3-1到5-1!曼城反超阿森纳稳了,哈兰德无人可挡,英超冠军抢夺强烈
最近,为了使 AI 模型和机械人更好地理解物理世界,人类的劳动过程正成为 AI 训练数据的 " 收割 " 对象。印度工厂职工头戴摄像头拍摄 " 第一人称视角 " 的视频素材,被打包成数据集销售;美国表卖骑手兼职纪录自己执行各类工作的视频,上传平台赚取额表收入。" 对于那些试图让机械人仿照人类作为的公司来说, 第一人称视角数据 可能是一种极具成本效益的实现方式。" 印度信息技术钻研所海得拉巴分;等俗暄兄行闹斫淌谒古说 · 罗伊(Spandan Roy)通知媒体,喂给系统的数据越多,机械人就越聪明。传统的机械人训练方式是招募人员,让机械人在推算机天生的虚构三维环境中复造他们的作为。此刻,利用视觉数据成为另一种更为便捷的训练步骤。此类视觉数据网络活动的增长引发了忧郁:" 工人是在训练 AI 来取代他们自己吗?" 值得关注的是,有一些工人是在不知情、未被征得赞成的情况下被网络第一人称视角数据。印度工人身上的 " 白鼠尝试 "4 月,印度工厂内的一段视频在网络上疯传;胬,一排排工人正坐在缝纫机前缝造衣服,他们头上佩带着装有摄像头的环形设备,纪录着每一步操作。这段疯传的视频中,工人们佩带着一种能够纪录作为的设备,在缝造衣服。据印度驰名独立媒体 Scroll 报路,这产生在服装造作巨头明珠全球工业有限公司位于古鲁格拉姆(Gurugram)的工厂。" 我们被要求在上午 10 点到下午 4 点之间佩带这个设备。" 该工厂的一位工人称," 他们说我们必须佩带一个星期,想看看我们在轮班期间都在干什么,以及干了多长功夫。"" 我们不相信这些理由。" 另一名工人说," 工厂里正本就有摄像头,为什么不用那些?" 该公司大无数工人来自比哈尔国或西孟加拉国的村庄,他们从周一到周六每天工作 12 个幼时,月薪在 20000 至 30000 卢比(约合人民币 1420 元至 2130 元)之间。工人每全国班时,治理人员会收回这些建设了 32GB 内存卡的摄像头。每台设备都有一个怪异的序列号,这个号码会被纪录在工厂提供给工人的身份 ID 旁边。有几名工人对这个设备感应警惕。" 它的电池就在3377体育太阳穴左近,随着电池发热,我们会感应不舒服。" 一位工人说," 感触它就像在吸3377体育血一样。"还有工人对该设备的过度监督感应不安。" 去洗手间之前,我们必须把它摘下来。"" 并且,戴着它的时辰我们不能和配偶措辞,它会偷听3377体育对话。我们也不能四处走动,有时辰我自己会把设备关掉。"参加这个项主张工人们暗示,对于佩带该设备,公司从未征得他们的赞成,无论是通过口头还是书面大局。致力于钻研技术与社会交汇议题的印度非投机机构 Aapti 钻研所指出,与其通过幼我知情赞成的视角来思虑数据网络,不如 " 从 集体数据权势 的概想启程,由于它影响的是整个工人集体 "。" 我们必要有集体社区的力量。不然,我们就是在做那些让我们自己失业的工作。"类似的摄像设备也曾呈此刻 " 肯印度(Ken India)" 公司的工厂里。这是一家总部位于印度马哈拉施特拉国的纺织造作商。该公司在领英平台上的一篇帖子中暗示,工人佩带的这些硬件设备属于名为 Egolab AI 的草创公司。设备网络到的视觉数据会被 " 聚合、处置并打包成数据集 ",提供给 " 构建机械人、推算机视觉和自主系统的全球 AI 公司 "。Egolab AI 在一份文件中称,这些公司蕴含特斯拉、波士顿动力以及 Figure AI。Egolab AI 于 2026 年 1 月由印度两名青少年缔造,自称为 " 印度最大的第一人称视角(POV)数据聚合商 "。该公司在一份公开文件中暗示,到 2027 年,将聚合印度每个重要国和各个行业的第一人称视角数据,蕴含纺织、汽车、化工、电子、钢铁和快消品。缔造仅两个月,Egolab AI 就被美国一家公司收购,买卖金额达到七位数。" 这一重大的数据集将成为全球 AI 和机械人训练的基石。"Egolab AI 公司称,工人们会因 " 为 AI 的进取做出贡献 " 而感应自身价值的提升,并且是自愿选择参与数据网络的。该公司强调,这一行为切合印度《2023 年 数字幼我数据;し 》。Egolab AI 的一份汇报样本显示,数据网络系统基于摄像头设备捉拿的画面,利用 AI 天生了工厂工人的 " 出产力分析 ",列出 " 最佳工人 " 和 " 最差工人 " 的出产力,并以此推算出 " 均匀出产力 " 得分。Egolab.AI 的样本汇报展示工厂工人的 " 出产力分析 "。样本汇报中的分析写路:" 您的工人均匀每天有 2.2 幼时没有在工作,这导致您每天因产出削减而损失约 33000 卢比。" 此表,汇报还量化地拆解了工人在非工作功夫都在做什么,例如 " 空闲比例 " 中有 32% 花在了与同事谈天上,汇报甚至指名路姓地指出了特定工人。随后,汇报将这些分数与 Egolab AI 合作过的其他工厂进行对比,从而给出了工人出产力的百分位排名。纺织业是印度最大的雇工行业之一,直接从业人丁近 4500 万,其中很多人来自村落地域。这并不是唯一通过工人网络第一人称视角数据的行业。印度公司阿维格(Awign)企业有限公司也在网络类似数据,用于实现切黄瓜或整顿玩具等家务活的自动化。另一家总部位于旧金山的草创公司 Humyn AI 也正试图成立类似的业务。表卖骑手通过纪录自己的工作赢利在美国,表卖骑手成为网络视觉数据的 " 工具 ",他们还能从中赚取报答。今年 3 月,美国表卖巨头 DoorDash 推出一款名为 Tasks(工作)的独立利用。凭据该公司布告,Tasks 允许其美国 800 万名零工从业者通过纪录自己执行各类工作的视坡反赢利。这些数据随后将被利用于训练 AI 和机械人。这款新利用中提供的工作蕴含叠衣服、洗碗筷和铺床等日常家务,凭据每项零工支出的劳动和复杂水平提供分歧的报答。像建剪植物和换盆这样难度较高的工作,报答则越发丰富。骑手还能够通过录造其他说话的口语内容来获得报答。利用上的一个工作列表就提醒西班牙语使用者:" 与您的伴侣或家人就日;疤饨刑烊弧⒓葱说亩曰 "。" 我们以为,这对于构建 物理智能 的前沿领域将拥有巨大意思。"DoorDash 结合首创人兼首席技术官安迪 · 方(Andy Fang)在社交媒体上谈到这次颁布时写路。去年,优步(Uber)也试点了一项类似的工作,允许其美国零工从业者通过执行额表的数字化工作来赢利,蕴含上传用于训练 AI 的照片和灌音。近年来,数据标注行业蓬勃发展,数十个平台都在雇用合同工来援手在线训练 AI 模型。据《洛杉矶时报》报路,一款对接企业与幼时工的招聘利用 Instawork,一向在洛杉矶招募工人,让他们戴上配有手机支架的头带,纪录打扫房间的过程。其他机械人开发商也开发了类似的数据网络战术。总部位于美国加州的机械人公司 Sunday Robotics 向全国各地邮寄一种 " 技术捉拿手套 ",人们通过戴着这种机械手套做家务来网络活动数据,数据随后会被用来训练该公司在研发的 AI 驱动家用机械人。然而,从网络第一人称视角数据到实现工厂机械人的自动化,科技公司必要来自多个地域的数十亿幼时的高质量数据。像 Build AI 这样曾获得沉量级投资的科技公司,目前宣称网络到的数据也仅仅是冰山一角。