Na głowie ma telefon, który filmuje jej dłonie: myje naczynia, składa pranie i za to jest płacena. Żadnej ukrytej kamery, żadnego show telewizyjnego. Tylko codzienne życie, przechwytywane w czasie rzeczywistym, aby karmić sztuczną inteligencję. To jest scena otwierająca nową rzeczywistość. Twoja kuchnia, Twój salon, Twoje najzwyklejsze gesty stają nagle cennym surowcem.

Przez dekady wyobrażaliśmy sobie roboty jako zimne maszyny, składane w sterylnych fabrykach, zdolne do spawania części lub noszenia skrzyń. Widywaliśmy je w filmach science-fiction, ślizgające się po gładkich podłogach, wykonujące zadania przemysłowe z chirurgiczną precyzją. Ale aby robot humanoidalny wiedział, jak trzymać gąbkę, jak uniknąć rozlania kubka lub jak złożyć koszulę bez zagnieceń, potrzebuje doświadczenia. Musi je przeżyć. Musi je zobaczyć. Musi się ich nauczyć, gest po geście, od tysięcy par ludzkich dłoni.

Telefon na głowie, dłonie w wodzie: zawód, który płaci

Wyobraź sobie swój poranny rytuał. Myjesz zęby. Układasz klucze. Przygotowujesz kawę. Teraz wyobraź sobie, że nosisz telefon przypięty do czoła. Obiektyw skierowany jest w dół, przechwytując Twoje dłonie, przedmioty i otoczenie. Nazywamy to „danymi egocentrycznymi” (20minutos). Ten termin techniczny oznacza po prostu to, co widzisz z własnego punktu widzenia. To perspektywa robota. Aby nauczyć się działać w świecie, musi widzieć świat tak, jak widzisz go Ty.

W Indiach ta praktyka stała się w pełni rozwiniętym sektorem gospodarczym. Tysiące osób jest wynagradzanych za nagrywanie się podczas wykonywania prac domowych w celu trenowania robotów AI (NPR). To nie jest odosobniony przypadek. To jest branża, która wyłoniła się w ciągu ostatniego roku. Weźmy przykład Sneha Jegadish, 24-letniej kobiety. Nagrywa się przez dwa do trzech godzin dziennie podczas sprzątania. W zamian zarabia około 120 dolarów miesięcznie (NPR). Praca jest prosta, ale wymaga systematyczności. Trzeba pokazywać dłonie. Trzeba pokazywać przedmioty. Trzeba pokazywać wynik.

Indyjska firma Objectways, z siedzibą w Karur, płaci tysiącom osób za nagrywanie się podczas pracy (NPR). Rajeshkumar Ramaswamy, starszy pracownik firmy, wskazuje, że zbieranie danych nie ogranicza się do Indii. Firma zbiera dane od osób z całego świata, w tym z Filipin i Nigerii (NPR). Różnorodność dłoni, kultur i środowisk jest kluczowa. Robot uczący się myć naczynia w kuchni w Bangalore musi też umieć dostosować się do kuchni w Manili lub Lagos. Generalizacja zależy od różnorodności danych.

Objectways nie ogranicza się do zbierania filmów wysyłanych przez osoby prywatne. Firma wykonuje również nagrania wewnętrzne w scenografiach urządzonych jak mieszkania, z salonami, kuchniami i sypialniami, aby uzyskać dane lepszej jakości (NPR). Te studia danych to laboratoria codziennego życia. To tutaj wchodzi w grę precyzja. Jakość treningu zależy od jakości obserwacji.

Od Indii do Chin: tysiące dłoni szkolą robota

W Chinach wielu pracowników niezależnych zarabia na życie jako „trenerzy robotów”, powtarzając prace domowe w celu generowania danych (vietnam.vn). To nie są zwykli użytkownicy smartfonów.

Pracownicy noszą urządzenia do śledzenia ruchu, takie jak opaski z czujnikami lub mikrochipy przymocowane do palców, aby rejestrować swoje gesty (vietnam.vn). To jest znacznie wyższa granularność danych niż w przypadku zwykłego filmu.

Miesięczny dochód tych trenerów robotów wynosi od 4 000 do 6 000 juanów, co odpowiada około 15,5 do 23 milionów VND (vietnam.vn). To jest pensja, która pozwala żyć, ale wymaga znacznego wysiłku fizycznego. Weźmy Liu Yun, 40-letnią kobietę, zwolnioną z branży motoryzacyjnej. Pracuje w warsztacie zbierania danych w Pekinie (vietnam.vn). Dla niej ten nowy zawód nie ma nic wspólnego z zaawansowaną technologią. „Jej praca bardziej przypomina wychowywanie dwulatka niż szkolenie w zaawansowanych technologiach”, wyznaje (vietnam.vn).

Cel produkcyjny w warsztacie Liu Yun wynosi 160 próbek dziennie, z wynikami, które mogą przekroczyć 260 w przypadku najlepszych pracowników (vietnam.vn). Mycie naczyń i wycieranie stołów nawet 200 razy dziennie poddało jej wytrzymałość fizyczną surowej próbie, przyznaje (vietnam.vn). To nie jest praca biurowa. To jest praca fizyczna. Ale każdy powtórzony gest to cegła dodana do mózgu robota. Każda skorygowana pomyłka to przyswojona lekcja.

Inni pracownicy, tacy jak Sun, 22-letni student z prowincji Shanxi, pracowali podczas wakacji letnich, składając ubrania i rejestrując ustandaryzowane ruchy (vietnam.vn). Otrzymywał wynagrodzenie w wysokości 120 juanów (około 464 000 VND) za jedną czwartą dnia i 135 juanów (około 522 000 VND) za jedną czwartą nocy (vietnam.vn). Dla studenta to szansa na zarobienie pieniędzy, jednocześnie przyczyniając się do innowacji. Ale to też przedsmak ludzkiego wysiłku wymaganego do stworzenia automatyzacji. Robot nie pisze się sam. Jest budowany, dłoń w dłoń, godzina po godzinie.

Guo Hongquan, z prowincji Jiangsu, zarabia około 4 000 juanów miesięcznie, wykonując prace porządkowe w domu przez sześć godzin dziennie (vietnam.vn). Jego przypadek jest szczególny: nie pracuje w warsztacie, ale u siebie w domu. Zamienia własny dom w laboratorium danych. Układa, sortuje, organizuje, będąc jednocześnie filmowanym. To jest most między światem zawodowym a domowym. To jest znak, że granica między pracą a życiem prywatnym zanika. Robot uczy się w naszych domach. Uczy się od naszych domów.

A co, jeśli robot uczyłby się u Ciebie?

Journalista Reece Rogers testował przez tydzień platformy, które płacą za nagrywanie prac domowych w celu trenowania robotów humanoidalnych (20minutos). Wypróbował trzy różne firmy: Kled, Luel i Waffle Video (20minutos). Jego doświadczenie jest poufne. Po przesłaniu dziewięciu filmów i 97 zdjęć na platformę Kled, otrzymał tylko jednego dolara (20minutos). Monetyzacja danych nie jest natychmiastowa. Jest fragmentaryczna. Zależy od jakości, ilości i specyficznych reguł każdej platformy.

Platforma Luel oferuje stawkę 6,60 dolara za godzinę wideo, pod warunkiem, że dłonie są widoczne w 95 % ujęć (20minutos). Pięciominutowy film pokazujący mycie naczyń został najpierw odrzucony przez Luel, zanim został zaakceptowany i opłacony w wysokości 55 centów (20minutos). Odrzucenie jest częste. Algorytmy kontroli jakości są rygorystyczne. Jeśli dłonie znikają, jeśli obraz jest rozmyty, jeśli gest jest niejednoznaczny, film jest odrzucony. Trzeba zacząć od nowa. Trzeba filmować lepiej. To jest proces iteracyjny.

Platforma Waffle Video płaci 25 dolarów za godzinę wideo za zadania takie jak sznurowanie butów lub nalewanie płynów (20minutos). To jest wyższa stawka, ale wymagania są również bardziej precyzyjne. Reece Rogers wysłał 125 zatwierdzonych nagrań do Waffle Video w ciągu kilku dni, co przyniosło mu 20 dolarów (20minutos). Łącznie, dziennikarz zarobił 21,55 dolara w ciągu tygodnia, łącząc zyski z trzech platform (20minutos). To nie jest fortuna. Ale to jest sygnał. Rynek istnieje. Popyt jest realny. Firmy są gotowe płacić za dostęp do ludzkiej rzeczywistości.

A co, jeśli jutro musiałbyś nagrywać się, aby trenować robota, który będzie myć Twoje naczynia? A co, jeśli Twój telefon stałby się Twoim głównym narzędziem pracy? A co, jeśli Twoja kuchnia stałaby się miejscem produkcji danych? Rajeshkumar Ramaswamy uważa, że przy obecnym tempie, roboty domowe mogłyby być komercjalizowane w Indiach w ciągu najbliższych lat (NPR). To już nie jest kwestia „czy”, ale „kiedy”. Technologia jest. Dane są. Dłonie są. Brakuje tylko produktu końcowego.

Sneha Jegadish ma nadzieję, że robot przejmie prace domowe, nawet jeśli oznacza to, że straci obecne zatrudnienie (NPR). To jest paradoks tej nowej gospodarki. Tworzymy narzędzia, które nas zastąpią. Nagrywamy się, aby nauczyć maszynę tego, co potrafimy robić. Sprzedajemy swój czas, aby sfinansować własną przestarzałość. Ale czy to jest takie złe? Jeśli robot przejmie powtarzalne, męczące, uciążliwe zadania, czy nie zyskujemy czasu? Czy nie zyskujemy wolności?

Robot nie jest wrogiem. Jest uczniem. A my jesteśmy jego nauczycielami. Każdy gest, który nagrywasz, każdy ruch, który przechwytujesz, jest lekcją. Uczysz go trzymać widelca. Uczysz go otwierać kran. Uczysz go omijać przeszkody. Uczysz go żyć. A w zamian odda Ci Twój czas. Odda Ci Twoją energię. Odda Ci Twoje życie.

Więc za każdym razem, gdy myjesz talerz, spójrz na swoje dłonie. Spójrz na spływającą wodę. Spójrz na tworzącą się pianę. Wyobraź sobie, że piszesz kod źródłowy przyszłego towarzysza. Wyobraź sobie, że Twój rytuał jest podstawą jego osobowości. Robot nie jest w fabryce. Jest w Twojej kuchni. Jest w Twoim salonie. Jest w Twoich dłoniach. I uczy się, dzień po dniu, stawać się podobny do Ciebie. Stawać się użytecznym. Stawać się niezbędnym.

Kwestią nie jest już to, czy robot będzie myć Twoje naczynia. Kwestią jest to, czy jesteś gotów pokazać mu, jak to robić. Czy akceptujesz, aby stać się nauczycielem maszyny? Czy akceptujesz, że Twoje codzienne życie będzie surowcem innowacji? Za kilka lat, gdy zobaczysz robota humanoidalnego ślizgającego się po Twojej kuchni, czystego i efektywnego, będziesz wiedzieć, skąd pochodzi. Pochodzi z Twoich dłoni. Pochodzi z Twoich gestów. Pochodzi od Ciebie.