Я продаю свої відео з домашніми справами для тренування роботів AI, заробляючи 6,6 доларів за годину, що нижче мінімальної зарплати.

Wired журналіст Reece Rogers прив’язав iPhone до лоба, витратив тиждень на запис відео з першацької точки зору, як він виконує домашні обов’язки, і завантажив його на платформу збору даних Luel, щоб тренувати гуманоїдних роботів.
(Передісторія: Розкриття IPO робототехнічної компанії: гуманоїдний робот — перший у світі за кількістю поставок, комерціалізація через дослідницькі заклади та школи)
(Додатковий фон: Чи можливо, щоб робот допоміг вам помити посуд або підмести? Figure випустила AI-модель «Helix», орієнтовану на революцію у домашніх справах)

6.6 доларів США, менше за федеральну мінімальну зарплату в США у 7.25 доларів. Це — погодинна ставка, яку отримав Reece Rogers за тиждень, коли він прив’язував iPhone до лоба і знімав відео з першацької точки зору під час домашніх справ.

Роботодавець — платформа збору даних Luel. Кожен його рух — нарізання огірка, наливання напоїв, завантаження посуду в посудомийну машину — потім пакується і продається компаніям, що тренують AI для гуманоїдних роботів.

Rogers добре розуміє, що він, можливо, тренує щось, що колись замінить людину. У статті він описує, що весь процес викликає у нього почуття незручності і монотонності.

Надмірно суворі та абсурдні вимоги до зйомки

За словами Rogers, технічні вимоги Luel дуже строгі: пристрій для зйомки має бути на голові, не можна тримати його в руці; кут зйомки — горизонтальний ширококутний; роздільна здатність — щонайменше 1080p. Найважливіше: обидві руки мають бути у кадрі понад 95% часу.

Перший 5-хвилинний ролик Rogers був відхилений платформою через те, що руки не були достатньо помітні у кадрі. Після цього він переробив підхід до зйомки і почав повторювати одні й ті ж дії: зав’язування шнурків — 20 разів, приготування салату, миття посуду, нарізання огірка — кожен раз руки мають домінувати у кадрі.

Такі відео у галузі називають «даними з першацької точки зору». Простими словами — камера встановлена на рівні очей людини, щоб робот міг спостерігати за фізичним світом з «людської перспективи»: як рука наближається до об’єкта, як пальці прикладають силу, куди дивиться погляд після виконання дії.

Текстовий опис не може передати цю інформацію, лише послідовне відео з першацької точки зору допомагає роботам зрозуміти, як саме відбуваються рухи.

Це також пояснює, чому вимоги платформи настільки точні: руки мають бути у кадрі понад 95% часу — не для естетики, а тому, що модель робота має витягти з відео повний ряд рухів рук. Якщо руки зникають, цінність такого відео для тренування значно знижується.

Ринкова ціна даних

Luel пропонує погодинну оплату у 6.6 доларів, за кожне відео платять близько 1–2 доларів. Це — низька ставка у сегменті фрілансу, але не єдина орієнтація.

Більші платформи пропонують набагато кращі умови. У статті Rogers згадує, що компанії на кшталт DoorDash купують подібні відео за близько 20 доларів за годину — у три рази більше, ніж Luel. Різниця у цифрах відображає ступінь терміновості даних для різних покупців: чим ближче до масового виробництва роботів, тим більше вони готові платити за інтеграцію даних.

За низькою ціною Luel стоїть ще один шар структури. Зібрані дані не використовуються для власних цілей, а перепродаються робототехнічним і AI-компаніям. У цій ланцюжку працівники, що знімають відео, отримують найнижчу оплату, тоді як кінцеві покупці платять за ліцензії у кілька порядків дорожче. Rogers фіксує не лише свою погодинну ставку, а й спосіб ціноутворення у новому ринку даних, що формується.

Ця робота наразі розподілена між кількома платформами, без єдиних цінових стандартів і без системи трудового захисту. 6.6 доларів — менше за федеральну мінімальну зарплату, але це не порушення закону, оскільки ці гроші вважаються «дохід від продажу відео», а не «зарплатою».

Іронія ситуації у тому, що частина роботів, які колись замінять вас, можливо, навчені саме вами. А ваша нинішня оплата — нижча за законодавчий мінімум…