Крупнейшая служба доставки DoorDash расширяет свою бизнес-модель за пределы еды и продуктов. Компания запустила приложение «Tasks», которое платит своим водителям – переименованным в «Taskers» – за выполнение простых повседневных действий с целью обучения моделей искусственного интеллекта (ИИ). Этот шаг, последовавший за аналогичной инициативой Uber, поднимает вопросы о будущем работы по найму, конфиденциальности данных и потенциальном вытеснении работников тем самым ИИ, который они помогают создавать.
Суть Работы
Приложение Tasks распределяет небольшие, часто рутинные задания, которые предоставляют визуальные и разговорные данные для обучения ИИ. К ним относятся съемка повседневных действий (например, мытья посуды или заправки постели), запись себя говорящим на другом языке и даже сканирование полок магазинов. DoorDash утверждает, что эти данные помогают ИИ-системам «понимать физический мир», что является критическим шагом в разработке более сложных возможностей машинного обучения.
Оплата варьируется в зависимости от предполагаемых усилий и сложности задачи: 16 долларов за сканирование полок, 20 долларов за постановочный «спонтанный» разговор на испанском и больше за задачи, связанные с готовкой. Неопределенность в ставках оплаты добавляет еще один слой нестабильности для работников по найму, которые и так сталкиваются с непредсказуемыми потоками доходов.
Почему Это Важно: Жажда Данных ИИ
Современные алгоритмы ИИ полагаются на огромные наборы данных для обучения и улучшения. Компании теперь напрямую используют экономику подработки для получения этих данных дешево и эффективно. Задачи, которые назначает DoorDash, — это именно тот тип реальных видео- и аудиоматериалов, которые моделям ИИ необходимы для уточнения своего понимания человеческих действий, окружающей среды и даже культурных нюансов.
Эта тенденция подчеркивает растущий спрос на данные «истинной реальности» — точные, размеченные данные, от которых зависит машинное обучение. По мере расширения ИИ в робототехнику, автоматизацию розничной торговли и другие отрасли потребность в таких данных для обучения будет только увеличиваться.
Проблемы Конфиденциальности и Вопрос Автоматизации
DoorDash утверждает, что поддерживает «надежные меры конфиденциальности», но не предоставляет конкретных деталей. Тот факт, что Taskers должны избегать «политического контента» и «идентифицируемой информации», говорит о том, что компания осознает потенциальные этические и юридические риски.
Более фундаментальный вопрос остается открытым: что произойдет, когда эти модели ИИ будут полностью обучены? Будут ли они использоваться для автоматизации рабочих мест, которые в настоящее время занимают люди, включая тех же работников, которые предоставляют данные для обучения? Молчание отрасли по этому вопросу тревожно, поскольку оно предполагает преднамеренное отстранение от эксплуатации работников по найму и будущего автоматизации их ролей.
Ограниченная Доступность, Широкие Последствия
Приложение Tasks в настоящее время развернуто в отдельных регионах США, DoorDash сотрудничает с предприятиями из розничной торговли, страхования, гостиничного бизнеса и технологического сектора для обучения. Хотя развертывание сейчас ограничено, модель имеет явный потенциал для масштабирования. Компания фактически превращает свою сеть водителей в конвейер сбора данных, монетизируя человеческую активность в интересах разработки ИИ.
Этот эксперимент касается не только DoorDash; это признак более широкого сдвига. Экономика подработки, уже известная своими шаткими условиями труда, теперь используется как оружие для удовлетворения ненасытной потребности ИИ-систем.
