บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านส่งอาหารของสหรัฐฯ DoorDash เปิดตัวแอปพลิเคชันใหม่ชื่อ Tasks ให้พนักงานส่งอาหารถ่ายภาพกิจวัตรประจำวันหรือบันทึกเสียงเพื่อช่วยให้โมเดล AI และหุ่นยนต์เข้าใจการทำงานในโลกแห่งความเป็นจริง การเคลื่อนไหวนี้เปิดโอกาสให้เศรษฐกิจแบบกิ๊กงานสร้างรายได้ใหม่ และสะท้อนให้เห็นว่าหลายอุตสาหกรรมกำลังเก็บข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อฝึกโมเดลของตนเองหรือขายต่อให้ผู้อื่น
(ผู้เล่นโปเกมอนฝึกภาพถ่ายกว่า 30 พันล้านภาพเพื่อสร้าง “โมเดลโลก AI” ช่วยสนับสนุนอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ส่งอาหาร)
DoorDash เปิดตัว Tasks: พนักงานส่งอาหารสามารถทำรายได้เสริมจากงานประจำวัน
DoorDash ประกาศเปิดตัวแอปพลิเคชันแยกต่างหากชื่อ Tasks ให้พนักงานส่งอาหารหลายล้านคนรับงานเสริมเพื่อแลกกับค่าตอบแทน งานเหล่านี้ครอบคลุมกิจกรรมในชีวิตประจำวัน เช่น การพับผ้า ล้างจาน จัดเตียง หรือแม้แต่การตัดแต่งต้นไม้ ค่าตอบแทนจะขึ้นอยู่กับความซับซ้อนและเวลาที่ใช้ โดยประมาณอยู่ที่หลักสิบดอลลาร์สหรัฐฯ
นอกจากนี้ แพลตฟอร์มยังมีงานบันทึกเสียง เช่น การให้ผู้ใช้งานสนทนาในภาษาที่กำหนด เพื่อช่วยฝึกโมเดลเสียง
DoorDash ระบุว่าสิ่งที่เก็บรวบรวมนี้จะนำไปใช้เพื่อพัฒนาความสามารถของ AI และหุ่นยนต์ในการเข้าใจโลกทางกายภาพให้ดีขึ้น และนำไปใช้ในด้านอัตโนมัติและระบบอัจฉริยะต่อไป บริษัทยังชี้แจงว่า Tasks ในปัจจุบันเป็นโครงการทดสอบในวงจำกัด และจะค่อย ๆ ขยายประเภทงานและการใช้งานในอนาคต
จากข้อความและภาพสู่ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง: ความต้องการฝึก AI ก้าวเข้าสู่พฤติกรรมเชิงปฏิบัติจริง
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แหล่งข้อมูลสำหรับฝึก AI ได้ขยายจากข้อความและภาพ ไปสู่ข้อมูลพฤติกรรมเชิงปฏิบัติที่ซับซ้อนมากขึ้น โครงการใหม่ของ DoorDash เป็นตัวอย่างของแนวโน้มนี้ โดยการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับการเคลื่อนไหว การดำเนินกิจกรรม และการโต้ตอบทางภาษาของมนุษย์ในสภาพแวดล้อมจริง ทำให้โมเดล AI สามารถจำลองพฤติกรรมมนุษย์ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น เช่น การเรียนรู้วิธีวางเครื่องใช้บนเครื่องล้างจานอย่างถูกต้อง หรือการเข้าใจวิธีจัดวางสิ่งของในบ้าน
รายงานของ Techcrunch ระบุว่า ข้อมูลวิดีโอและเสียงที่ DoorDash เก็บรวบรวมไว้ นอกจากจะใช้ในโมเดล AI ภายในแล้ว ยังอาจถูกส่งต่อให้กับพันธมิตรในอุตสาหกรรมค้าปลีก ประกันภัย ที่พักอาศัย และเทคโนโลยี เพื่อการใช้งานและทดสอบ ซึ่งจะช่วยเพิ่มมูลค่าของข้อมูลในระดับที่สูงขึ้น
เศรษฐกิจแบบกิ๊กงานกลายเป็นแหล่งเพาะปลูกข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับ AI: Uber และแพลตฟอร์มอื่น ๆ ค่อย ๆ ตามมา
DoorDash ไม่ใช่บริษัทเดียวที่นำแรงงานกิ๊กงานเข้าสู่การฝึก AI ก่อนหน้านี้ Uber ก็ได้ทดลองโครงการในลักษณะเดียวกัน โดยให้คนขับรถอัปโหลดภาพถ่ายและข้อมูลเสียงเพื่อสร้างรายได้เสริม ขณะที่ Instawork เคยจ้างแรงงานให้สวมอุปกรณ์สวมศีรษะเพื่อบันทึกกระบวนการทำความสะอาดบ้าน นอกจากนี้ บริษัทหุ่นยนต์อย่าง Sunday Robotics ก็ใช้ “ถุงมือจับการเคลื่อนไหว” เพื่อเก็บข้อมูลการใช้งามนุษย์ในการฝึกหุ่นยนต์สำหรับใช้ในบ้านเรือน
แนวโน้มนี้แสดงให้เห็นว่า แพลตฟอร์มกิ๊กงานกำลังกลายเป็น “เครือข่ายเก็บข้อมูล” ขนาดใหญ่ ที่ใช้ฐานผู้ใช้จำนวนมากในแต่ละพื้นที่เพื่อรวบรวมข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างรวดเร็วและหลากหลาย
เสียงในชุมชน: ยุคของ “การแปรรูปพฤติกรรมมนุษย์เป็นสินค้า” สำหรับการฝึก AI
เมื่อโครงการ Tasks ถูกเปิดเผย ก็มีการพูดคุยในชุมชนออนไลน์อย่างกว้างขวาง นักวิเคราะห์จาก Bankless มองว่า การเก็บข้อมูลพฤติกรรมประจำวันโดยมีแรงจูงใจเป็นค่าตอบแทน อาจนำไปสู่แนวโน้มที่แรงงานกิ๊กงานกลายเป็นผู้ผลิตข้อมูล ซึ่งข้อมูลเหล่านี้มีความสำคัญต่อการพัฒนาเทคโนโลยีอัตโนมัติและการใช้งานหุ่นยนต์อย่างมาก
ในขณะที่ DoorDash ยังคงร่วมมือกับบริษัทเทคโนโลยีด้านยานยนต์อัตโนมัติในการวางแผนให้บริการส่งอาหารไร้คนขับ การหาจุดสมดุลระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพ การเปลี่ยนแปลงรูปแบบแรงงาน และการใช้ข้อมูล จะกลายเป็นประเด็นสำคัญที่ทั้งอุตสาหกรรมและสังคมให้ความสนใจอย่างมาก
บทความนี้: ถ่ายวิดีโอพับผ้าแล้วหาเงินง่าย ๆ? Tasks ของ DoorDash ทำให้พนักงานส่งอาหารฝึก AI เสริมรายได้กลายเป็นประเด็นร้อน เริ่มเผยแพร่ครั้งแรกใน Chain News ABMedia
