คนงานในรัฐทมิฬนาฑูถ่ายงานประจำวัน เช่น การหั่นมะม่วงและการผูกเชือกรองเท้า โดยใช้กล้องติดแถบคาดศีรษะ ได้ค่าตอบแทนราว 2.40 ดอลลาร์สหรัฐต่อชั่วโมง เพื่อป้อนข้อมูลฝึกอบรมให้กับหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI วิดีโอที่เรียกว่า “วิดีโอมุมมองของผู้สวมใส่” (egocentric video) ถูกประมวลผลโดยบริษัทอย่าง Objectways ซึ่งก่อตั้งโดยซีอีโอ Ravi Shankar และป้อนให้ลูกค้าเทคสหรัฐ รวมถึง Amazon โกลด์แมน แซคส์ คาดการณ์ว่าตลาดหุ่นยนต์แบบมนุษย์ (humanoid) จะมีมูลค่า 38 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2035 ซึ่งจะเพิ่มความต้องการข้อมูลลักษณะนี้ที่สะท้อนบริบทของมนุษย์ แนวปฏิบัตินี้จุดประเด็นถกเถียงเรื่องความเป็นส่วนตัวของคนงานและความเท่าเทียมด้านค่าจ้าง เพราะแรงงานราคาถูกในอินเดียป้อนสินค้าโรบอทที่ทำกำไรสูงในสหรัฐ
คนงานถ่ายงานประจำวันเพื่อสร้างข้อมูลฝึก AI
ทางตอนใต้ของอินเดีย ผู้คนบันทึกตัวเองขณะทำกิจกรรมธรรมดา เช่น การหั่นมะม่วง การผูกเชือกรองเท้า การชงกาแฟ ด้วยกล้องสมาร์ทโฟนที่ติดไว้บนหัว วิดีโอที่ได้เป็นภาพมุมมองบุคคลแรกที่บันทึกว่า “มือ” เคลื่อนไหวอย่างไรระหว่างทำงาน โดยแมปเจตนา การเคลื่อนไหว และสภาพแวดล้อมไว้เป็นสตรีมเดียว รูปแบบวิดีโอแบบ egocentric นี้เป็นที่ต้องการของนักพัฒนา AI เพราะช่วยสอนให้หุ่นยนต์เลียนแบบ โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดแบบทีละขั้น คนงานได้รับค่าตอบแทนประมาณ 2.40 ดอลลาร์สหรัฐต่อชั่วโมงสำหรับการบันทึกงานทั้งในบ้านและที่ทำงาน ตัวอย่างที่ถูกอ้างถึงในแหล่งข่าวคือ Nagireddy Sriramyachandra ผู้ถ่ายวิดีโอการหั่นมะม่วงในรัฐทมิฬนาฑู
Objectways ป้อนวิดีโอแบบมุมมองผู้สวมใส่ให้ลูกค้าเทคของสหรัฐ
Objectways ซึ่งเป็นบริษัทติดฉลากข้อมูล (data-labeling) ที่ก่อตั้งโดย Ravi Shankar ทำหน้าที่เหมือนศูนย์กลางในห่วงโซ่อุปทานข้อมูลฝึก AI พนักงานถ่ายงานจิ๋ว (micro-tasks) หลายร้อยรายการภายในบ้านที่จัดฉากและฉากจำลองโรงงาน จากนั้นเพื่อนร่วมงานจะใส่คำอธิบายกำกับเฟรมให้เป็นขั้นตอนที่เครื่องอ่านได้ ตามที่บริษัทระบุ ผลลัพธ์ถูกส่งมอบให้ลูกค้าเทคของสหรัฐที่พัฒนาหุ่นยนต์สำหรับงานในบ้านและระบบคลังสินค้า รวมถึงบริษัทอย่าง Amazon โมเดลธุรกิจพึ่งพาการผลิตข้อมูลพฤติกรรมจริงในปริมาณมหาศาลที่ “สะอาด” เพื่อฝึกหุ่นยนต์แบบมนุษย์และหุ่นยนต์เคลื่อนที่ Goldman Sachs คาดการณ์ว่าการใช้จ่ายที่เชื่อมโยงกับหุ่นยนต์แบบมนุษย์อาจเกิน 38 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2035 โดยสมมติว่าต้นทุนฮาร์ดแวร์ลดลง และโมเดล AI อเนกประสงค์ยังคงพัฒนาได้ดีขึ้น
ประเด็นความเป็นส่วนตัวและความไม่เท่าเทียมด้านค่าจ้างเกิดจากการเก็บข้อมูล
การบันทึกกิจกรรมประจำวันในครัว ห้องนั่งเล่น และพื้นที่ในโรงงานทำให้เกิดคำถามเรื่องความเป็นส่วนตัว พนักงานบางคนหลีกเลี่ยงการถ่ายห้องนอนหรือสมาชิกในครอบครัว ขณะที่บางคนต้องการกติกาที่ชัดเจนเกี่ยวกับการเก็บรักษาข้อมูล ใบอนุญาต และว่าวิดีโอของพวกเขาจะถูกนำไปใช้ในโมเดลเชิงพาณิชย์ในอนาคตโดยไม่มีค่าตอบแทนเพิ่มเติมหรือไม่ อีกประเด็นคือความเท่าเทียมด้านค่าจ้าง: ช่องว่างระหว่างหุ่นยนต์ที่ถูกฝึกจากแรงงานราคาถูกกับสินค้าพรีเมียมที่ขายในสหรัฐได้ถูกตั้งข้อสังเกตจากผู้กำหนดนโยบายและลูกค้า คำถามว่า “ชุดข้อมูลที่ทำให้เกิดโรบอทที่มีกำไรสูงควรจ่ายค่าจ้างที่สูงกว่าสำหรับผู้มีส่วนร่วมหรือไม่” สะท้อนประเด็นถกเถียงก่อนหน้านี้เกี่ยวกับบริการเรียกรถ (ride-hailing) และการกำกับดูแลเนื้อหา (content moderation) แม้จะมีข้อกังวลเหล่านี้ ทีมในสหรัฐยังคงต้องการมือ แสง และสภาพแวดล้อมที่หลากหลายเพื่อหลีกเลี่ยงโมเดล AI ที่เปราะบาง ซึ่งทำให้ความต้องการวิดีโอยังคงอยู่
FAQ
คนงานในรัฐทมิฬนาฑูถ่ายงานอะไรบ้างเพื่อใช้ฝึก AI?
คนงานถ่ายกิจกรรมประจำวันทั่วไป เช่น การหั่นมะม่วง การผูกเชือกรองเท้า และการชงกาแฟ โดยใช้กล้องติดแถบคาดศีรษะ วิดีโอนำไปใช้ฝึกหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้ทำงานลักษณะเดียวกัน
คนงานได้เงินเท่าไรสำหรับการบันทึกวิดีโอแบบมุมมองผู้สวมใส่?
คนงานได้รับประมาณ 2.40 ดอลลาร์สหรัฐต่อชั่วโมงสำหรับการถ่ายงานในบ้านและที่ทำงาน ซึ่งเป็นข้อมูลฝึกสำหรับการพัฒนาหุ่นยนต์ AI
ประเด็นความเป็นส่วนตัวใดที่เกิดขึ้นจากการเก็บข้อมูลนี้?
มักเป็นภาพจากครัว ห้องนั่งเล่น และพื้นที่ในโรงงาน ซึ่งทำให้เกิดคำถามเรื่องการเก็บรักษา ใบอนุญาต และว่าข้อมูลจะถูกนำไปใช้ในโมเดลเชิงพาณิชย์ในอนาคตโดยไม่มีค่าตอบแทนต่อเนื่องแก่คนงานหรือไม่ พนักงานบางคนหลีกเลี่ยงการถ่ายห้องนอนหรือสมาชิกในครอบครัว
