شركة Shift تعرض تنظيفاً مجانياً في مقابل مقاطع فيديو لتدريب الروبوتات

أعلنت شركة Shift الناشئة عن نهج غير متوقع لتمويل خدمات التنظيف: تأتي إلى منزلك، وتنظف بشكل مجاني تماماً، لكنها تسجل كل لحظة بالفيديو لتدريب الروبوتات المنزلية.

كيف يعمل عمل شركة Shift

ترسل الشركة عامل تنظيف إلى منزلك في زي الشركة الرسمي. يقوم بكل شيء بشكل صحيح: يغسل النوافذ، ويكنس السجاد، ويمسح الغبار، ويرتب الغرف. لكن كل حركة يتم تسجيلها على كاميرا فيديو. يصبح هذا الفيديو مادة تدريبية لمشاريع الروبوتات الخاصة بـ Shift. وفقاً لحسابات مؤسسي الشركة الناشئة، فإن قيمة بيانات الفيديو كافية لتمويل عملية التنظيف بالكامل. على موقع الشركة الإلكتروني توجد صيغة لطيفة: "تحصل على شقة نظيفة. نحن نحصل على بيانات تدريبية. الجميع يفوزون." أعلنت Shift عن العرض على وسائل التواصل الاجتماعي يوم الخميس. بشكل مثير للاهتمام، يُظهر عرض الفيديو عامل تنظيف يرتدي زياً أبيض نظيفاً وقبعة غير عادية — ربما جزء من نظام لتتبع الحركات بشكل أفضل أثناء تسجيل الفيديو.

لماذا بيانات التنظيف في العالم الحقيقي ثمينة جداً

لتدريب الروبوتات، تحتاج بالضبط إلى هذه الأنواع من مقاطع الفيديو: أشخاص يقومون بمهام في ظروف العالم الحقيقي، وليس في بيئة معملية. هذا أكثر صعوبة بكثير في الجمع من البيانات الاصطناعية أو التسجيلات في ظروف محكومة. كل منزل مختلف: أثاث مختلف، أنواع أوساخ مختلفة، بنية غرف مختلفة. عندما يتدرب الروبوت على هذا التنوع، فإنه يتعامل بشكل أفضل مع المفاجآت في العالم الحقيقي. بدون مثل هذه البيانات، تظل الروبوتات المنزلية غير حاذقة وغير فعالة. هذا يشرح لماذا Shift مستعدة لتنظيف الشقق مقابل لا شيء تقريباً.

هل هناك مخاطر خفية؟

هناك عدة مصائد:

• الموافقة على تسجيل الفيديو. يعمل عامل التنظيف أمام الكاميرا مع العلم بأنه يتم تسجيله، مما قد يغير سلوكه. البيانات الطبيعية غالباً ما تكون أكثر قيمة من البيانات المسجلة تحت المراقبة.
• قد تكون قيمة البيانات مبالغ فيها. إذا تبين أن الفيديو أكثر تعقيداً للتعليق عليه أو معالجته، فستنهار اقتصاديات النموذج.
• الخصوصية. تسجيل الفيديو في المنزل موضوع حساس، حتى مع الموافقة.

بالنسبة لـ Shift ذاتها، فإن الخطر الرئيسي هو أن المؤسسين قد يبالغون في تقدير قيمة بيانات الفيديو. إذا تبين أن المعالجة والتعليق أكثر تعقيداً مما هو متوقع، ستنهار اقتصاديات الأعمال.

ماذا يعني هذا

هذا مثال آخر على تحقيق الربح من البيانات في عصر النماذج الكبيرة. بدلاً من التبادل التقليدي للمال مقابل الخدمة، يأتي نموذج البيانات مقابل الخدمة. إذا نجحت Shift على نطاق واسع، فقد يلهم ذلك خدمات أخرى: توصيل الطعام، رعاية المنازل، الإصلاحات — أي شيء حيث يقوم الناس بعمل بدني في بيئات متنوعة. بالنسبة للعمال، قد يكون هذا جيداً، لكنه يعني أيضاً أن النشاط المهني يصبح مادة خام للذكاء الاصطناعي.