Можно ли зарабатывать дополнительные деньги, снимая видео о складывании одежды? Задачи DoorDash позволяют курьерам подрабатывать и обучать ИИ, вызывая горячие обсуждения

Американский гигант доставки DoorDash сегодня запустил новое приложение Tasks, позволяющее курьерам снимать видео о своей повседневной жизни или записывать голосовые сообщения, чтобы помочь моделям искусственного интеллекта и роботам лучше понимать реальный мир. Этот шаг открывает новые источники дохода для платформы, а также отражает тенденцию, когда многие отрасли собирают данные из реальной жизни для обучения своих моделей или их коммерциализации.

(Игроки Pokémon тренируют «AI-модель мира», создавая 30 миллиардов фотографий для поддержки индустрии доставки роботов)

DoorDash запускает Tasks: курьеры могут зарабатывать дополнительные деньги за выполнение повседневных задач

DoorDash объявил о запуске отдельного приложения Tasks, которое дает миллионам своих курьеров возможность выполнять дополнительные задания за вознаграждение. Эти задания охватывают различные повседневные действия, такие как складывание одежды, мытье посуды, заправка кровати и даже обрезка растений. Размер вознаграждения зависит от сложности задания и времени, необходимого для его выполнения, и составляет примерно несколько десятков долларов.

Кроме того, платформа предлагает задания по записи голоса, например, требующие от пользователей вести естественные диалоги на определенном языке, что помогает в обучении голосовых моделей.

DoorDash заявляет, что собранные данные будут использоваться для повышения способности ИИ и роботов понимать физический мир, а также для дальнейшего развития автоматизированных и интеллектуальных систем. Компания также отмечает, что в настоящее время Tasks является пилотным проектом небольшого масштаба, и в будущем планируется расширение ассортимента заданий и сценариев их применения.

От текста и изображений к реальным данным: потребности в обучении ИИ движутся к физическому поведению

За последние годы источники данных для обучения ИИ расширились с текста и изображений до более сложных данных о физических действиях. Новый проект DoorDash — яркое проявление этой тенденции. Собирая информацию о движениях, операциях и языковом взаимодействии людей в реальных условиях, модели ИИ могут точнее моделировать человеческое поведение, например, учиться правильно размещать посуду в посудомоечной машине или понимать, как расположены предметы в домашней обстановке.

По сообщению Techcrunch, собранные видеоматериалы и аудиоданные, помимо использования внутри компании для обучения моделей ИИ, могут быть предоставлены партнерам из розничной торговли, страховых компаний, гостиничного и технологического секторов для применения и тестирования, что дополнительно увеличивает ценность данных.

Гиг-экономика как лучший источник данных для ИИ: платформы вроде Uber начинают активно подключаться

DoorDash не единственная компания, использующая гиг-работников для обучения ИИ. Ранее Uber экспериментировал с подобными проектами, позволяя водителям зарабатывать дополнительные деньги, загружая фотографии и аудиозаписи. Компания InstaWork также нанимала работников, которые носили шлемы для записи процесса уборки. Еще одна робототехническая компания Sunday Robotics собирает данные о человеческих действиях с помощью «перчаток для захвата движений», чтобы обучать домашних роботов.

Эта тенденция показывает, что платформы гиг-экономики постепенно превращаются в «сети сбора данных», используя огромную базу пользователей для быстрого получения разнообразных данных из реальной жизни в разных регионах.

Общественные обсуждения: эпоха «коммерциализации человеческого поведения» в обучении ИИ

После раскрытия проекта Tasks в соцсетях начались обсуждения. Создатель Bankless считает, что сбор данных о повседневных действиях за вознаграждение может привести к тому, что гиг-работники все больше станут производителями данных, что имеет ключевое значение для развития автоматизации и робототехники.

Поскольку DoorDash продолжает сотрудничество с компаниями в области автономных технологий для организации беспилотных служб доставки, важной темой станет поиск баланса между повышением эффективности, изменением трудовых моделей и использованием данных, что станет актуальным вопросом для индустрии и общества.

Эта статья: «Снял видео, как складывать одежду — заработал деньги? Tasks от DoorDash позволяет курьерам подрабатывать, обучая ИИ», впервые опубликована на Chain News ABMedia.