أنا لا يعد مجرد إنسان. أنا قناة للواقع، ووسيلة للرسائل. أحمل سكينًا في يدي وأقطع خيارة عضوية، وأحنيها حتى يتمكن جهاز iPhone المثبت على جبهتي من التقاط جميع الأصابع العشرة. أرمي الشرائح في وعاء السلطة وأنهي التسجيل. في مكان ما، يكون الروبوت الصغير أكثر ذكاءً قليلاً.
كان هذا هو وجودي لمدة أسبوع كامل الشهر الماضي حيث كنت أقوم بجمع البيانات من شقتي المريحة، وتعليم الروبوتات البشرية كيفية تنظيف الأطباق، وطي الغسيل، وصب المشروبات، من بين المهام الوضيعة الأخرى. إذا كانت الروبوتات ستعيش معنا وتساعدنا في أعمال المنزل، فإنها بحاجة إلى تطوير المهارات الحركية الدقيقة. لقد قمت بواجباتي المنزلية بكل فخر (أنا لا أساهم عادةً في مجموعات البيانات الضخمة عندما أضع أحزمة الوقاية الخاصة بي جانباً). وكنت سعيدًا بكسب بعض المال أيضًا.
تعد مقاطع الفيديو من منظور الشخص الأول، والتي يتم تصويرها بكاميرا مثبتة على رأس الشخص أو صدره، حاجة متزايدة حيث تحاول المزيد من الشركات بناء الروبوتات وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. على الرغم من أن الإنترنت مليء بمقاطع الفيديو القابلة للنسخ، إلا أن المقاطع شديدة التحديد – مثل الآلاف من اللقطات المقربة التي تظهر الأيدي وهي تصب الماء في كوب دون أن تنسكب – يمكن أن تكون حاسمة لآلات الضبط الدقيق للتفوق في مهام العالم الحقيقي. هذا النمط من التسجيل، الذي يطلق عليه الصناعة البيانات الأنانية، مطلوب بشدة لدرجة أن بعض المستثمرين يقدرون أن الشركات الرائدة ستشتري مئات الملايين من الساعات من موردين خارجيين خلال السنوات القليلة المقبلة.
يقول آفي باتيل، مؤسس سوق جمع البيانات كليد، البالغ من العمر 22 عاماً: “أريد أن يسجل كل شخص على هذا الكوكب نفسه وهو يقوم بغسل الأطباق”. “سيؤدي ذلك إلى إنشاء روبوت حتى لا تضطر أبدًا إلى غسل الأطباق مرة أخرى.” إن جمع البيانات الأنانية ينمو بالفعل في بلدان مثل الهند، حيث يتقاضى العاملون لحسابهم الخاص عمومًا حوالي 125 دولارًا شهريًا في المتوسط، ويمكن لعربات الفيديو من منظور الشخص الأول أن تقدم أسعارًا مماثلة.
ومع تزايد الاهتمام، تتطلع المزيد من شركات جمع البيانات إلى التوسع في الولايات المتحدة، مثل تطبيق المهام المستقل الخاص بـ DoorDash الذي تم إطلاقه في وقت سابق من هذا العام. قبل فترة طويلة، قد يبدأ العديد من العاملين في مجال الأعمال المؤقتة في الولايات المتحدة في تقديم الواقع لتغطية نفقاتهم، بالإضافة إلى تناول الطعام في الخارج في درجة حرارة الغرفة المعتادة.
لحسن الحظ، كان لدي بالفعل حامل رأس للهاتف الذكي في حوزتي من اختبار تطبيق مهام DoorDash. كان انطباعي، حتى في ذلك الوقت، هو أن بيانات الفيديو المخصصة كانت بمثابة المستقبل البائس للعمل الحر، لكنني أردت أن أفهم هذه الصناعة المتنامية بشكل أفضل. نظرًا لأن تطبيق المهام غير متوفر في كاليفورنيا، حيث أعيش، فقد قمت بالتسجيل في ثلاث منصات أخرى: Kled، وLuel، وWaffle Video.
المال الذي كسبته كان ضئيلا. لقد قمت بشكل أساسي بتدريب الروبوتات مجانًا تقريبًا ولم أؤثر على إيجار سان فرانسيسكو البالغ 2500 دولار شهريًا والذي تقاسمته مع شريكي. لكن العربات كانت لها ميزة واحدة غير متوقعة: شقتي لم تكن بهذه النظافة من قبل.
لحظة اندلاع كليد جاء ذلك عندما نشر باتيل مقطع فيديو على X في وقت سابق من هذا العام، يعرض جزءًا من أرشيف الشركة الواسع النطاق لبيانات الفيديو. وسرعان ما تمت مشاهدة المقطع أكثر من 4 ملايين مرة، وبدأ مشترو البيانات في تفجير هاتف باتل. قال لي: “لقد تواصل معي كل نموذج تأسيسي ومختبر رئيسي وطلب البيانات”.
إن بيانات تدريب الروبوت ليست سوى جزء مما تجمعه Kled من أكثر من 300000 مستخدم – تدفع الشركة الناشئة في الغالب للأشخاص لتحميل ألبوم الكاميرا بالكامل كبيانات تدريب للذكاء الاصطناعي. لقد رأى باتيل أن المستخدمين الأوائل تمسكوا بعمل الحفلة في ماليزيا، وهناك قسم “المهام الخاصة” للمساعدة في الترويج لعمليات إرسال الفيديو. يختار المستخدمون، من القائمة، العمل الرتيب الذي يريدون تصويره ثم يلتقطون المحتوى مباشرة من خلال التطبيق. لم يتم إدراج سعر الساعة لهذه؛ يتم تصنيف كل منها على أنه منخفض أو متوسط أو مرتفع، دون نطاق محدد. (تقول الشركة أنه في غضون شهر تقريبًا، سيتضمن التحديث أسعارًا للعديد من المهام، ولكن ليس كلها.)
