训练AI取代自己?纺织工和外卖骑手正收集"数据"
创立仅两个月，Egolab AI就被美国一家公司收购，交易金额达到七位数。“这一庞大的数据集将成为全球AI和机器人训练的基石。”Egolab AI公司称，工人们会因“为AI的进步做出贡献”而感到自身价值的提升，并且是自愿选择加入数据收集的。该公司强调，这一行为符合印度《2023年数字个人数据保护法》。
Egolab AI的一份报告样本显示，数据收集系统基于摄像头设备捕捉的画面，利用AI生成了工厂工人的“生产力分析”，列出“最佳工人”和“最差工人”的生产力，并以此计算出“平均生产力”得分。
Egolab.AI的样本报告展示工厂工人的“生产力分析”。
样本报告中的分析写道：“您的工人平均每天有2.2小时没有在工作，这导致您每天因产出减少而损失约33000卢比。”此外，报告还量化地拆解了工人在非工作时间都在做什么，例如“空闲比例”中有32%花在了与同事聊天上，报告甚至指名道姓地指出了特定工人。
随后，报告将这些分数与Egolab AI合作过的其他工厂进行对比，从而给出了工人生产力的百分位排名。
纺织业是印度最大的雇工行业之一，直接从业人口近4500万，其中许多人来自农村地区。这并不是唯一通过工人收集第一人称视角数据的行业。印度公司阿维格（Awign）企业有限公司也在收集类似数据，用于实现切黄瓜或整理玩具等家务活的自动化。另一家总部位于旧金山的初创公司Humyn AI也正试图建立类似的业务。
外卖骑手通过记录自己的工作赚钱
在美国，外卖骑手成为收集视觉数据的“工具”，他们还能从中赚取报酬。今年3月，美国外卖巨头DoorDash推出一款名为Tasks（任务）的独立应用。根据该公司公告，Tasks允许其美国800万名零工从业者通过记录自己执行各种任务的视频来赚钱。这些数据随后将被应用于训练AI和机器人。
这款新应用中提供的任务包括叠衣服、洗碗筷和铺床等日常家务，根据每项零工付出的劳动和复杂程度提供不同的报酬。像修剪植物和换盆这样难度较高的任务，报酬则更加丰厚。
骑手还可以通过录制其他语言的口语内容来获得报酬。应用上的一个任务列表就提示西班牙语使用者：“与您的朋友或家人就日常话题进行自然、即兴的对话”。
“我们认为，这对于构建物理智能的前沿领域将具有巨大意义。”DoorDash联合创始人兼首席技术官安迪·方（Andy Fang）在社交媒体上谈到此次发布时写道。
去年，优步（Uber）也试点了一项类似的任务，允许其美国零工从业者通过执行额外的数字化任务来赚钱，包括上传用于训练AI的照片和录音。近年来，数据标注行业蓬勃发展，数十个平台都在雇用合同工来帮助在线训练AI模型。
据《洛杉矶时报》报道，一款对接企业与小时工的招聘应用Instawork，一直在洛杉矶招募工人，让他们戴上配有手机支架的头带，记录打扫房间的过程。
其他机器人开发商也开发了类似的数据收集策略。总部位于美国加州的机器人公司Sunday Robotics向全国各地邮寄一种“技能捕捉手套”，人们通过戴着这种机械手套做家务来收集运动数据，数据随后会被用来训练该公司正在研发的AI驱动家用机器人。
然而，从收集第一人称视角数据到实现工厂机器人的自动化，科技公司需要来自多个地区的数十亿小时的高质量数据。像Build AI这样曾获得重量级投资的科技公司，目前声称收集到的数据也仅仅是冰山一角。
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好新闻没人评论怎么行，我来说几句
Egolab AI的一份报告样本显示，数据收集系统基于摄像头设备捕捉的画面，利用AI生成了工厂工人的“生产力分析”，列出“最佳工人”和“最差工人”的生产力，并以此计算出“平均生产力”得分。
Egolab.AI的样本报告展示工厂工人的“生产力分析”。
样本报告中的分析写道：“您的工人平均每天有2.2小时没有在工作，这导致您每天因产出减少而损失约33000卢比。”此外，报告还量化地拆解了工人在非工作时间都在做什么，例如“空闲比例”中有32%花在了与同事聊天上，报告甚至指名道姓地指出了特定工人。
随后，报告将这些分数与Egolab AI合作过的其他工厂进行对比，从而给出了工人生产力的百分位排名。
纺织业是印度最大的雇工行业之一，直接从业人口近4500万，其中许多人来自农村地区。这并不是唯一通过工人收集第一人称视角数据的行业。印度公司阿维格（Awign）企业有限公司也在收集类似数据，用于实现切黄瓜或整理玩具等家务活的自动化。另一家总部位于旧金山的初创公司Humyn AI也正试图建立类似的业务。
外卖骑手通过记录自己的工作赚钱
在美国，外卖骑手成为收集视觉数据的“工具”，他们还能从中赚取报酬。今年3月，美国外卖巨头DoorDash推出一款名为Tasks（任务）的独立应用。根据该公司公告，Tasks允许其美国800万名零工从业者通过记录自己执行各种任务的视频来赚钱。这些数据随后将被应用于训练AI和机器人。
这款新应用中提供的任务包括叠衣服、洗碗筷和铺床等日常家务，根据每项零工付出的劳动和复杂程度提供不同的报酬。像修剪植物和换盆这样难度较高的任务，报酬则更加丰厚。
骑手还可以通过录制其他语言的口语内容来获得报酬。应用上的一个任务列表就提示西班牙语使用者：“与您的朋友或家人就日常话题进行自然、即兴的对话”。
“我们认为，这对于构建物理智能的前沿领域将具有巨大意义。”DoorDash联合创始人兼首席技术官安迪·方（Andy Fang）在社交媒体上谈到此次发布时写道。
去年，优步（Uber）也试点了一项类似的任务，允许其美国零工从业者通过执行额外的数字化任务来赚钱，包括上传用于训练AI的照片和录音。近年来，数据标注行业蓬勃发展，数十个平台都在雇用合同工来帮助在线训练AI模型。
据《洛杉矶时报》报道，一款对接企业与小时工的招聘应用Instawork，一直在洛杉矶招募工人，让他们戴上配有手机支架的头带，记录打扫房间的过程。
其他机器人开发商也开发了类似的数据收集策略。总部位于美国加州的机器人公司Sunday Robotics向全国各地邮寄一种“技能捕捉手套”，人们通过戴着这种机械手套做家务来收集运动数据，数据随后会被用来训练该公司正在研发的AI驱动家用机器人。
然而，从收集第一人称视角数据到实现工厂机器人的自动化，科技公司需要来自多个地区的数十亿小时的高质量数据。像Build AI这样曾获得重量级投资的科技公司，目前声称收集到的数据也仅仅是冰山一角。
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