A gigante de entregas dos Estados Unidos, DoorDash, lançou hoje um novo aplicativo chamado Tasks, que permite aos entregadores capturar ações do dia a dia ou gravar conteúdos de voz para ajudar modelos de IA e robôs a compreenderem o mundo real. Esta iniciativa abre uma nova fonte de rendimento para a economia de trabalho temporário e reflete a tendência de várias indústrias coletarem dados do mundo real para treinar seus próprios modelos ou vendê-los externamente.
(Jogadores de Pokémon treinam 30 mil milhões de fotos para criar um “modelo de mundo de IA”, apoiando a indústria de robôs de entrega)
DoorDash lança Tasks: entregadores podem ganhar dinheiro extra com tarefas diárias
A DoorDash anunciou o lançamento do aplicativo independente Tasks, que permite a milhões de entregadores aceitar tarefas adicionais em troca de pagamento. Essas tarefas incluem atividades diárias como dobrar roupas, lavar louça, fazer a cama e até podar plantas, com remuneração variando conforme a complexidade e o tempo necessário, geralmente algumas dezenas de dólares.
Além disso, a plataforma também oferece tarefas de gravação de voz, como solicitar que os utilizadores conduzam diálogos naturais em idiomas específicos para ajudar no treino de modelos de voz.
A DoorDash afirma que esses dados serão utilizados para melhorar a compreensão de IA e robôs do mundo físico, avançando no desenvolvimento de sistemas automatizados e inteligentes. A empresa também destacou que, atualmente, o programa Tasks está em fase de testes limitados, com planos de expandir gradualmente os tipos de tarefas e cenários de aplicação.
De texto e imagens para dados do mundo real: a necessidade de treino de IA avança para comportamentos físicos
Nos últimos anos, as fontes de dados para treino de IA evoluíram de textos e imagens para comportamentos físicos mais complexos. O novo projeto da DoorDash é uma manifestação dessa tendência. Ao coletar ações humanas em ambientes reais, processos operacionais e interações verbais, os modelos de IA podem simular com maior precisão o comportamento humano, como aprender a colocar utensílios na máquina de lavar ou entender a disposição de objetos em casa.
De acordo com a Techcrunch, os vídeos e áudios coletados pela DoorDash não serão usados apenas para treinar modelos internos de IA, mas também poderão ser fornecidos a parceiros dos setores de retalho, seguros, hotelaria e tecnologia para aplicações e testes, ampliando ainda mais o valor dos dados.
A economia de trabalho temporário como berço de dados para IA: Uber e outras plataformas seguem o exemplo
A DoorDash não é a única a envolver a força de trabalho temporária no treino de IA. A Uber já testou um projeto semelhante, permitindo que motoristas ganhem dinheiro extra ao fazer upload de fotos e gravações de áudio. A Instawork também recrutou trabalhadores para usar dispositivos de cabeça enquanto realizavam tarefas de limpeza. Ainda, a empresa de robótica Sunday Robotics coleta dados de manipulação humana através de luvas de captura de movimento para treinar robôs domésticos.
Essa tendência mostra que plataformas de trabalho temporário estão se tornando redes de coleta de dados, aproveitando suas grandes bases de utilizadores para obter uma variedade de dados do mundo real em diferentes regiões rapidamente.
Discussões na comunidade: a era da “comercialização do comportamento humano” na formação de IA
Com a divulgação do programa Tasks, surgiram debates na comunidade. Um produtor do Bankless comentou que a coleta de dados de comportamentos diários através de incentivos financeiros pode transformar o trabalho temporário em uma produção de dados, que tem um valor crucial para o desenvolvimento de tecnologias de automação e aplicações robóticas.
À medida que a DoorDash continua colaborando com empresas de tecnologia de condução autónoma para expandir o serviço de entregas sem motorista, equilibrar eficiência, mudanças no mercado de trabalho e uso de dados será uma questão central para a indústria e a sociedade.
Este artigo: “Filmar-se dobrando roupas para ganhar dinheiro? Tasks da DoorDash permite que entregadores façam trabalhos paralelos treinando IA” foi originalmente publicado na ABMedia.
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