Laboratorium sztucznej inteligencji specjalizujące się w gromadzeniu danych ze świata rzeczywistego znalazło nowy sposób na zaspokojenie głodu danych dotyczących szkolenia robotów: płacenie za naprawy domów. Jak wynika z opublikowanego w piątek raportu Tom's Hardware, HUMXN oferuje bezpłatną instalację wodno-kanalizacyjną, elektryczną, HVAC, czyszczenie kanałów wentylacyjnych i czyszczenie dywanów mieszkańcom trzech amerykańskich miast w zamian za umożliwienie technikowi noszącemu „technologię przechwytywania do noszenia” rejestrowania przebiegu pracy.
Program rozpoczyna się w Minneapolis, Chicago i Miami — wybranych miastach, jak twierdzi firma, ponieważ ich bardzo odmienny klimat powoduje bardzo odmienne warunki w zakresie usług domowych, od zamarzniętych rur po obciążenie HVAC spowodowane wilgotną pogodą. Właściciele domów mogą sprawdzić, czy się kwalifikują, na stronie internetowej bezpłatnego serwisu domowego HUMXN.
Dlaczego roboty muszą obserwować hydraulika
Założenie jest proste i coraz pilniejsze dla branży robotyki. Dzisiejsze duże modele językowe uczono na tekstach i obrazach pobranych z Internetu, ale nie ma równoważnego źródła danych pokazujących, w jaki sposób wykwalifikowani ludzie fizycznie wchodzą w interakcję ze światem. HUMXN twierdzi, że demonstracje laboratoryjne mają trudności z uchwyceniem naturalnych ruchów doświadczonych techników pracujących w ciasnych, nieprzewidywalnych rzeczywistych środowiskach.
„Następna generacja sztucznej inteligencji będzie potrzebować czegoś więcej niż tylko tekstu i obrazów z Internetu” – powiedział założyciel HUMXN, Thomas Unise, według Tom's Hardware. „Roboty muszą rozumieć, w jaki sposób wykwalifikowani ludzie wchodzą w interakcję ze światem fizycznym. Technicy zajmujący się usługami domowymi wykonują codziennie miliony zadań o charakterze wysoce technicznym. Tworzymy sposób, w jaki właściciele domów i firmy usługowe mogą czerpać korzyści finansowe z wartości tej wiedzy specjalistycznej”.
Dla mieszkańców sprawa jest prosta: bezpłatna naprawa, która normalnie kosztowałaby setki dolarów, w zamian za zarejestrowaną wizytę. Dla techników i firm usługowych HUMXN postrzega program jako źródło przychodów — sposób na zapłatę za specjalistyczną wiedzę, którą laboratoria sztucznej inteligencji miały wcześniej niewiele legalnych sposobów uzyskania.
Aby śledzić najnowsze osiągnięcia w zakresie sztucznej inteligencji w robotyce, modelach i stojących za nimi potokach danych, AI Buzz Wire obejmuje cały proces od pobrania do wdrożenia.
Płacenie za dane w epoce skandali związanych z kradzieżą
Godny uwagi jest czas. Największe firmy zajmujące się sztuczną inteligencją – w tym Meta, Nvidia i OpenAI – spotkały się z powtarzającymi się oskarżeniami o wykorzystywanie danych chronionych prawem autorskim lub danych osobowych bez pozwolenia na szkolenie swoich modeli, a sądy po obu stronach Atlantyku wciąż ustalają, gdzie kończy się dozwolony użytek. Na tym tle laboratorium, które dosłownie dotuje naprawy domów w celu uzyskania nagrań za zgodą, obstawia, że licencjonowane dane z rzeczywistego świata są warte logistyki.
Podejście to odzwierciedla również szerszą zmianę w tym, co firmy AI uważają za cenne. W miarę jak modele językowe żądne tekstu nasycają dostępny Internet, granica przesuwa się w kierunku ucieleśnionej sztucznej inteligencji — robotów, które mogą gotować, sprzątać, naprawiać i nawigować po domach. Na tym rynku potrzebne są nagrania wideo przedstawiające ludzi wykonujących dokładnie te zadania w prawdziwych domach, a nie inscenizowane demonstracje, a najtańszym obecnie sposobem na osiągnięcie tego są urządzenia do noszenia, które pasywnie rejestrują ręce, narzędzia i punkt widzenia technika.
Pięć oferowanych usług również nie jest przypadkowych. Hydraulika, prace elektryczne i naprawy instalacji HVAC niezmiennie zaliczają się do najbardziej złożonych fizycznie zadań, jakie może podjąć robot mobilny: wymagają precyzyjnej manipulacji w ciasnych, słabo oświetlonych przestrzeniach, ciągłej improwizacji wokół nieznanych układów oraz oceny, która jest łatwa dla doświadczonego człowieka i brutalna dla maszyny. Czyszczenie dywanów i prace w kanałach wentylacyjnych dodają powtarzalne wzorce ruchu na dużej powierzchni, które lepiej odwzorowują to, co potrafią już przybliżyć dzisiejsze roboty. Właśnie o to chodzi, aby obydwa końce tego spektrum trudności w jednym zestawie danych były uchwycone.
Pytania otwarte: zgoda, prywatność i skala
Program stawia pytania, na które branża nie odpowiedziała w pełni. Właściciele domów wyrażają zgodę na nagranie, ale materiał przedstawia techników – i domy – ze szczegółami intymnymi, a zasady firmy dotyczące tego, jak długo nagrania są przechowywane, kto może uzyskać do nich dostęp i jak są one anonimowe, zadecydują o tym, czy modelka będzie postrzegana jako godziwe wynagrodzenie, czy też nowa forma nadzoru ubranego w zniżkę.
Jest jeszcze kwestia pracy. Wykwalifikowane zawody należą do zawodów, które analitycy od dawna uważają za najbezpieczniejsze od automatyzacji właśnie dlatego, że wymagają zręczności w nieprzewidywalnych przestrzeniach. Jeśli laboratoriom takim jak HUMXN uda się uchwycić na wideo wystarczającą ilość tej wiedzy specjalistycznej, dzisiejsze dobrze płatne prace naprawcze staną się jutrzejszym korpusem szkoleniowym — w efekcie technicy będą pomagać w budowaniu systemów, które pewnego dnia mogą z nimi konkurować.
Na razie oferta HUMXN jest dostępna w trzech miastach, a firma zakłada, że bezpłatne czyszczenie dywanów to niewielka cena za dane, które uczą robota robić to na zawsze. To, czy właściciele domów się zgodzą – i czy technicy tak – będzie pierwszym prawdziwym testem modelu płatności za dane fizyczne w skali gospodarstwa domowego.
---
Wyprzedź sztuczną inteligencjęOtrzymuj najnowsze wiadomości, analizy i przełomowe informacje dotyczące sztucznej inteligencji — wszystko w jednym miejscu.
Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →
