认识那些帮助训练机器人做家务的零工工人

莫哈马德·东吉奥（Mohamad Dunggio）最近把一部手机绑在头上，录制自己做洗碗的动作，反复持续了四个小时。这让他的手指变得皱巴巴的，但他并不在意。这位来自印尼苏拉威西省哥伦打洛的23岁年轻人说：「我觉得这没什么，因为我是用时间换钱。」东吉奥是全球成千上万名零工工人中的一员，他们正在满足机器人行业对训练数据永无止境的需求。自今年4月以来，他一直在通过制作「自我中心训练」视频来赚取外快，这些视频被用于教机器人学习做家务等事情。

自我中心训练数据是指以执行任务者的视角拍摄的传感器或视频记录，通常使用头戴式或胸挂式摄像头拍摄，重点是将拍摄对象的手部保持在画面中。东吉奥说，他为阿根廷、印度和美国的三家公司工作，每小时获得3美元（约4.22澳元）到10美元的报酬，录制自己执行洗碗、清洁、烹饪、铺床、熨烫、叠衣服和扫地等任务。他说：「我觉得这是件好事，因为你不需要任何经验。」

正如最近在中国举行的世界仿人机器人运动会所展示的那样，近年来机器人技术取得了长足的进步。但一个能够高效可靠地在家庭中移动并承担各种家务的多功能仿人机器人的梦想迄今为止仍难以实现。蒙纳士大学（Monash University）的机器人学教授达娜·库里奇（Dana Kulić）表示，要让机器人在人们家中处理各种各样的复杂情况，它们需要学会观察和应对环境。她说：「即使任务只是叠衣服或洗碗，每个人都有不同的餐具。然后叠衣服的地方看起来也各不相同。」

库里奇教授说，机器人研究人员正在以一种类似于生成式人工智能研究人员教授大型语言模型（LLM）预测句子中下一个单词或字母的方式来使用自我中心数据。她说，虽然由人类远程操控的实际机器人产生的自我中心数据往往更相关，但人类的自我中心数据更便宜、更容易获取，而且可以提供更多样化的场景需求。

目前生产这些数据的工作者包括南亚的整座工厂、美国的家庭清洁工和外卖配送司机。然而，库里奇教授表示，人类自我中心数据的收集方式并非没有问题，包括贡献者是否真正了解数据的用途、在人们家中拍摄涉及的隐私问题，以及数据被出售给第三方公司等问题。东吉奥总体上对这份副业感到满意，即使其他人可能有不同感受。他说：「如果人们没有工作又在找收入来源，这只是一个选择。」然而，他说带着绑在头上的手机去商场让他有点尴尬，而且当一些视频被拒绝时他感到失望。他还抱怨一些公司收取约1美元的转账费来提取累积的不到10美元的收入。好的一方面是他学到了些新技能。他说：「我以前从不自己做饭，但现在我会做饭了。」

塞尔吉奥·布鲁科莱里（Sergio Bruccoleri）是Appen公司的交付副总裁，这是一家在澳交所（ASX）上市的澳大利亚公司，为科技行业收集和标注数据集，包括用于机器人技术的自我中心数据。在巴塞罗那工作的布鲁科莱里表示，该公司每月可从多达5000名贡献者那里收集约60000小时的视频，来源包括印度、加拿大、美国、巴西、墨西哥和菲律宾等国。他说，中国是机器人数据最大的市场，美国位居第二。