يرتدي عمال هنود هواتف ذكية مثبتة على رؤوسهم لتصوير روتينهم اليومي — الطهي، التنظيف، المشي، التسوق — مقابل حوالي 250 روبية (2.40 دولارًا) في الساعة. تُستخدم هذه اللقطات لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصةً الروبوتات البشرية التي تحتاج إلى فهم كيفية تحرك البشر وتفاعلهم مع العالم.
كيفية جمع اللقطات
يرتدي العمال هاتفًا ذكيًا على عصابة رأس أو حزام، لتسجيل فيديو من منظور الشخص الأول للمهام اليومية. الأجر — حوالي 2.40 دولارًا في الساعة — منخفض بالمعايير العالمية لكنه تنافسي في أجزاء من الهند حيث تتراوح أجور الأعمال المؤقتة المماثلة بين 150 و300 روبية في الساعة. لم يُذكر أسماء العمال في التقارير، لكنهم جزء من قوة عمل متنامية تزود المواد الخام لتدريب الذكاء الاصطناعي.
يُنتج النهج القائم على تثبيت الهاتف على الرأس ما يُسمى بلقطات المنظور الذاتي: فيديو من وجهة نظر مرتدي الجهاز. يختلف هذا عن فيديو الشخص الثالث الذي يُظهر الجسم كاملًا. تساعد بيانات المنظور الذاتي نماذج الذكاء الاصطناعي على تعلم كيف سترى كاميرا الروبوت العالم إذا كانت مثبتة على جذع أو رأس إنسان آلي.
الشركات المعالجة للبيانات
تُعرف شركتان بأنهما تشاركان في تحويل هذا الفيديو الخام إلى بيانات تدريب قابلة للاستخدام. Objectways، ومقرها الولايات المتحدة لكن لها عمليات في الهند، متخصصة في التعليق التوضيحي للبيانات للذكاء الاصطناعي. Humyn Lab، ومقرها بنغالور، تركز على جمع البيانات ووضع العلامات التي تركز على الإنسان. تأخذ كلتا الشركتين لقطات المنظور الذاتي وتضيفان بيانات وصفية — مربعات إحاطة، تسميات إجراءات، علامات كائنات — تحتاجها نماذج التعلم الآلي للتعلم منها.
العمل شاق. قد تتطلب كل ثانية من الفيديو عدة دقائق من التعليق التوضيحي البشري لتحديد ما يحدث: يد تصل إلى كوب، قدم تتخطى عتبة، شخص يفتح بابًا. تُباع مجموعات البيانات الناتجة أو تُرخّص لمطوري الذكاء الاصطناعي الذين يبنون روبوتات ومساعدين افتراضيين.
تقديرات المستثمرين تتوقع أن يصل سوق الروبوتات البشرية إلى 38 مليار دولار بحلول عام 2035. يعتمد هذا النمو على روبوتات يمكنها التنقل في البيئات البشرية — المنازل، المكاتب، المصانع — دون الاصطدام بالأثاث أو إساءة تفسير إيماءة. يتطلب تدريب تلك الروبوتات كميات هائلة من فيديوهات المنظور الأول التي تظهر كيف يتصرف البشر فعليًا، وليس فقط إجراءات ممنهجة في المختبر.
لقطات العمال الهنود تسد فجوة. معظم مجموعات بيانات المنظور الذاتي الحالية تأتي من باحثين أو متطوعين في دول غنية. تضيف البيانات الهندية تنوعًا: منازل مختلفة، أشياء مختلفة، روتين ثقافي مختلف. يساعد ذلك التنوع أنظمة الذكاء الاصطناعي على التعميم بشكل أفضل، رغم أنه يثير أيضًا تساؤلات حول ظروف العمل والموافقة.
يستمر العمل. الطلب على بيانات التدريب لا يتباطأ، والشركات المعنية ستستمر على الأرجح في التوظيف. الآن، يصور العمال، ويضع المعلقون التوضيحيون العلامات، وتتعلم الروبوتات — ساعة بعد ساعة مقابل 250 روبية.
