Meta может сократить более 700 сотрудников подрядчика Covalen в Ирландии, обучавших её ИИ

В Ирландии под угрозой увольнения оказались более 700 сотрудников Covalen — подрядчика Meta, который занимается модерацией и разметкой данных для её AI-систем. Ситуация выделяется тем, что речь идет о людях, чья работа как раз помогала компании обучать модели безопасности и автоматизировать проверку контента.

Кого это затронет

Под риск сокращения попали сотрудники дублинского офиса Covalen, который оказывает Meta услуги по модерации контента и работе с данными. По данным публикаций о внутренних документах и уведомлениях сотрудникам, речь идет более чем о 700 рабочих местах из примерно 2 000 в местном подразделении. Около 500 человек в этой группе — data annotators: они проверяют ответы AI-моделей, сопоставляют их с внутренними правилами Meta и помогают системе различать допустимый, опасный и незаконный контент. О предстоящих увольнениях людям сообщили на коротком видеозвонке 27 апреля 2026 года, без полноценной сессии вопросов и ответов. Для Covalen это уже вторая крупная волна за последние месяцы.

Какой была их работа Эти команды занимались не только рутинной проверкой постов или жалоб.

Их задача — тестировать поведение AI-систем Meta в сложных и пограничных сценариях: смотреть, как модель отвечает на сомнительные запросы, выдерживает ли попытки обойти защитные ограничения и не выдает ли запрещенные инструкции. В отдельных случаях сотрудникам приходилось специально формулировать провокационные запросы, связанные с самоубийством, сексуальным насилием над детьми и другими тяжелыми темами, чтобы понять, где именно система ломается и как её дообучить. По сути, человек здесь становился образцом решения, которое потом должен был воспроизводить AI.

«По сути, мы обучаем ИИ тому, как забрать у нас работу», — так один из сотрудников Covalen описал ситуацию.

Сами работники говорят, что проблема не только в возможной потере дохода, но и в том, какой ценой эта работа делалась. Один из собеседников описал её как изматывающую: целый день нужно мыслить как нарушитель, чтобы показать системе, где проходит граница. Поэтому нынешняя история воспринимается особенно болезненно: людей сокращают именно в тот момент, когда плоды их труда начинают работать в масштабе ежедневно.

Почему

Meta меняет подход Meta еще в марте 2026 года публично заявила, что в ближайшие годы будет активнее внедрять более продвинутые AI-системы в поддержку пользователей и в контроль контента. Тогда же компания прямо сказала, что собирается постепенно снижать зависимость от сторонних подрядчиков и усиливать внутренние системы. На этом фоне новый раунд сокращений выглядит не как локальная мера у одного подрядчика, а как часть более широкой перестройки, которая совпала с объявленными Meta увольнениями примерно 10% штата.

Компания объясняет этот поворот результатами ранних тестов: по версии Meta, новые инструменты лучше ловят мошенничество, точнее выявляют нарушения и способны масштабироваться на намного больший языковой охват, чем прежние процессы проверки. Именно это и подталкивает платформу переносить все больше таких задач из внешнего операционного контура во внутренние AI-системы. Одновременно компания получает аргумент, что речь идет не только об экономии, но и о росте точности.

• AI-системы помогают находить до 5 000 дополнительных мошеннических попыток в день жалобы на фейковые аккаунты знаменитостей, по данным компании, сократились более чем на 80% в отдельных категориях нарушений новые системы находят вдвое больше проблемного контента, чем прежние команды проверки * такие инструменты могут работать с языками, на которых говорит около 98% пользователей интернета Для бизнеса это выглядит как переход от дорогой ручной проверки к более централизованной AI-инфраструктуре. Для работников — как сигнал, что Meta будет меньше опираться на внешние команды, даже если именно эти команды помогали тестировать, разметить и улучшать будущую автоматизацию. Профсоюз CWU требует переговоров по условиям увольнений и критикует правило, по которому уволенные сотрудники якобы не могут полгода устраиваться к другому подрядчику Meta.

Что это значит

История Covalen показывает один из самых жестких сценариев AI-перехода: компании сначала нанимают людей, чтобы собрать данные, выстроить правила и натренировать модели, а затем сокращают зависимость от тех же специалистов, когда автоматизация достигает приемлемого для бизнеса качества. Для рынка это еще один сигнал, что профессии на стыке модерации, разметки и trust & safety будут меняться быстрее, чем успевают обновляться трудовые правила и механизмы защиты занятости.