Bu hafta Shift adında bir yapay zeka eğitim girişimi, New York’taki evleri ücretsiz temizleme planlarını açıkladı. Londra gibi diğer şehirlere de genişlemeyi düşünüyor. Ancak evim etrafına baktığımda bu teklifin cazibesini anlayabiliyorum.
Fakat bir şart var. Her zaman bir şart vardır.
Shift, temizlik hizmeti karşılığında, temizlikçilerin çalışırkenki görüntülerini istiyor: bulaşıkları yıkamak, tezgahları silmek, masaları toz almak, zeminleri silmek… Her şey! Eğer yapay zeka, ev işlerini yerine getirebilecek bir makine haline gelecekse, bu sıradan ev işlerinin videoları gerekiyor.
Bu iş, göründüğünden daha zor. Sohbet botları, görüntü üreticileri ve son yıllarda patlayan diğer yapay zeka araçlarının aksine, robotlar fiziksel dünyayla başa çıkmak zorundalar. Bu da alan, hareket, kuvvet, sürtünme, garip şekiller ve malzemeler, zorlu aydınlatma gibi insanın sezgisel olarak kavradığı her şeyi anlamayı gerektiriyor.
Bu tür şeyleri makineleri öğretmek veri gerektiriyor. Bolca veri. Metinler, görüntüler ve videolar internetten kolayca toplanabilir. Fakat fiziksel dünya, veri toplamak için daha zorlayıcı ve daha fazla ücret ödemeden elde etmek zor. Bu durumda, kaliteli verilere erişim fiziksel yapay zeka geliştiren şirketler için büyük bir engel oluşturuyor.
Shift yalnız değil. Hindistan’da yapılan son haberlere göre, Pronto adlı ev hizmetleri platformu, müşterilerinin evlerini yemek pişirme, temizlik ve çamaşır yıkama gibi işler için yapay zeka eğitim görüntüleri toplamak amacıyla kullanıyor. Pronto, yalnızca müşterilerin açık bir şekilde izin vermesi durumunda görüntü kaydı yaptıklarını ifade ediyor, ancak bu uygulama pazarda büyük bir tepkiye yol açtı.
Diğer girişimler veri toplamanın ölçeğini artırmaya odaklanıyor. Silikon Vadisi merkezli Human Archive, Pronto gibi şirketlerle ortaklık yaparak, gig çalışanlarının aktivitelerini sıradan olmayan şık kameralarla kaydetmesini sağlamayı umuyor. Bu şapka kameraları, robot şirketlerinin insanların fiziksel alanı nasıl yönetip yönlendirdiğini anlamaları için gereken “birinci tekil” veri türünü topluyor.
Bazı şirketler ise tamamen faydalı işlerden kaçınıyor. Bunun yerine, çalışanlar, kameralar ve sensörler her hareketi kaydedebilsin diye aynı fiziksel görevleri tekrarlamaları için ücretlendiriliyor. Bu tür “sahne veri çiftlikleri”, tekrarlayan fiziksel aktiviteleri — havluları katlamak, fincanları almak, kutuları taşımak — yapay zeka eğitim materyali haline dönüştürüyor.
Ayrıca, zaten dünyada bulunan robotlar tarafından oluşturulan bazı veriler de var. Gerçek otomasyon için hala uzun bir yol var — bu nedenle tüm bu verilere ihtiyaç var — ancak şirketler yine de ürün göndermeye istekli. Müşterilerin evlerinden alınan veriler, ürünlerini geliştirmek için kullanılacak. Çoğu şirket, robotların takılma anlarında uzaktan çalışanlardan yararlanıyor.
Elbette, değerli bir şeyle veri takası yapma işlemi yeni değil. Şirketler, yıllardır verilerinize erişim sağlamak için indirimler, kolaylıklar ve ücretsiz hizmetler sunuyorlar.
Yeni olan, şirketlerin ödemeye istekli olduğu veri çeşitleri. Şu anda, belki de bir insanın şık bir şapka ile evinizi temizlemesine izin vermek, böylece bir gün bir şirketin bunun yerine size bir robot satabilmesi anlamına geliyor.
