Когда Зевс, студент-медик, живущий в горном городе в центральной Нигерии, возвращается в свою студию после долгого дня в больнице, он включает кольцевую лампу, прикрепляет свой iPhone ко лбу и начинает записывать себя. Он поднимает руки перед собой, как лунатик, и кладет простыню на кровать. Он двигается медленно и осторожно, чтобы убедиться, что его руки остаются в кадре камеры.
Zeus — это устройство для записи данных, разработанное американской компанией Micro1, базирующейся в Пало-Альто, штат Калифорния, которая собирает данные из реального мира для продажи компаниям, занимающимся робототехникой. Поскольку такие компании, как Tesla, Figure AI и Agility Robotics, стремятся создавать человекоподобных роботов — роботов, которые по внешнему виду и движениям напоминают людей на заводах и в домах, — видеозаписи, сделанные работниками, выполняющими разовые заказы, такими как Zeus, становятся самым популярным способом их обучения.
Компания Micro1 наняла тысячи контрактных работников в более чем 50 странах, включая Индию, Нигерию и Аргентину, где множество технически подкованных молодых людей ищут работу. Они надевают айфоны себе на голову и записывают себя на видео, как складывают белье, моют посуду и готовят еду. Работа хорошо оплачивается по местным меркам и способствует развитию местной экономики, но поднимает сложные вопросы о конфиденциальности и информированном согласии. А сама работа порой бывает сложной — и странной.
Зевс нашел эту работу в ноябре, когда о ней начали говорить повсюду в LinkedIn и YouTube. «Это была бы прекрасная возможность заявить о себе и предоставить данные, которые будут использоваться для обучения роботов в будущем», — подумал он.
Зевсу платят 15 долларов в час, что является хорошим доходом в условиях напряженной экономики Нигерии с высоким уровнем безработицы. Но, будучи целеустремленным студентом, мечтающим стать врачом, он находит ежедневную многочасовую глажку одежды скучной.
«Мне это совсем не нравится», — говорит он. «Я из тех людей, которым нужна… техническая работа, требующая от меня умственного мышления».
Зевс, как и все сотрудники, опрошенные изданием MIT Technology Review, попросили называть их только псевдонимами, поскольку им не было разрешено рассказывать о своей работе.
Создание человекоподобных роботов, как известно, представляет собой сложную задачу, поскольку манипулирование физическими объектами — это навык, требующий высокого мастерства. Однако появление больших языковых моделей, лежащих в основе чат-ботов, таких как ChatGPT, привело к кардинальным изменениям в робототехнике. Подобно тому, как большие языковые модели научились генерировать слова, обучаясь на огромных массивах текста, собранного из интернета, многие исследователи считают, что человекоподобные роботы могут научиться взаимодействовать с миром, обучаясь на больших объемах данных о движениях.
Примечание редактора: В недавнем опросе читатели MIT Technology Review выбрали человекоподобных роботов в качестве 11-го прорывного направления для нашего списка 10 прорывных технологий 2026 года.
Однако для робототехники требуются гораздо более сложные данные о физическом мире, которые найти гораздо сложнее. Виртуальные симуляции могут обучить роботов выполнению акробатических трюков, но не захвату и перемещению объектов, поскольку симуляции с трудом моделируют физические процессы с идеальной точностью. Для работы роботов на заводах и в качестве уборщиков могут потребоваться данные из реального мира, сбор которых, несмотря на свою трудоемкость и дороговизну, может оказаться именно тем, что нам нужно.
Инвесторы лихорадочно вкладывают деньги в решение этой задачи, потратив более 6 миллиардов долларов на человекоподобных роботов в 2025 году. А запись данных на дому становится бурно развивающейся сферой фриланса по всему миру. Компании, занимающиеся обработкой данных, такие как Scale AI и Encord, набирают собственные армии операторов, а DoorDash платит курьерам за съемку себя во время выполнения домашних дел. А в Китае работники десятков государственных центров обучения роботов надевают гарнитуры виртуальной реальности и экзоскелеты, чтобы научить человекоподобных роботов открывать микроволновку и протирать стол.
«Спрос очень высок и стремительно растет», — говорит Али Ансари, генеральный директор Micro1. По его оценкам, компании, занимающиеся робототехникой, сейчас ежегодно тратят более 100 миллионов долларов на приобретение реальных данных у его компании и подобных ей.
Один день из жизни
Сотрудники Micro1 проходят проверку с помощью искусственного интеллекта по имени Зара, который проводит собеседования и анализирует образцы видеороликов с домашними делами. Каждую неделю они присылают видео, на которых выполняют домашние обязанности, следуя инструкциям, например, держа руки на виду и двигаясь в естественном темпе. Видеоролики проверяются как искусственным интеллектом, так и человеком, и либо принимаются, либо отклоняются. Затем они аннотируются искусственным интеллектом и командой из сотен людей, которые размечают действия на видео.
«Спрос очень высок и стремительно растёт».
Али Ансари, генеральный директор Micro1
Поскольку этот подход к обучению роботов находится на начальной стадии развития, пока неясно, что именно представляет собой качественные обучающие данные. Тем не менее, «необходимо предоставить множество вариаций, чтобы робот мог хорошо обобщать базовые навыки навигации и манипулирования окружающим миром», — говорит Ансари.
Однако многие работники говорят, что создание разнообразного «контента о домашних делах» в их крошечных домах — непростая задача. Зевс, энергичный студент, живущий в скромной студии, с трудом записывает что-либо, кроме ежедневной глажки одежды. Арджун, репетитор из Дели, Индия, тратит час на создание 15-минутного видео, потому что много времени уделяет придумыванию новых заданий по дому.
«Сколько контента можно создать дома? Сколько контента?» — говорит он.
Также возникает сложный вопрос конфиденциальности. Компания Micro1 просит сотрудников не показывать свои лица на камеру и не разглашать личную информацию, такую как имена, номера телефонов и даты рождения. Затем она использует искусственный интеллект и экспертов для удаления всего, что может просочиться в сеть.
Но даже без лиц, видеозаписи запечатлевают интимный срез жизни рабочих: интерьеры их домов, их вещи, их повседневную жизнь. И понять, какую личную информацию они могут записывать, выполняя работу по дому, может быть непросто. Анализ таких видеоматериалов может не выявить конфиденциальную информацию, выходящую за рамки самых очевидных идентификаторов.
Для работников с семьями сохранение личной жизни вне поля зрения камер — это постоянная борьба. Арджуну, отцу двух дочерей, приходится вытаскивать свою непоседливую двухлетнюю дочь из кадра. «Иногда работать очень сложно, потому что моя дочь еще маленькая», — говорит он.
Саша, бывшая банкирша, ставшая оператором видеонаблюдения в Нигерии, осторожно развешивает белье на улице в жилом комплексе, чтобы не записывать на видео своих соседей, которые смотрят на нее с недоумением.
«Это займет больше времени, чем кажется».
Кен Голдберг, Калифорнийский университет в Беркли
Хотя работники, опрошенные MIT Technology Review, понимают, что их данные используются для обучения роботов, никто из них точно не знает, как именно их данные будут использоваться, храниться и передаваться третьим сторонам, включая робототехнические компании, которым Micro1 продает эти данные. По словам Ансари, из соображений конфиденциальности Micro1 не называет своих клиентов и не раскрывает работникам конкретный характер проектов, в которых они участвуют.
«Важно, чтобы работники, участвующие в этом процессе, получали от самих компаний информацию о намерениях… о том, в каком направлении может развиваться подобная технология и как это может повлиять на них в долгосрочной перспективе», — говорит Ясмин Коттури, профессор человекоориентированных вычислительных систем в Университете Мэриленда.
По словам некоторых сотрудников, иногда они видят, как другие сотрудники спрашивают в корпоративном канале Slack, может ли компания удалить их данные. Компания Micro1 отказалась комментировать, удаляются ли такие данные.
«Люди сами выбирают этот путь, — говорит Ансари. — Они могут прекратить работу в любой момент».
Жажда данных
Учитывая, что тысячи работников выполняют свои домашние обязанности по-разному в разных домах, некоторые специалисты по робототехнике задаются вопросом, достаточно ли надежны собранные данные для безопасного обучения роботов.
«То, как мы ведем свою жизнь дома, не всегда правильно с точки зрения безопасности», — говорит Аарон Пратер, специалист по робототехнике из ASTM International. «Если эти люди учат нас вредным привычкам, которые могут привести к инциденту, то это некачественные данные». А огромный объем собираемых данных затрудняет их проверку на соответствие стандартам качества. Но Ансари говорит, что компания отклоняет видеоролики, демонстрирующие небезопасные способы выполнения задачи, в то время как неуклюжие движения могут быть полезны для обучения роботов тому, чего делать не следует.
Затем возникает вопрос о том, сколько именно этих данных нам нужно. Компания Micro1 заявляет, что располагает десятками тысяч часов видеоматериала, а Scale AI объявила о сборе более 100 000 часов.
Связанная статья
«На это потребуется много времени», — говорит Кен Голдберг, специалист по робототехнике из Калифорнийского университета в Беркли. Крупные языковые модели обучались на тексте и изображениях, на чтение которых человеку потребовалось бы 100 000 лет, а человекоподобным роботам может потребоваться еще больше данных, поскольку управление суставами роботов еще сложнее, чем генерация текста. «Это займет больше времени, чем думают люди», — говорит он.
Когда Датту, студент инженерного факультета, живущий в оживленном технологическом центре Индии, возвращается домой после целого дня занятий в университете, он пропускает ужин и мчится на свой крошечный балкон, заставленный горшечными растениями и гантелями. Он прикрепляет свой iPhone ко лбу и записывает на видео, как снова и снова складывает один и тот же комплект одежды.
Его семья смотрит на него с недоумением. «Для них это что-то вроде космической технологии», — говорит он. Когда он рассказывает друзьям о своей работе, «они просто поражены мыслью, что им могут платить за запись домашних дел».
Совмещать учебу в университете с записью данных, а также другой работой по аннотированию данных, отнимает у него много сил. Тем не менее, «чувствуешь, что делаешь что-то отличное от всего мира», — говорит он.
Источник: www.technologyreview.com
