Esta semana, una startup de entrenamiento de IA llamada Shift dijo que limpiaría los hogares de los neoyorquinos de forma gratuita. La empresa también tiene planes de expandirse a otras ciudades, incluida Londres, y mientras miraba mi apartamento, me llamó la atención.
Pero hay límites. Siempre hay una trampa.
A cambio de la limpieza, Shift quiere imágenes de sus conserjes trabajando: fregando platos, limpiando mesas, quitando el polvo de las mesas, trapeando pisos. Él quiere todo. Un vídeo sobre todas las tediosas tareas domésticas que con mucho gusto subcontrataríamos si pudiéramos, y que las empresas de robótica se apresuran a enseñar a las máquinas a realizarlas para poder vendernos algo que las haga por nosotros.
Es más difícil de lo que parece. A diferencia de los chatbots, los generadores de imágenes y otras herramientas de inteligencia artificial que se han disparado en los últimos años, los robots tienen que lidiar con el mundo físico. Eso significa comprender el espacio, el movimiento, las fuerzas, la fricción, las formas y materiales extraños, la iluminación inadecuada y todo lo demás que los humanos (y otras criaturas orgánicas) tienden a comprender instintivamente. Es por eso que cosas que generalmente nos resultan fáciles, como doblar la ropa, coger una manzana o servir un vaso de agua, han resultado tan molestas de codificar para los robóticos.
Enseñar a las máquinas a hacer estas cosas requiere datos. Muchos. Se pueden extraer fácilmente textos, imágenes y vídeos de Internet a escala industrial. Y esto muchas veces se hace sin compensar a la persona que lo creó. El mundo físico es más difícil de erosionar, y aún más difícil de erosionar silenciosamente sin pagar por ello. Esto significa que el acceso a datos de alta calidad es un obstáculo importante para las empresas que desarrollan IA física. Esta es una oportunidad rentable, por lo que empresas como Shift se están volviendo creativas.
No están solos. En la India, últimos informes reveló que la plataforma de servicios para el hogar Pronto ha utilizado los hogares de los clientes como fuente de grabaciones de entrenamiento de IA para tareas como cocinar, limpiar y lavar la ropa. Pronto dice que solo graba imágenes si los clientes lo aceptan explícitamente (no está claro qué obtienen los clientes a cambio, aparte de una copia de las imágenes), pero la práctica aún así provocó una ola de reacciones negativas en el mercado, con nuevas empresas rivales. insistir Nunca habían grabado internamente para entrenar la IA y no tenían planes de hacerlo.
Otras startups se centran en intentar mejorar la recopilación de datos. Con sede en Silicon Valley Archivos humanospor ejemplo, espera asociarse con empresas como Pronto y hacer que los trabajadores filmen sus actividades utilizando obturadores de cámara menos elegantes. Los sombreros recopilan grabaciones desde la perspectiva del usuario, exactamente el tipo de datos “egocéntricos” o en primera persona que las empresas de robótica necesitan para enseñar a las máquinas cómo los humanos navegan en el espacio físico. Mientras tanto, Shift también se dirige directamente a los consumidores y afirma haber pagado a decenas de miles de personas en 15 países para que registren sus actividades a través de su aplicación.
Algunas empresas lo hacen perderse un trabajo útil en absoluto. En cambio, a los trabajadores se les paga por completar las mismas tareas físicas una y otra vez, mientras que las cámaras y sensores pueden capturar cada movimiento. Como conjunto de datos incrementales está diseñado para convertir actividades físicas memorizadas (doblar una toalla, levantar una taza, cargar una caja) en material de entrenamiento de IA lo suficientemente valioso como para justificar el pago a personas para crearlo.
Y algunos datos son generados por robots que ya existen en el mundo. A pesar de las exageraciones, la automatización real aún está lejos de lo esperado (de ahí la necesidad de todos estos datos), pero las empresas siguen interesadas en enviar productos. Utilizarán datos de los hogares de los clientes para mejorar los productos. Muchas empresas dependen de trabajadores remotos para actuar cuando un robot se atasca. También utilizarán esos datos.
Por supuesto, el acto de intercambiar datos por algo de valor no es nada nuevo. Las empresas han estado ofreciendo descuentos, conveniencia y servicios gratuitos a cambio del acceso a sus datos durante años, desde tarjetas de fidelidad y cookies hasta cámaras de tablero, aplicaciones de seguros que monitorean cómo conducen las personas y viles televisores inteligentes que muestran anuncios constantemente.
Lo nuevo es el tipo de datos por los que las empresas están dispuestas a pagar. Por ahora, eso significa dejar que los humanos limpien tu casa de forma gratuita para que, eventualmente, las empresas puedan venderte robots para hacerlo.
