Индийские работники зарабатывают 2,40 доллара в час, снимая ежедневные задачи для обучения ИИ-робота

Работники в Тамилнаде ежедневно снимают рутинные задачи — например, нарезают манго и завязывают обувь — используя камеры, закреплённые на повязке на голову; они зарабатывают около $2,40 в час, чтобы поставлять обучающие данные для ИИ-роботов. Эти материалы, известные как эгоцентрическое видео, обрабатываются компаниями вроде Objectways, основанной генеральным директором Рави Шанкаром, которая поставляет техклиентам из США, включая Amazon. Goldman Sachs прогнозирует, что рынок гуманоидных роботов достигнет $38 млрд к 2035 году, что будет стимулировать спрос на подобные данные о человеческом контексте. Практика вызвала споры о приватности работников и равенстве оплаты: дешёвая рабочая сила в Индии подпитывает высокомаржинальные продукты робототехники в США.

Работники снимают ежедневные задачи, чтобы генерировать обучающие данные для ИИ

На юге Индии люди записывают себя, выполняя обычные действия — нарезают манго, завязывают обувь, готовят кофе — с помощью камер смартфонов, закреплённых у них на головах. Получившееся эгоцентрическое видео от первого лица показывает, как руки движутся при выполнении задач, связывая намерение, движение и обстановку в одном непрерывном потоке. Этот формат ценят разработчики ИИ, потому что он учит роботов подражанию без необходимости писать пошаговый код. Работникам платят примерно $2,40 в час за запись этих задач дома и на рабочих местах. В качестве примера, упомянутого в материале, названа Нагиредди Срирамиачандра, которая снимает нарезку манго в Тамилнаде.

Objectways поставляет эгоцентрическое видео техклиентам в США

Objectways — компания по разметке данных, основанная Рави Шанкаром, работает как узел в цепочке поставок для обучения ИИ. Сотрудники снимают сотни микрозадач внутри смоделированных домов и заводских макетов, затем коллеги помечают/снабжают подписью кадры так, чтобы их можно было преобразовать в машинные шаги. По словам компании, результат передают техклиентам из США, которые создают бытовых роботов и складские системы, включая такие фирмы, как Amazon. Бизнес-модель опирается на производство больших объёмов чистых данных о реальном поведении, чтобы обучать гуманоидных и мобильных роботов. Goldman Sachs прогнозирует, что расходы, связанные с гуманоидными роботами, могут превысить $38 млрд к 2035 году — при условии снижения затрат на оборудование и дальнейшего улучшения универсальных моделей ИИ.

Возникают опасения по приватности и справедливости оплаты из-за практик сбора данных

Съёмка повседневных действий на кухнях, в гостиных и на заводских площадках поднимает вопросы о приватности. Некоторые работники стараются не снимать спальни или членов семьи, а другие добиваются понятных правил по срокам хранения данных, лицензированию и тому, будут ли их записи использовать в будущих коммерческих моделях без дополнительной компенсации. Ещё одна проблема — равенство оплаты: разрыв между роботами, обученными на дешёвой рабочей силе, и премиальными продуктами, продаваемыми в США, привлёк внимание со стороны политиков и покупателей. Вопрос о том, должны ли датасеты, обеспечивающие высокомаржинальную робототехнику, приносить более высокую зарплату тем, кто создаёт данные, перекликается с прежними спорами вокруг каршеринга и модерации контента. Несмотря на эти вопросы, команды в США продолжают требовать разнообразные руки, освещение и обстановку, чтобы избежать «хрупких» моделей ИИ, поддерживая спрос на такие материалы.

FAQ

Какие задачи снимают работники в Тамилнаде для обучения ИИ?
Работники снимают обычные ежедневные действия, такие как нарезка манго, завязывание обуви и приготовление кофе, используя камеры на повязке. Эти материалы используют для обучения ИИ-роботов выполнять похожие задачи.

Сколько платят работникам за запись эгоцентрического видео?
Работники зарабатывают около $2,40 в час за съёмку задач дома и на рабочих местах, которые поставляют обучающие данные для разработки ИИ-роботов.

Какие опасения по приватности возникают из-за такого сбора данных?
Записи часто делают на кухнях, в гостиных и на заводских площадках, что вызывает вопросы о хранении, лицензировании и том, будет ли контент использоваться в будущих коммерческих моделях без постоянной компенсации работникам. Некоторые работники избегают съёмки спален или членов семьи.