वास्तविक दुनिया के डेटा संग्रह में विशेषज्ञता रखने वाली एक एआई लैब ने रोबोट प्रशिक्षण डेटा की भूख को संतुष्ट करने का एक नया तरीका खोजा है: लोगों के घर की मरम्मत के लिए भुगतान करना। शुक्रवार को प्रकाशित टॉम्स हार्डवेयर की एक रिपोर्ट के अनुसार, एचयूएमएक्सएन तीन अमेरिकी शहरों के निवासियों को मुफ्त प्लंबिंग, इलेक्ट्रिकल, एचवीएसी, एयर-डक्ट सफाई और कालीन सफाई की पेशकश कर रहा है, जिसके बदले में "पहनने योग्य कैप्चर तकनीक" पहनने वाले तकनीशियन को यह रिकॉर्ड करने की सुविधा दी जाएगी कि काम कैसे किया जाता है।

कंपनी का कहना है कि कार्यक्रम मिनियापोलिस, शिकागो और मियामी में लॉन्च किया गया है - चुने गए शहर, क्योंकि उनकी बहुत अलग जलवायु जमे हुए पाइप से लेकर आर्द्र-मौसम एचवीएसी तनाव तक बहुत अलग घरेलू-सेवा स्थितियां पैदा करती है। गृहस्वामी एचयूएमएक्सएन फ्री होम सर्विस वेबपेज पर जांच कर सकते हैं कि वे योग्य हैं या नहीं।

रोबोटों को प्लम्बर पर नजर रखने की आवश्यकता क्यों है

रोबोटिक्स उद्योग के लिए आधार सरल और तेजी से जरूरी है। आज के बड़े भाषा मॉडलों को इंटरनेट से प्राप्त पाठ और छवियों पर प्रशिक्षित किया गया था, लेकिन डेटा का कोई समकक्ष भंडार नहीं है जो यह दर्शाता हो कि कुशल लोग शारीरिक रूप से दुनिया के साथ कैसे बातचीत करते हैं। एचयूएमएक्सएन का कहना है कि लैब प्रदर्शन, तंग, अप्रत्याशित वास्तविक वातावरण में काम करने वाले अनुभवी तकनीशियनों की प्राकृतिक गतिविधियों को पकड़ने के लिए संघर्ष करते हैं।

टॉम्स हार्डवेयर के अनुसार, एचयूएमएक्सएन के संस्थापक थॉमस यूनिस ने कहा, "एआई की अगली पीढ़ी को इंटरनेट से टेक्स्ट और छवियों से कहीं अधिक की आवश्यकता होगी।" "रोबोटों को यह समझने की आवश्यकता है कि कुशल लोग भौतिक दुनिया के साथ कैसे बातचीत करते हैं। गृह-सेवा तकनीशियन हर दिन लाखों उच्च तकनीकी कार्य करते हैं। हम घर मालिकों और सेवा कंपनियों के लिए उस विशेषज्ञता के मूल्य से वित्तीय रूप से लाभ उठाने का एक तरीका बना रहे हैं।"

निवासियों के लिए, व्यापार सीधा है: एक नि:शुल्क मरम्मत जिसकी एक रिकॉर्डेड यात्रा के बदले आम तौर पर सैकड़ों डॉलर खर्च होंगे। तकनीशियनों और सेवा कंपनियों के लिए, HUMXN ने कार्यक्रम को एक राजस्व स्रोत के रूप में तैयार किया है - विशेषज्ञता के लिए भुगतान करने का एक तरीका जिसे प्राप्त करने के लिए AI प्रयोगशालाओं के पास पहले कुछ वैध तरीके थे।

रोबोटिक्स, मॉडल और उनके पीछे डेटा पाइपलाइनों में [नवीनतम एआई विकास] (https://aibuzzwire.news) का पालन करने के लिए, एआई बज़ वायर संग्रह से तैनाती तक पूरी पाइपलाइन को कवर करता है।

स्क्रैपिंग घोटालों के युग में डेटा के लिए भुगतान करना

समय उल्लेखनीय है. मेटा, एनवीडिया और ओपनएआई समेत प्रमुख एआई कंपनियों को अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने की अनुमति के बिना कॉपीराइट या व्यक्तिगत डेटा का उपयोग करने के बार-बार आरोपों का सामना करना पड़ा है, और अटलांटिक के दोनों किनारों पर अदालतें अभी भी यह तय कर रही हैं कि उचित उपयोग कहां समाप्त होता है। उस पृष्ठभूमि में, एक प्रयोगशाला जो वस्तुतः सहमति प्राप्त रिकॉर्डिंग प्राप्त करने के लिए घर की मरम्मत पर सब्सिडी देती है, यह शर्त लगा रही है कि लाइसेंस प्राप्त, वास्तविक दुनिया का डेटा लॉजिस्टिक्स के लायक है।

यह दृष्टिकोण एआई कंपनियों द्वारा मूल्यवान मानी जाने वाली चीज़ों में व्यापक बदलाव को भी दर्शाता है। जैसे-जैसे टेक्स्ट-भूखे भाषा मॉडल उपलब्ध इंटरनेट को संतृप्त करते हैं, सीमा सन्निहित एआई - रोबोट की ओर बढ़ रही है जो घरों में खाना बना सकते हैं, साफ कर सकते हैं, मरम्मत कर सकते हैं और नेविगेट कर सकते हैं। उस बाज़ार को मंचित डेमो के बजाय वास्तविक घरों में बिल्कुल वही कार्य करने वाले मनुष्यों के वीडियो की आवश्यकता है, और पहनने योग्य उपकरण जो निष्क्रिय रूप से एक तकनीशियन के हाथों, उपकरणों और दृष्टिकोण को रिकॉर्ड करते हैं, वर्तमान में इसे प्राप्त करने का सबसे सस्ता तरीका है।

प्रस्तावित पाँच सेवाएँ यादृच्छिक भी नहीं हैं। प्लंबिंग, बिजली का काम और एचवीएसी मरम्मत लगातार सबसे शारीरिक रूप से जटिल कार्यों में से एक है जो एक मोबाइल रोबोट कर सकता है: उन्हें तंग, खराब रोशनी वाले स्थानों में बारीक हेरफेर की आवश्यकता होती है, अपरिचित लेआउट के आसपास निरंतर सुधार और निर्णय कॉल की आवश्यकता होती है जो एक अनुभवी मानव के लिए आसान है और एक मशीन के लिए क्रूर है। कालीन की सफ़ाई और एयर-डक्ट का काम दोहराए जाने वाले, बड़े क्षेत्र के मोशन पैटर्न को जोड़ता है जो आज के रोबोट पहले से ही अनुमान लगा सकते हैं कि अधिक स्पष्ट रूप से मैप करते हैं। उस कठिनाई स्पेक्ट्रम के दोनों सिरों को एक ही डेटासेट में कैप्चर करना ही सटीक बिंदु है।

खुले प्रश्न: सहमति, गोपनीयता और पैमाना

कार्यक्रम ऐसे प्रश्न उठाता है जिनका उद्योग जगत ने पूरी तरह उत्तर नहीं दिया है। घर के मालिक रिकॉर्डिंग के लिए सहमति देते हैं, लेकिन फुटेज तकनीशियनों - और घरों - को गहन विवरण में कैद करता है, और रिकॉर्डिंग कितने समय तक रखी जाती है, उन तक कौन पहुंच सकता है और उन्हें कैसे गुमनाम किया जाता है, इस पर कंपनी की नीतियां तय करेंगी कि मॉडल को उचित मुआवजे के रूप में देखा जाता है या छूट के रूप में निगरानी के एक नए रूप के रूप में देखा जाता है।

श्रम का प्रश्न भी है. कुशल व्यवसाय उन नौकरियों में से हैं जिन्हें विश्लेषकों ने लंबे समय से स्वचालन से सबसे सुरक्षित माना है क्योंकि वे अप्रत्याशित स्थानों में निपुणता की मांग करते हैं। यदि एचयूएमएक्सएन जैसी प्रयोगशालाएं उस विशेषज्ञता को वीडियो पर पर्याप्त रूप से कैप्चर करने में सफल हो जाती हैं, तो आज का अच्छा भुगतान वाला मरम्मत कार्य कल का प्रशिक्षण कोष बन जाता है - तकनीशियनों के साथ, वास्तव में, उन प्रणालियों को बनाने में मदद मिलती है जो एक दिन उनके साथ प्रतिस्पर्धा कर सकती हैं।

अभी के लिए, HUMXN का ऑफर तीन शहरों में लाइव है, और कंपनी का दांव यह है कि मुफ्त कालीन सफाई उस डेटा के लिए एक छोटी सी कीमत है जो एक रोबोट को हमेशा के लिए ऐसा करना सिखाता है। क्या घर के मालिक सहमत हैं - और क्या तकनीशियन सहमत हैं - घरेलू पैमाने पर भुगतान-भौतिक-डेटा मॉडल की पहली वास्तविक परीक्षा होगी।

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