美国外送巨头 DoorDash 今日推出全新 Tasks 应用程序，让外送员通过拍摄日常生活行为或录制语音内容，协助 AI 模型与机器人理解现实世界运作。此举为零工经济开启新收入来源，也反映许多产业正从现实世界收集数据用以训练自家模型或对外兜售的趋势。
(宝可梦玩家为公司训练 300 亿张照片打造「AI 世界模型」，助攻外送机器人产业)
DoorDash 推出 Tasks：外送员能从日常任务赚额外收入
DoorDash 宣布推出独立应用程序 Tasks，开放旗下数百万名外送员接取额外任务，以换取报酬。这些任务涵盖各类日常活动，例如叠衣服、洗碗、铺床，甚至修剪植栽等，报酬则依据任务的复杂度与所需时间而定，大约是几十美元不等。
此外，平台也提供语音录制任务，例如要求使用者以特定语言进行自然对话，协助语音模型训练。
DoorDash 表示，这些资料将用于提升 AI 与机器人对物理世界的理解能力，进一步应用于自动化与智慧系统发展。该公司亦指出，目前 Tasks 属于小规模测试计划，未来将逐步扩展任务种类与应用场景。
从文字图片到现实数据：AI 训练需求迈向实体行为
近年来，AI 训练资料来源已从文字与图片，延伸至更复杂的实体行为数据。DoorDash 的新计划正是此趋势的体现。通过收集人类在真实环境中的动作、操作流程与语言互动，AI 模型得以更精准模拟人类行为，例如学习如何正确将餐具放入洗碗机，或理解居家环境中的物品摆放方式。
Techcrunch 报导指出，DoorDash 所收集的影音资料，除了用于内部 AI 模型，也可能提供给零售、保险、旅宿与科技产业合作伙伴进行应用与测试，进一步扩大资料价值。
零工经济成 AI 数据最佳培养皿：Uber 等平台陆续跟进
DoorDash 并非唯一将零工劳动力导入 AI 训练的企业，Uber 早前已试行类似计划，让司机通过上传照片与录音资料赚取额外收入；InstaWork 则曾招募工作者佩戴头戴式装置，记录清洁家务的过程。更有机器人公司 Sunday Robotics 通过「动作捕捉手套」收集人体操作数据，用于训练家用机器人。
这种趋势显示，零工平台正逐渐成为「资料收集网络」，利用庞大的用户基础，在不同地区快速取得多样化的现实数据。
社区热议：AI 训练迈入「人类行为商品化」时代
随着 Task 计划曝光，社区上也出现相关讨论。Bankless 制作人认为，透过报酬诱因收集日常行为数据，可能会使零工劳动力转向资料生产成为趋势，这类资料对于发展自动化技术与机器人应用具有关键价值。
随着 DoorDash 持续与自动驾驶技术公司合作布局无人送餐服务，如何在效率提升、劳动形态转变与资料使用之间取得平衡，将成为产业与社会关注的重要议题。
这篇文章 拍叠衣服影片就能赚外快？DoorDash Tasks 让外送员兼职训练 AI 引发热议 最早出现于 链新闻 ABMedia。
