Репортаж от Wedoany，Стартап в области ИИ Micro AGI запустил в Нью-Йорке бесплатную услугу по уборке под названием Shift, направленную на сбор обучающих данных для разработки человекоподобных роботов. Проект нанимает двух выпускников университетов в качестве уборщиков, которые работают пять дней в неделю, ежедневно убирая около пяти квартир, и устанавливают камеры на козырьках своих бейсболок для записи каждого движения в процессе уборки.
Эти работники используют собранные визуальные данные для обучения роботов выполнению домашних дел. Основатель Shift Беркан Кылыч в интервью BBC заявил, что основная техническая проблема заключается в изменениях освещения и объектов в реальном мире, и модели необходимо научиться координировать работу рук, камер и окружающей среды. Проект уже собирал видеозаписи ремонта автомобилей у механиков в Турции и планирует расшириться на такие сферы, как разнорабочие и ремонт. Журналист BBC Арчи Митчелл обнаружил двух выпускников университетов в возрасте около двадцати лет, которые пришли убирать его квартиру в Верхнем Ист-Сайде Нью-Йорка.
Такой подход, предлагающий бесплатные услуги в обмен на подробные визуальные данные, вызывает опасения по поводу конфиденциальности. Директор по технологическому открытому доступу и вовлечению сообщества Фонда электронных рубежей (Electronic Frontier Foundation) Рори Мир предупредил, что, несмотря на предварительное предоставление денег или услуг, общие данные могут иметь неблагоприятные последствия. Директор Центра электронной конфиденциальности (Electronic Privacy Information Center) Калли Шредер добавила, что видеозаписи внутри помещений фиксируют гораздо больше конфиденциальной информации, чем люди могут себе представить.
Видеозаписи внутри помещений могут захватывать чрезвычайно чувствительную информацию, такую как повседневные привычки и личные документы, и риск утечки данных или злоупотребления третьими лицами остается. Способ Shift обменивать бесплатные услуги на подробные видеозаписи отражает стремление индустрии ИИ к высококачественным обучающим данным. Такие данные о взаимодействии с реальным миром считаются ключом к преодолению неспособности человекоподобных роботов работать в неструктурированных средах.
Ожидается, что рынок обучающих данных для ИИ продолжит быстро расти, и компании и стартапы соревнуются в сборе большего количества данных для обучения моделей ИИ. Способ Shift обменивать бесплатные услуги на данные может стать прецедентом для новых бизнес-моделей в будущем, но устойчивость и нормативные требования в области конфиденциальности являются потенциальными препятствиями. Собранные данные имеют высокую ценность из-за содержащегося в них реального физического взаимодействия с окружающей средой, и их стоимость оценивается как превышающая затраты на рабочую силу.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
