहा, यह है कि Mechanical Turk को AI भी नहीं बचा सका, क्योंकि जिस स्वचालन को इस प्लेटफ़ॉर्म ने संभव बनाने में मदद की, उसने बेहतर प्रबंधित प्रतिद्वंद्वियों के साथ मिलकर इस खुले बाज़ार को खोखला कर दिया, जबकि लेबल किए गए डेटा के लिए उद्योग की भूख बढ़ती ही रही।
यह बात एक उत्पाद श्रृंखला से परे इसलिए मायने रखती है क्योंकि Mechanical Turk ने कुछ ऐसा दिखने लायक बना दिया जिसे AI उद्योग आम तौर पर पर्दे के पीछे रखना पसंद करता है, यानी यह कि स्वचालित के रूप में बेचे जाने वाले सिस्टमों के नीचे कितना मानव श्रम बैठा हुआ है। वह श्रम ग़ायब नहीं हुआ, वह विशेष कंपनियों, विदेश में चलने वाले लेबलिंग कार्यों और मानव फ़ीडबैक से सुदृढ़ीकरण अधिगम (reinforcement learning from human feedback) की पाइपलाइनों में चला गया, अक्सर कम वेतन और नाममात्र सुरक्षा के उन्हीं दबावों के तहत जो सालों तक Mechanical Turk का पीछा करते रहे। खुले बाज़ार को बंद करने से मानव इनपुट पर निर्भरता ख़त्म नहीं होती, यह बस उसे देखना और मुश्किल बना देता है। एक निशानी के तौर पर, कृत्रिम कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाक्यांश को गढ़ने वाली सेवा का यह समेटा जाना उस पल के लिए एकदम उपयुक्त है जब असली चीज़ आख़िरकार इतनी सक्षम हो गई है कि वह उस काम को अपने में समेट ले जिसे नकली संस्करण कभी लोगों की ओर भेजता था।