今週、ShiftというAIトレーニングのスタートアップが、ニューヨーカーの家を無料で掃除すると発表した。ロンドンを含む他の都市にも拡大する計画だ。自分のアパートを見回すと、その魅力はわかる。でも、落とし穴がある――いつだって落とし穴はあるものだ。
掃除の代わりに、Shiftは清掃員の作業中の映像を欲しがっている：皿をこすり、カウンターを拭き、テーブルのほこりを払い、床をモップがけする。私たちが喜んで外注したいと思うような退屈な家事労働の映像だ――そしてロボット工学企業は、それを機械に教え込んで、私たちに代わってやってくれる何かを売ろうと競っている。それは言うほど簡単ではない。近年爆発的に普及したチャットボットや画像生成AIなどのツールとは違い、ロボットは物理的な世界に対処しなければならない――空間、動き、力、摩擦、奇妙な形や素材、不自然な照明、そして人間が本能的に理解するあらゆるものを理解する必要がある。だからこそ、私たちにとって簡単なこと――例えば服をたたむ、リンゴをつかむ、コップに水を注ぐ――が、ロボット工学者にとっては頭を悩ませるものとなっているのだ。
機械にそれらのことを教えるには、大量のデータが必要だ。テキスト、画像、動画は、産業規模でインターネットから簡単に収集できる――多くの場合、作成者に報酬を支払うことなく。物理的な世界は収集が難しく、ましてや報酬を払わずにこっそり収集するのはさらに難しい。このため、高品質なデータへのアクセスは、物理AIを開発する企業にとって大きなボトルネックとなっており、Shiftのようなスタートアップは創造的にならざるを得ない。彼らだけではない。インドでは、最近の報道により、家庭サービスプラットフォームのProntoが、調理、掃除、洗濯などの家事のAIトレーニング映像のソースとして顧客の家を利用していることが明らかになった。Prontoは、顧客が明示的にオプトインした場合のみ録画すると言っている――見返りに顧客が何を得るのかは明らかではない（映像のコピー以外は）――が、この慣行は反発の波を引き起こし、競合スタートアップは自社では家の中を録画してAIを訓練したことはないと主張している。
他のスタートアップはデータ収集の規模拡大に注力している。シリコンバレーを拠点とするHuman Archiveは、Prontoのような企業と提携し、ギグワーカーにあまりスタイリッシュではないカメラ付き帽子をかぶせて活動を記録させようとしている。その帽子は、着用者の視点からの映像を収集する――まさにロボット工学企業が人間の物理空間の移動方法を機械に教えるために必要とする「自己中心的」または一人称のデータだ。Shiftも消費者に直接アプローチし、15カ国で数万人にアプリを通じて活動を記録してもらい、報酬を支払ったと主張している。一部の企業は有用な作業を完全にスキップし、カメラとセンサーがすべての動きを捉える中、同じ物理的タスクを何度も繰り返し行う労働者に報酬を支払っている――タオルをたたむ、コップを拾う、箱を運ぶといった退屈な身体活動を貴重なAIトレーニング資料に変えているのだ。
そして、一部のデータはすでに世の中に出ているロボットから得られている。誇大広告にもかかわらず、真の自動化にはまだ長い道のりがある――だからこそこれだけのデータが必要なのだ――が、企業はとにかく製品を出荷したがっており、顧客の家からのデータを使って製品を改善している。多くは、ロボットがどうしても行き詰まったときに介入するリモートワーカーに依存しており、そのデータも利用する。もちろん、何か価値あるものとデータを交換することは新しいことではない――企業は長年、ロイヤルティカードやクッキー、ドライブレコーダー、運転方法を監視する保険アプリ、そしてあの忌々しい広告を表示するスマートテレビなど、データへのアクセスと引き換えに割引や利便性、無料サービスを提供してきた。新しいのは、企業が喜んで対価を払うデータの種類だ。今のところ、それはつまり、いずれ企業が代わりにロボットを売りつけるために、おしゃれな帽子をかぶった人間に無料で家を掃除させるかもしれないということだ。