Yo no volver a ser un ser humano común y corriente. Soy un canal de realidad, un medio de mensajes. Sostuve un cuchillo en mi mano y corté un pepino orgánico, inclinándome para que el iPhone atado a mi frente pudiera atrapar los 10 dedos. Pongo las rodajas en una ensaladera y finalizo la grabación. En algún lugar, los bebés robots son un poco más inteligentes.
Esta fue mi existencia durante una semana entera el mes pasado mientras realizaba la recopilación de datos desde la comodidad de mi apartamento, enseñando a criaturas humanoides cómo fregar platos, doblar la ropa, servir bebidas y otras tareas menores. Si los robots quieren vivir con nosotros y ayudarnos en las tareas del hogar, necesitan desarrollar habilidades motoras finas. Hago mis tareas domésticas con orgullo (normalmente no contribuyo a conjuntos de datos masivos cuando me quito el suspensorio). Y también me encanta poder ganar dinero.
Los vídeos en primera persona, tomados con una cámara montada en la cabeza o el pecho de una persona, tienen una demanda cada vez mayor a medida que más empresas buscan construir bots y mejorar sus modelos de IA. Si bien Internet está lleno de videos que se pueden extraer, clips muy específicos (como miles de primeros planos que muestran una mano vertiendo agua en un vaso sin derramarla) pueden ser cruciales para permitir que las máquinas perfeccionen tareas del mundo real. Este estilo de grabación, llamado por la industria datos egocéntricos, es muy buscado por algunas personas. estimaciones de los inversores Las empresas líderes comprarán cientos de millones de relojes a proveedores externos durante los próximos años.
“Quiero que todo el mundo se grabe lavando los platos”, dice Avi Patel, de 22 años, fundador del mercado de recopilación de datos Kled. “Hará robots para que nunca más tengas que lavar platos”. La recopilación de datos egocéntrica se ha desarrollado en países como la India, donde los trabajadores autónomos generalmente tienen ingresos $125 al mes en promedioy estos programas de vídeo en primera persona pueden ofrecer precios similares.
A medida que crece el interés, más empresas de recopilación de datos buscan expandirse en Estados Unidos, como la aplicación Tasks independiente de DoorDash lanzada a principios de este año. Muy pronto, mucho trabajadores en los EE. UU. puede comenzar a brindar la realidad de satisfacer necesidades, así como comida para llevar a temperatura ambiente.
Afortunadamente, ya tenía un soporte para la cabeza para teléfono inteligente al probar la aplicación DoorDash Tasks. Dicho esto, mi impresión es que los datos de vídeo personalizados son el futuro distópico del trabajo por encargo, pero quería comprender mejor esta floreciente industria. Como Tasks no está disponible en California, donde vivo, me inscribí en otras tres plataformas: Kled, Luel y Waffle Video.
El dinero que gano es muy poco. Básicamente, entrené a los robots casi gratis y no recortó los $ 2,500 por mes de alquiler en San Francisco que compartí con mi socio. Pero el programa tuvo un giro inesperado: mi apartamento nunca ha estado más limpio.
El gran momento de Kled llegó cuando Patel publicó un vídeo en X a principios de este año, presentando gran parte del archivo de datos de vídeo de la empresa. El clip rápidamente acumuló más de 4 millones de visitas y los compradores de datos comenzaron a hacer explotar el teléfono de Patel. “Todos los principales modelos y laboratorios básicos se pusieron en contacto conmigo para pedirme datos”, me dijo.
Los datos de entrenamiento de robots son solo una parte de lo que Kled recopila de sus más de 300.000 usuarios; la mayoría de las nuevas empresas pagan a las personas para que carguen sus carretes completos como datos de entrenamiento de IA. Patel ha visto a los primeros usuarios después de trabajar en Malasia, y hay una sección de “tareas especiales” para ayudar a promover las presentaciones de videos. Los usuarios seleccionan, de una lista, qué tareas quieren filmar y luego recuperan el contenido directamente a través de la aplicación. Las tarifas por hora no figuran para estos; cada uno está etiquetado como salario bajo, medio o alto, sin un rango específico. (La compañía dice que en aproximadamente un mes, la actualización incluirá tarifas para muchas tareas, pero no para todas).
