מצלמים עבודות בית ומקבלים תשלום

כדי שרובוט יידע לקפל חולצה, לסדר מדף או להכניס כלים למדיח, הוא צריך לראות בני אדם מבצעים את אותן פעולות שוב ושוב. מודלי שפה כמו ChatGPT אומנו על כמויות עצומות של טקסטים שנאספו מהאינטרנט, אבל לרובוטים אין מאגר מידע דומה שמלמד אותם כיצד לבצע פעולות פיזיות. זו הסיבה שחברות רבות החלו לאסוף סרטונים של בני אדם בסביבה הביתית, עובדים בפלטפורמות מסוימות יכולים לקבל עד 25 דולר לשעה עבור צילום עבודות בית. בין החברות שאוספות את המידע נמצאת גם DoorDash, שהשיקה השנה אפליקציה ייעודית למשימות כאלה.

משתתפים מצלמים את עצמם שוטפים כלים, קושרים שרוכים, מוזגים מים לכוס, מסדרים בגדים ומבצעים משימות נוספות. חלק מהמשימות בפלטפורמת Waffle Video מתומחרות ב-25 דולר לשעת וידאו, ובחלק מהמקרים מוצע גם תשלום נוסף אם הסרטון נמכר בהמשך ללקוחות נוספים.

מאיפה מגיעים הסרטונים

החברות אינן פונות בדרך כלל ישירות לציבור הרחב. הן משתמשות באפליקציות ייעודיות, בחברות איסוף נתונים ובפלטפורמות עבודה מקוונות. המשתתפים מקבלים הוראות מדויקות לגבי המשימה הנדרשת, מצלמים את עצמם מבצעים אותה ומעלים את הסרטון לבדיקה. בחלק מהפרויקטים מספיק טלפון נייד, אך בפרויקטים רבים המשתתפים נדרשים לחבוש מצלמה על הראש או על החזה כדי לתעד את הפעולה מנקודת המבט של האדם שמבצע אותה.

אחת החברות הפעילות בתחום היא "שייפט", שמציעה אפילו ניקוי דירות בחינם בתמורה לאיסוף מידע. המנקים עובדים עם מצלמות ראש שמתעדות את הפעולות שהם מבצעים בבית. לפי החברה, היא מפעילה כיום כ-14 אלף אוספי נתונים ב-15 מדינות. חברה נוספת שפועלת בתחום היא "מיקרו 1". לפי דיווחים, היא גייסה כ-4,000 עובדים ב-71 מדינות שמצלמים את עצמם מבצעים עבודות בית באמצעות טלפונים שמחוברים לראש. החברה דיווחה כי היא מקבלת יותר מ-160 אלף שעות וידאו בחודש, אך לטענתה גם הכמות הזאת רחוקה מלהספיק לצורכי התעשייה.

הביקוש לנתונים האלה מגיע במקביל להשקעות הגדולות בתחום הרובוטים האנושיים. טסלה מפתחת את הרובוט "אופטימוס", שאמור בעתיד לבצע מגוון רחב של משימות פיזיות. אנבידיה מספקת פלטפורמות מחשוב, תוכנה וסביבות אימון לחברות רובוטיקה רבות. לצדן פועלות גם פיגר איי-איי, וואן-אקס טכנולוג'יז ואג'יליטי רובוטיקס, שמפתחות רובוטים המיועדים לעבודה במפעלים, מחסנים ובהמשך גם בבתים פרטיים. גם חברות אחרות מנסות להיכנס לתחום. חברת Instawork, למשל, השיקה מעבדת רובוטיקה שבמסגרתה עובדים מקבלים תשלום עבור צילום עבודות בית. הסרטונים מועברים לחברות טכנולוגיה שמשתמשות בהם כדי לאמן רובוטים אנושיים. לפי החברה, כל סרטון חייב להימשך בין 2 ל-15 דקות כדי להיות זכאי לתשלום.

חוקרים בתחום הרובוטיקה מציינים שגם לאחר שנים של פיתוח, רובוטים עדיין מתקשים לבצע בצורה אמינה משימות שבני אדם מבצעים באופן טבעי. לכן החברות ממשיכות לחפש עוד ועוד מידע מהעולם האמיתי, מתוך הערכה שככל שהמערכות ייחשפו ליותר דוגמאות, כך הן יוכלו להשתפר.

עבור החברות מדובר במקור מידע חיוני לפיתוח הרובוטים הבאים. עבור אלפי עובדים ברחבי העולם זו כבר עבודה לכל דבר: לצלם את עצמם מקפלים כביסה, שוטפים כלים ומסדרים את הבית, כדי שמכונות ילמדו לעשות זאת בעתיד.

למה סרטון של אדם לא תמיד מספיק

 הסרטונים הביתיים הם רק שכבה אחת בשרשרת האימון. הם מלמדים את המערכת מה בני אדם עושים, באיזה סדר הם פועלים, איך הידיים זזות, איך נראה חפץ לפני ואחרי פעולה, ומה ההקשר של המשימה. אבל רובוט אינו בן אדם. היד שלו שונה, האחיזה שלו אחרת, שדה הראייה שונה, והוא צריך לתרגם סרטון אנושי לפקודות תנועה מדויקות: כמה כוח להפעיל, לאיזה כיוון להזיז את הזרוע, מתי לעצור, ואיך לא לשבור כוס או להפיל צלחת. זו הסיבה שחוקרים וחברות משלבים בין כמה סוגי מידע: סרטונים של בני אדם, הפעלה מרחוק של רובוטים, סימולציות מחשב, דאטה סינתטי ונתונים מחיישנים. 

בוושינגטון פוסט צוטטו חוקרי רובוטיקה שהסבירו כי בניגוד למודלי שפה, לרובוטים אין מאגר טבעי של פעולות פיזיות שאפשר פשוט לאסוף מהאינטרנט. אחת השיטות האיכותיות ביותר היא טל-אופרציה - אדם שמפעיל רובוט מרחוק משום שהיא כוללת לא רק סרטון, אלא גם את פקודות התנועה שהרובוט צריך לבצע. הבעיה היא שמדובר בתהליך יקר ואיטי יותר. הפער הזה מסביר למה אפליקציות צילום ביתיות הפכו למבוקשות. הן לא מחליפות דאטה שמגיע מרובוטים אמיתיים, אבל הן מספקות נפח גדול של דוגמאות מהחיים. 

• הרובוט שלצידך: המרוץ להפוך את הרובוטים דמויי האדם לבטוחים מספיק
• ההייפ הבא אחרי ה-AI? חברת הרובוטים האנושיים הראשונה שבדרך לנאסד"ק

רובוט שצריך ללמוד לסדר מטבח, למשל, צריך לראות הרבה מאוד מטבחים: גדולים וקטנים, מוארים וחשוכים, מסודרים ומבולגנים, עם כלים שונים, מדיחים שונים ודרכי פעולה שונות. בלי גיוון כזה, המערכת עלולה להצליח במעבדה ולהיכשל בבית אמיתי. אנבידיה, שמנסה להפוך לשכבת תשתית מרכזית של שוק הרובוטיקה, פרסמה את GR00T N1 - מודל בסיס לרובוטים אנושיים שמבוסס על שילוב של סרטוני בני אדם, מסלולי תנועה של רובוטים ודאטה סינתטי. המודל נועד לאפשר לרובוטים לפרש סביבה באמצעות ראייה ושפה, ואז לייצר פעולות מוטוריות בזמן אמת. זה מדגים את הכיוון של התעשייה: לא רובוט שמתוכנת למשימה אחת, אלא מערכת שלומדת מדוגמאות רבות ומנסה להכליל אותן למצבים חדשים.

שוק עבודה חדש סביב פעולות יומיומיות

 העובדים שמצלמים את עצמם נמצאים בקצה החדש של כלכלת ה-AI. כמו שעובדי סימון נתונים סייעו בעבר לאמן מערכות זיהוי תמונה וצ'אטבוטים, עכשיו נוצר ביקוש לעובדים שמייצרים מידע פיזי: איך פותחים מגירה, איך חותכים ירק, איך מקפלים מגבת, איך מחזיקים ספל, ואיך מסדרים חפצים על מדף. אבל כמו בתחומים אחרים של כלכלת הפלטפורמות, גם כאן יש פער בין הכותרת לבין ההכנסה בפועל. חלק מהמשימות קצרות מאוד, חלק מהסרטונים נפסלים בגלל זווית צילום, תאורה, רעש, זכויות יוצרים או חוסר התאמה להוראות, ולעיתים התשלום מחושב לפי דקות מאושרות ולא לפי הזמן שהעובד השקיע בפועל.

בחלק מהמקרים צילום משימות ביתיות הניב הכנסה נמוכה בהרבה מהציפייה, למרות שהשכר המוצהר בחלק מהמשימות נראה גבוה. המודל של שייפט מחדד גם את שאלת הפרטיות. החברה מציעה ניקיון דירות בחינם, אבל התמורה האמיתית היא כניסה של מצלמות לבית. לפי דיווח ב-The Verge, המנקים חובשים מצלמה שמתעדת את פעולות הניקיון מנקודת מבטם, והחברה טוענת כי היא מטשטשת פרטים רגישים כמו שמות, פנים ומידע אישי שמופיע על מסכים או מסמכים. גם אם הנתונים עוברים אנונימיזציה, מדובר בצעד משמעותי: הבית הפרטי הופך למקור מידע מסחרי לאימון מערכות AI ורובוטים.

למה חברות הטכנולוגיה רודפות אחרי הדאטה הזה

 המרוץ לאיסוף סרטונים אינו מתרחש בחלל ריק. חברות הטכנולוגיה רואות ברובוטיקה את אחד השווקים הגדולים הבאים אחרי מודלי השפה והדאטה סנטרים. אמזון הציגה לאחרונה רובוט מחסן חדש שמבוסס על AI ויכול להבין הנחיות בשפה טבעית, לקבוע סדרי עדיפויות ולתכנן מסלול עבודה. הרובוטים הראשונים האלה מיועדים בעיקר למחסנים ולמרכזים לוגיסטיים, שבהם הסביבה צפויה יותר מבית פרטי. אבל כל שיפור כזה מקרב את השוק לרובוטים שמסוגלים לעבוד בסביבות פתוחות ומורכבות יותר.

גם ההשקעות בחברות רובוטיקה מתגברות. הפייננשל טיימס דיווח כי חברת Neura Robotics הגרמנית גייסה 1.4 מיליארד דולר לפי שווי של כ-7 מיליארד דולר, בין היתר ממשקיעים כמו קוואלקום, אמזון, אנבידיה, בוש והבנק האירופי להשקעות. החברה מפתחת רובוטים תעשייתיים ואנושיים, ומתכננת להגדיל את הייצור מאלפי יחידות לעשרות אלפי יחידות בשנים הקרובות.

• קורמה גייסה 60 מיליון דולר לסייבר הגנתי
• הסטארטאפ הישראלי שמגן על ChatGPT - תקף את המשתמשים

בביזפורטל יש 8 כתבות על רובוט הומנואידי

לכן התעשייה אוספת עכשיו את מה שנראה כמו הפעולות הפשוטות ביותר. מבחוץ, צילום של אדם שקושר שרוך או מוזג מים נראה כמעט חסר ערך. עבור חברת רובוטיקה, זה עוד חלק קטן בבניית מאגר שמלמד מכונה איך העולם הפיזי עובד. ככל שהמאגר יהיה גדול, מגוון ונקי יותר, כך יגדל הסיכוי שהרובוט הבא לא רק ידבר כמו אדם, אלא גם יצליח לבצע פעולה פשוטה בלי להפיל, לשבור או להיתקע.