실제 데이터 수집을 전문으로 하는 AI 연구소는 로봇 훈련 데이터에 대한 갈망을 충족시킬 수 있는 새로운 방법을 찾았습니다. 바로 사람들의 집 수리 비용을 지불하는 것입니다. 금요일에 발표된 Tom's Hardware의 보고서에 따르면 HUMXN은 "웨어러블 캡처 기술"을 착용한 기술자가 작업 수행 방법을 기록하도록 하는 대가로 미국 3개 도시 주민들에게 배관, 전기, HVAC, 환기 덕트 청소 및 카펫 청소를 무료로 제공하고 있습니다.

이 프로그램은 미니애폴리스, 시카고, 마이애미에서 시작됩니다. 이 도시들은 기후가 매우 다르기 때문에 얼어붙은 파이프부터 습한 날씨의 HVAC 변형에 이르기까지 가정 서비스 조건도 매우 다르기 때문입니다. 주택 소유자는 HUMXN 무료 홈 서비스 웹페이지에서 자격 여부를 확인할 수 있습니다.

로봇이 배관공을 감시해야 하는 이유

전제는 간단하지만 로봇 산업에서는 점점 더 시급해지고 있습니다. 오늘날의 대규모 언어 모델은 인터넷에서 스크랩한 텍스트와 이미지로 훈련되었지만 숙련된 사람들이 세상과 물리적으로 어떻게 상호 작용하는지 보여주는 동등한 데이터는 없습니다. HUMXN은 실험실 시연이 비좁고 예측할 수 없는 실제 환경에서 작업하는 숙련된 기술자의 자연스러운 움직임을 포착하기 위해 고심하고 있다고 말합니다.

Tom's Hardware에 따르면 HUMXN 창립자인 Thomas Unise는 "차세대 AI에는 인터넷의 텍스트와 이미지 이상의 것이 필요할 것입니다."라고 말했습니다. "로봇은 숙련된 사람들이 실제 세계와 어떻게 상호 작용하는지 이해해야 합니다. 홈 서비스 기술자는 매일 수백만 개의 고도로 기술적인 작업을 수행합니다. 우리는 주택 소유자와 서비스 회사가 해당 전문 지식의 가치로부터 재정적으로 이익을 얻을 수 있는 방법을 만들고 있습니다."

주민들의 경우 거래는 간단합니다. 기록된 방문에 대한 대가로 일반적으로 수백 달러의 비용이 드는 무료 수리입니다. 기술자 및 서비스 회사의 경우 HUMXN은 프로그램을 수익원으로 구성합니다. 이는 AI 연구소가 이전에 합법적으로 얻을 수 있는 방법이 거의 없었던 전문 지식에 대한 대가를 지불하는 방법입니다.

AI Buzz Wire는 로봇 공학, 모델 및 그 뒤에 있는 데이터 파이프라인의 최신 AI 개발을 따르기 위해 수집부터 배포까지 전체 파이프라인을 다룹니다.

스크래핑 스캔들의 시대, 데이터 비용 지불

타이밍이 주목할 만하다. Meta, Nvidia 및 OpenAI를 포함한 주요 AI 회사는 모델 훈련 허가 없이 저작권이 있는 데이터 또는 개인 데이터를 사용했다는 비난을 반복적으로 받아 왔으며, 대서양 양쪽의 법원은 여전히 ​​공정 사용이 끝나는 지점을 정리하고 있습니다. 이러한 배경에서, 동의된 녹음을 얻기 위해 문자 그대로 집 수리에 보조금을 지급하는 연구소는 라이선스가 부여된 실제 데이터가 실행 가치가 있다고 확신하고 있습니다.

이 접근 방식은 또한 AI 회사가 가치 있다고 생각하는 것의 광범위한 변화를 반영합니다. 텍스트 중심의 언어 모델이 사용 가능한 인터넷을 포화시키면서 개척지는 요리, 청소, 수리 및 집을 탐색할 수 있는 로봇인 구현된 AI로 이동하고 있습니다. 이 시장에는 단계적 데모보다는 실제 집에서 인간이 정확히 이러한 작업을 수행하는 비디오가 필요하며, 기술자의 손, 도구 및 관점을 수동적으로 기록하는 웨어러블은 현재 이를 얻을 수 있는 가장 저렴한 방법입니다.

제공되는 5가지 서비스도 무작위가 아닙니다. 배관, 전기 작업 및 HVAC 수리는 모바일 로봇이 시도할 수 있는 가장 물리적으로 복잡한 작업 중 하나로 꾸준히 꼽힙니다. 좁고 조명이 어두운 공간에서의 미세한 조작, 익숙하지 않은 레이아웃에 대한 끊임없는 즉흥적 작업, 숙련된 사람에게는 쉽고 기계에게는 잔인한 판단 요구가 필요합니다. 카펫 청소 및 공기 덕트 작업은 오늘날의 로봇이 이미 근사화할 수 있는 것에 더욱 명확하게 매핑되는 반복적이고 넓은 영역의 동작 패턴을 추가합니다. 단일 데이터세트에서 난이도 스펙트럼의 양쪽 끝을 포착하는 것이 바로 핵심입니다.

공개 질문: 동의, 개인 정보 보호 및 규모

이 프로그램은 업계가 완전히 대답하지 못한 질문을 제기합니다. 주택 소유자는 녹화에 동의하지만 영상에는 기술자와 주택의 세부 사항이 담겨 있으며, 녹화 보관 기간, 액세스할 수 있는 사람, 익명 처리 방법에 대한 회사의 정책에 따라 해당 모델이 공정한 보상으로 간주되는지 아니면 할인으로 위장한 새로운 형태의 감시로 간주되는지가 결정됩니다.

노동 문제도 있다. 숙련된 직업은 예측할 수 없는 공간에서 민첩성을 요구하기 때문에 분석가들이 오랫동안 자동화로부터 가장 안전하다고 간주해 온 직업 중 하나입니다. HUMXN과 같은 연구소가 비디오에서 해당 전문 지식을 충분히 포착하는 데 성공한다면 오늘의 보수가 좋은 수리 작업은 내일의 교육 자료가 됩니다. 실제로 기술자는 언젠가 그들과 경쟁할 수 있는 시스템을 구축하는 데 도움을 줍니다.

현재 HUMXN의 제안은 3개 도시에서 진행되고 있으며 회사의 내기는 무료 카펫 청소가 로봇에게 영원히 청소하도록 가르치는 데이터에 비해 작은 가격이라는 것입니다. 주택 소유자가 동의하는지 여부와 기술자가 동의하는지 여부는 가구 규모에서 물리적 데이터에 대한 지불 모델에 대한 최초의 실제 테스트가 될 것입니다.

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