Săptămâna aceasta, un startup de instruire AI numit Shift a anunțat că va curăța gratuit casele newyorkezilor, cu planuri de extindere în alte orașe, inclusiv Londra. Privind în jurul propriului meu apartament, înțeleg atracția. Dar există o captură – există întotdeauna o captură.

În schimbul curățeniei, Shift vrea imagini cu lucrătorii săi la muncă: spălând vase, ștergând blaturi, prafuit mese, mopând podele. Vrea video cu toată munca domestică plictisitoare pe care am externaliza-o cu bucurie dacă am putea – și pe care companiile de robotică se întrec să învețe mașinile să o facă pentru a ne vinde ceva care să o facă pentru noi. Asta e mai greu decât pare. Spre deosebire de chatboți, generatoare de imagini și alte instrumente AI care au explodat în ultimii ani, roboții trebuie să se descurce cu lumea fizică – înțelegând spațiul, mișcarea, forța, frecarea, forme și materiale ciudate, iluminare incomodă și tot ce înțeleg oamenii instinctiv. De aceea, lucrurile în general ușoare pentru noi, cum ar fi împăturit haine, ridicat un măr sau turnat un pahar cu apă, s-au dovedit exasperante pentru roboticieni de codificat.

Învățarea mașinilor să facă aceste lucruri necesită o mulțime de date. Text, imagini și videoclipuri pot fi ușor răzuite de pe internet la scară industrială – adesea fără a compensa persoanele care le-au creat. Lumea fizică este mai greu de răzuit, și și mai greu de răzuit în liniște fără a plăti pentru ea. Acest lucru face accesul la date de înaltă calitate un blocaj masiv pentru companiile care dezvoltă AI fizic, așa că startup-uri ca Shift devin creative. Nu sunt singuri. În India, reportaje recente au dezvăluit că platforma de servicii casnice Pronto a folosit casele clienților ca sursă de imagini de instruire AI pentru treburi precum gătit, curățenie și spălătorie. Pronto spune că înregistrează imagini doar dacă clienții optează explicit – nu este clar ce primesc clienții în schimb, în afară de o copie a imaginilor – dar practica a declanșat un val de reacții negative, startup-uri rivale insistând că nu au înregistrat niciodată în interiorul caselor pentru a instrui AI.

Alte startup-uri se concentrează pe scalarea colectării de date. Human Archive, cu sediul în Silicon Valley, speră să colaboreze cu companii precum Pronto și să aibă lucrători gig care să își înregistreze activitățile folosind șepci cu camere nu tocmai stilate. Șepcile colectează imagini din punctul de vedere al purtătorului – exact tipul de date „egocentrice” sau la persoana întâi de care companiile de robotică au nevoie pentru a învăța mașinile cum navighează oamenii spațiul fizic. Shift, de asemenea, atrage direct consumatorii, pretinzând că a plătit zeci de mii de persoane din 15 țări pentru a-și înregistra activitățile prin aplicația sa. Unele companii sar peste munca utilă cu totul, plătind lucrători să finalizeze aceleași sarcini fizice din nou și din nou în timp ce camere și senzori captează fiecare mișcare – transformând activitatea fizică monotonă precum împăturit prosoape, ridicat cești și cărat cutii în material valoros de instruire AI.

Și unele date provin de la roboți deja în lume. În ciuda hype-ului, adevărata automatizare este încă departe – de aici nevoia de toate aceste date – dar companiile sunt dornice să lanseze produse oricum, folosind datele din casele clienților pentru a îmbunătăți produsul. Multe se bazează pe lucrători la distanță care intervin atunci când roboții se blochează inevitabil; vor folosi și acele date. Desigur, schimbul de date pentru ceva de valoare nu este nou – companiile au oferit reduceri, comoditate și servicii gratuite în schimbul accesului la datele tale de ani de zile, de la carduri de fidelitate și cookie-uri la camere de bord, aplicații de asigurare care monitorizează cum conduci și acel televizor smart odios care arată mereu reclame. Ce este nou este tipul de date pe care companiile sunt dispuse să le plătească. Deocamdată, asta înseamnă poate să lași un om să-ți curețe casa într-o șapcă șmecheră pe gratis, pentru ca, în cele din urmă, o companie să-ți poată vinde un robot care să o facă în locul tău.