Признаки новых социальных ролей в обществе с роботами: стартап платит $20 в час за выгул робособак. Зачем?
Каждого человека можно рассматривать в качестве потенциального источника обучающих данных для роботов. Это может касаться как узких профессиональных навыков, так и повседневных действий с физическими объектами.
Рынок таких услуг, возможно, уже формируется. В каком-то смысле это уже произошло с LLM, мы научили нейросети работе с естественным языком, и многому другому. Правда, прозрачного рынка данных для обучения мы пока так и не увидели.
Точно также Physical AI нуждается в данных о взаимодействии с физическим миром, в то же время эти взаимодействия крайне многообразны.
В Сан-Франциско стартап Dimensional разместил в октябре в Facebook-группе вакансию оператора робота-пса: 4–6 часов прогулок по городу, опыт не нужен, оплата сразу после смены. Человек ведёт его, а камеры и датчики пишут маршрут.
Это ground truth (пример процесса сбора данных на фото) для обучения навигации, то есть данные, полученные непосредственными наблюдениями и измерениями в реальном мире.
Сам же стартап занимается операционной системой для ИИ-агентов, управляющих роботами. Для своих нужд стартап закупил порядка 100+ собак и 50 гуманоидов.
Однако есть и другой подход, когда источником данных для обучения выступает только человек:
— Figure запустила платформу Index, где люди снимают на камеру бытовые дела; компания говорит о $15 млн выплат и плане потратить до $1 млрд;
— в Индии рабочие фабрик носят GoPro примерно за $2,60 в час;
— в Китае жителям платят за съёмку домашних дел, есть даже "квартал сбора данных".
В какой-то момент физические навыки людей могут разделиться по своей ценности, сложности и уникальности, каждый человек как экономический субъект будет набором таких навыков.
Например, вы талантливый пианист и в какой-то момент захотите продать свое умение. Таким образом может возникнуть навык как объект авторского права, а не только результат его применения.
💚 💚 💚 💚 💚 Telegram | Хабр
#Квадруперы #Робототехника #PhysicalAI #США
Каждого человека можно рассматривать в качестве потенциального источника обучающих данных для роботов. Это может касаться как узких профессиональных навыков, так и повседневных действий с физическими объектами.
Рынок таких услуг, возможно, уже формируется. В каком-то смысле это уже произошло с LLM, мы научили нейросети работе с естественным языком, и многому другому. Правда, прозрачного рынка данных для обучения мы пока так и не увидели.
Точно также Physical AI нуждается в данных о взаимодействии с физическим миром, в то же время эти взаимодействия крайне многообразны.
В Сан-Франциско стартап Dimensional разместил в октябре в Facebook-группе вакансию оператора робота-пса: 4–6 часов прогулок по городу, опыт не нужен, оплата сразу после смены. Человек ведёт его, а камеры и датчики пишут маршрут.
Это ground truth (пример процесса сбора данных на фото) для обучения навигации, то есть данные, полученные непосредственными наблюдениями и измерениями в реальном мире.
Сам же стартап занимается операционной системой для ИИ-агентов, управляющих роботами. Для своих нужд стартап закупил порядка 100+ собак и 50 гуманоидов.
Однако есть и другой подход, когда источником данных для обучения выступает только человек:
— Figure запустила платформу Index, где люди снимают на камеру бытовые дела; компания говорит о $15 млн выплат и плане потратить до $1 млрд;
— в Индии рабочие фабрик носят GoPro примерно за $2,60 в час;
— в Китае жителям платят за съёмку домашних дел, есть даже "квартал сбора данных".
В какой-то момент физические навыки людей могут разделиться по своей ценности, сложности и уникальности, каждый человек как экономический субъект будет набором таких навыков.
Например, вы талантливый пианист и в какой-то момент захотите продать свое умение. Таким образом может возникнуть навык как объект авторского права, а не только результат его применения.
#Квадруперы #Робототехника #PhysicalAI #США
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12🔥10💅3