一家专门从事现实世界数据收集的人工智能实验室找到了一种满足机器人训练数据需求的新方法：为人们的房屋维修付费。据 Tom's Hardware 周五发布的一份报告称，HUMXN 正在向美国三个城市的居民提供免费的管道、电气、暖通空调、风管清洁和地毯清洁服务，作为交换，让一名佩戴“可穿戴捕捉技术”的技术人员记录工作是如何完成的。
该计划在明尼阿波利斯、芝加哥和迈阿密启动，该公司表示，之所以选择这些城市，是因为这些城市截然不同的气候产生了截然不同的家庭服务条件，从管道冻结到潮湿天气的暖通空调压力。房主可以在 HUMXN 免费家庭服务网页上检查他们是否符合资格。
为什么机器人需要监视水管工
前提很简单，而且对于机器人行业来说也越来越紧迫。当今的大型语言模型是根据从互联网上抓取的文本和图像进行训练的，但没有相应的数据来显示技术人员如何与世界进行物理交互。 HUMXN 表示，实验室演示很难捕捉经验丰富的技术人员在狭窄、不可预测的真实环境中工作的自然动作。
据 Tom's Hardware 报道，HUMXN 创始人 Thomas Unise 表示：“下一代人工智能将需要的不仅仅是互联网上的文本和图像。” “机器人需要了解技术人员如何与现实世界互动。家庭服务技术人员每天执行数百万项高技术任务。我们正在为房主和服务公司创造一种方式，让他们从专业知识的价值中获得经济利益。”
对于居民来说，交易很简单：免费维修通常需要花费数百美元，以换取记录访问。对于技术人员和服务公司来说，HUMXN 将该计划视为一种收入来源——这是一种为人工智能实验室以前几乎没有合法途径获得的专业知识付费的方式。
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在抄袭丑闻时代为数据付费
时机值得注意。包括 Meta、Nvidia 和 OpenAI 在内的主要人工智能公司一再面临未经许可使用受版权保护的数据或个人数据来训练其模型的指控，大西洋两岸的法院仍在确定合理使用的终点。在此背景下，一家为家庭维修提供补贴以获得经同意的录音的实验室认为，经过许可的真实世界数据值得付出物流。
这种方法还反映出人工智能公司认为有价值的东西发生了更广泛的转变。随着对文本的渴求的语言模型充斥着可用的互联网，前沿正在向实体人工智能发展——可以做饭、清洁、修理和导航的机器人。该市场需要人类在真实的家庭中完成这些任务的视频，而不是上演的演示，而被动记录技术人员的手、工具和观点的可穿戴设备是目前实现这一目标的最便宜的方式。
提供的五项服务也不是随机的。管道、电气工作和暖通空调维修一直是移动机器人可以尝试的物理上最复杂的任务之一：它们需要在狭窄、光线不足的空间中进行精细操作，在不熟悉的布局中不断进行即兴创作，以及对经验丰富的人类来说很容易但对机器来说很残酷的判断。地毯清洁和风管工作增加了重复的大面积运动模式，可以更清晰地映射到当今机器人已经可以近似的模式。在单个数据集中捕获难度范围的两端正是关键所在。
开放性问题：同意、隐私和规模
该计划提出了业界尚未完全回答的问题。房主同意录音，但录像记录了技术人员和房屋的详细信息，而公司关于录音保存时间、谁可以访问录音以及如何匿名的政策将决定该模式是被视为公平补偿，还是被视为打折的新形式的监控。
还有劳工问题。分析师长期以来一直认为，熟练工种是最安全的自动化职业之一，因为它们需要在不可预测的空间中保持灵活性。如果像 HUMXN 这样的实验室成功地在视频中捕捉到足够的专业知识，今天的高薪维修工作就会成为明天的培训资料库——实际上，技术人员可以帮助构建有一天可能与他们竞争的系统。
目前，HUMXN 的服务已在三个城市推出，该公司的赌注是，对于教机器人永远清洁地毯的数据来说，免费地毯清洁只是一个很小的代价。房主是否同意——以及技术人员是否同意——将是对家庭规模的物理数据付费模式的第一次真正考验。
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