В Ню Йорк, където почти нищо не е безплатно, стартъпът Shift Robotics предлага необичайна услуга: безплатно почистване на апартамента ви. Има обаче условие. Служителите, които почистват, носят камери на главата си и записват видео от първо лице, докато изпълняват задачи като миене на чинии, бърсане на подове и сгъване на пране.

Тези видеозаписи се използват като ценни тренировъчни данни за AI лаборатории и компании за роботика.

До миналата седмица малко нюйоркчани бяха чували за Shift. След като рекламата им стана популярна в социалните мрежи с над 8 милиона гледания, първите 250 сесии за почистване бяха резервирани почти веднага. „Имахме хиляди и хиляди хора, които се опитваха да резервират час“, споделя пред Business Insider Хари Килбърг, генерален мениджър на Shift за САЩ.

Shift участва в нарастващата конкуренция за събиране на данни от реалния свят, тъй като AI индустрията насочва вниманието си от чатботове към машини, които могат да работят в домове, складове и фабрики.

Главният изпълнителен директор на OpenAI Сам Алтман вече обяви роботиката за следващия голям рубеж пред компанията, докато технологични гиганти като Nvidia, Meta и Tesla също ускоряват собствените си проекти в тази сфера.

Новата мантра на Силициевата долина: "Физическият AI" ще върши човешките задачи - в кухнята

Shift е потребителският бранд на microagi – изследователска лаборатория, основана миналата година в Мюнхен. Лабораторията работи за създаване на „цялостен физически изкуствен общ интелект“ – машини, които действат автономно в реалния свят. Основатели на microagi са Берджан Кълъч и Йоан Илиев, бивши инженери по аеродинамика във Формула 1, и Антон Полетаев, бивш изследовател в The Alan Turing Institute.

В момента Shift оперира в 15 държави и разполага с 14 000 оператори, които събират данни от реалния свят. Според Килбърг платформата функционира като пазар с цел „да ускори прехода от икономика, в която хората работят по необходимост, към такава, в която ежедневните стоки и услуги могат да станат все по-изобилни и достъпни“.

Тъй като роботите, способни да изпълняват домакинска работа, все още не са реалност, стартъпът плаща на хора, за да събират данните, необходими за обучението на тези системи.

Липсата на данни е един от основните проблеми за стартъпите и технологичните компании. Докато големите езикови модели се обучават върху обширни текстови и визуални масиви от интернет, за роботите такава база данни не съществува. Индустрията се опитва да я създаде от нулата, като плаща на хора на свободна практика да записват дейности, които машините трябва да усвоят.

"Документи за проверка, моля": Китай въвежда лични карти за хуманоидните роботи в страната

Възможен ли е устойчив бизнес модел с безплатно почистване?

„Юнит икономиката е много по-добра, отколкото предполагате“, казва Килбърг. Вътрешната технология на microagi обработва суровите кадри така, че значително повишава тяхното качество. Това позволява данните да се продават с висока надценка на AI лаборатории. Компанията използва събраната информация и за свои изследвания. За да се гарантира поверителността, лицата и екраните във видеата се замъгляват автоматично, а аудио не се записва.

Идеята за безплатната услуга идва от първите потребители на платформата, които вече са се записвали как вършат задачи у дома и са искали да увеличат обема на работата си. „Те започнаха да разлепват листовки в жилищните си сгради, предлагайки почистване на съседите, защото ние поемахме сметката“, обяснява Килбърг.

Други са започнали да зареждат рафтове в местни магазини или да доброволстват в социални кухни, докато записват работния процес. (Компанията не разкрива колко плаща на хората, за да се записват как вършат домакинска работа.)

Китайският стартъп Unitree става партньор на Nvidia за платформата ѝ за хуманоидни роботи

Ню Йорк е само началото. Shift планира разширяване в САЩ и добавяне на нови безплатни или субсидирани услуги, като готвене и водопроводни дейности.

Стартъпът работи на разрастващ се пазар заедно с компании като Scale AI, Turing и micro1, които осигуряваха данни по време на бума на чатботовете и сега се насочват към физическия свят. Крайната цел е да се преодолее това, което експертът по роботика от Калифорнийския университет Бъркли Кен Голдбърг нарича „100 000-годишната празнота в данните“ – концепцията, че роботите изостават драстично от чатботовете, защото им липсват достатъчно примери за обучение в реална среда.

За да бъдат ефективни, AI лабораториите се нуждаят от данни за широк спектър от задачи и среди, за да могат роботите да се учат от реалния свят. Затова Shift се фокусира върху географското разнообразие. Компанията работи активно в страни, където малко други събират подобна информация, включително България, Грузия и Южна Африка, и отчита силен интерес на пазара в Турция.