現実世界のデータ収集を専門とする AI ラボは、ロボットのトレーニング データへの飢えを満たす新しい方法、つまり人々の家の修理費用を支払うことを発見しました。金曜日に発表されたトムズ・ハードウェアのレポートによると、HUMXNは、「ウェアラブル・キャプチャ・テクノロジー」を装着した技術者に作業の様子を記録させる代わりに、米国の3都市の住民に配管、電気、空調設備、エアダクトの清掃、カーペットの清掃を無料で提供しているという。

このプログラムはミネアポリス、シカゴ、マイアミで開始されるが、これらの都市が選ばれたのは、気候が大きく異なるため、配管の凍結から湿気の多い天候による空調設備の負担に至るまで、在宅サービスの状態も大きく異なるためだと同社は述べている。住宅所有者は、HUMXN Free Home Service Web ページで資格があるかどうかを確認できます。

ロボットが配管工を監視する必要がある理由

この前提は単純ですが、ロボット業界にとってはますます緊急性が高まっています。今日の大規模な言語モデルは、インターネットから収集したテキストと画像に基づいてトレーニングされましたが、熟練した人々が世界と物理的にどのように対話するかを示す同等のデータの山はありません。 HUMXN によれば、実験室でのデモンストレーションでは、狭く予測できない実際の環境で作業する経験豊富な技術者の自然な動きを捉えるのが難しいという。

Tom's Hardware によると、HUMXN 創設者のトーマス・ユニセ氏は、「次世代の AI には、インターネットからのテキストや画像以上のものが必要になるだろう」と語った。 「ロボットは、熟練した人々が物理世界とどのように対話するかを理解する必要があります。ホームサービス技術者は、毎日何百万もの高度な技術的なタスクを実行しています。私たちは、住宅所有者やサービス会社がその専門知識の価値から経済的利益を得る方法を構築しています。」

住民にとって、取引は簡単です。訪問の記録と引き換えに、通常は数百ドルかかる修理を無料で提供します。 HUMXN は技術者やサービス会社に対して、このプログラムを収益源として位置づけています。これは、AI ラボがこれまで正規に取得する方法がほとんどなかった専門知識に対して報酬を得る方法です。

ロボット工学、モデル、その背後にあるデータ パイプラインの 最新の AI 開発 を追跡するために、AI Buzz Wire は収集から展開までのパイプライン全体をカバーしています。

スクレイピングスキャンダルの時代におけるデータ料金の支払い

タイミングが注目に値する。 Meta、Nvidia、OpenAIなどの大手AI企業は、自社のモデルをトレーニングするために著作権で保護されたデータや個人データを許可なく使用したとして繰り返し告発されており、大西洋の両側の裁判所はフェアユースの行き着く先をまだ整理中である。このような背景を背景に、同意された録音を取得するために文字通り家の修理に補助金を出している研究所は、ライセンスを取得した現実世界のデータが物流に値するものであると賭けています。

このアプローチは、AI 企業が価​​値があると考えるものの広範な変化も反映しています。テキストを大量に消費する言語モデルが利用可能なインターネットで飽和する中、フロンティアは、調理、掃除、修理、家の移動ができるロボットである身体化型 AI に向かって進んでいます。その市場では、演出されたデモではなく、実際の家庭で人間がまさにその作業を行っているビデオが必要であり、技術者の手、ツール、視点を受動的に記録するウェアラブルが、現在それを入手する最も安価な方法です。

提供される 5 つのサービスもランダムではありません。配管工事、電気工事、HVAC の修理は、移動ロボットが試みることができる最も物理的に複雑な作業に常にランクされています。これらは、狭くて照明が不十分な空間での細かい操作、不慣れなレイアウトでの絶え間ない即興作業、そして経験豊富な人間にとっては簡単だが機械にとっては過酷な判断判断を必要とします。カーペットの清掃やエアダクトの作業では、今日のロボットがすでに近似できるものに、より正確にマッピングされる、反復的で広い領域の動作パターンが追加されます。単一のデータセットでその困難スペクトルの両端を捉えることがまさに重要です。

未解決の質問: 同意、プライバシー、規模

このプログラムは、業界が完全には答えていない疑問を提起します。住宅所有者は録音に同意しているが、その映像には技術者や住宅の様子が詳細に捉えられており、録音の保存期間、誰がアクセスできるか、どのように匿名化するかに関する同社の方針が、このモデルが公正な報酬とみなされるか、それとも割引を装った新たな形の監視とみなされるかに影響を与えるだろう。

労働問題もあります。熟練した貿易は、まさに予測不可能な空間での器用さを要求されるため、アナリストが長い間自動化から最も安全であると考えてきた仕事の1つです。 HUMXN のような研究所がその専門知識を十分にビデオに収めることに成功すれば、今日の高給取りの修理作業が明日のトレーニング コーパスとなり、事実上、技術者がいつか競合する可能性のあるシステムの構築を支援することになります。

今のところ、HUMXNの提案は3つの都市で実施されており、同社の賭けは、無料のカーペット掃除が、ロボットに永久に掃除を教えるためのデータの対価として少額であるというものだ。住宅所有者が同意するかどうか、そして技術者が同意するかどうかは、世帯規模での物理データの支払いモデルの最初の実際のテストとなるでしょう。

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