DoorDash تطلق Tasks: عمال الوظائف المؤقتة يصوّرون أنفسهم بالفيديو لتدريب الذكاء الاصطناعي

أطلقت DoorDash بهدوء منتجًا جديدًا باسم Tasks. تعرفها غالبية الناس كمنصة لتوصيل الطعام. أما Tasks فهو تطبيق يسجّل فيه أشخاص عاديون مقاطع فيديو لحياتهم اليومية مقابل مكافأة صغيرة. غسل الملابس، وقلي البيض، والمشي في الحديقة: كل ذلك يمكن الآن تحويله إلى مصدر دخل. جرّب صحفي في Wired التطبيق بنفسه وخرج باستنتاج غير مشجّع: Tasks ليس عملًا إضافيًا، بل نافذة على مستقبل قاتم لاقتصاد الوظائف المؤقتة (gig economy).

آلية العمل بسيطة إلى حدّ العبث. يفتح المستخدم التطبيق ويطّلع على قائمة المهام ويختار المناسب منها. قد تكون المهمة على هذا النحو: «سجّل فيديو مدته 3 دقائق وأنت تُعدّ الطعام في المطبخ». تضغط زر التسجيل، وتنفّذ المهمة، وترفع الملف. وتُحتسب مكافأة عن كل مقطع، وهي في العادة بضعة سنتات أو دولارات بحسب درجة تعقيد المهمة. تتراكم الأموال ويمكن سحبها عبر أنظمة الدفع المعتادة.

من يشتري هذه الفيديوهات؟ شركات التقنية الكبرى التي تحتاج إلى بيانات تدريب لأنظمة الذكاء الاصطناعي. ويتعلق الأمر بالرؤية الحاسوبية والتعرّف على الحركات وفهم المشاهد المنزلية. ولكي تتعلم الشبكة العصبية كيف يقلي الإنسان البيض، يجب أن تُعرض عليها آلاف التسجيلات لأشخاص حقيقيين يقلون البيض في ظروف مختلفة، وفي مطابخ مختلفة، وبإضاءة مختلفة. وتؤدي DoorDash دور الوسيط: تجمع المنفّذين وتبيع النتيجة لعملاء من الشركات. وهي في جوهرها Amazon Mechanical Turk، لكن للبيانات المرئية في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي.

المشكلة تكمن في الاقتصاد. فإذا كان بإمكان عمال DoorDash المؤقتين أن يكسبوا سابقًا من توصيل الطعام 15–25 دولارًا في الساعة قبل خصم نفقات التنقل، فإن Tasks يعرض مبالغ أقل بكثير. وقد أمضى الصحفي عدة ساعات في التطبيق، فكسب مبالغ يصعب وصفها حتى بأنها دخل إضافي. وفي الوقت نفسه، فإن حدّ الدخول إلى العمل في أدنى مستوياته، إذ يكفي هاتف ذكي مزوّد بكاميرا، وهذا يخلق حتمًا منافسة بين عدد هائل من المنفّذين ويضغط الأسعار نحو الأسفل. إنه الفخ الكلاسيكي لاقتصاد المنصات: كلما سهل الدخول، رخص العمل.

وطبيعة العمل نفسها لافتة. فعلى عكس التوصيل أو سيارات الأجرة، لا يتطلب Tasks تنقلًا جسديًا، إذ تُنفَّذ المهام في المنزل. ويخفّض هذا الحاجز أمام من لا يستطيعون العمل خارج المنزل أو لا يرغبون في ذلك. لكنه يعني أيضًا أن المنافسين لا تحدّهم الجغرافيا: فمنفّذ من مانيلا أو لاغوس يستطيع إنجاز المهمة نفسها التي ينجزها مستخدم من نيويورك، مقابل مبالغ أقل بكثير. إنها عولمة سوق بيانات التدريب قيد التنفيذ.

وهناك أيضًا مسألة الخصوصية. فحين تسجّل فيديو في منزلك، فأنت تنقل دون قصد بيانات عن ديكور المنزل وعاداتك وعن أفراد الأسرة الذين يظهرون في الكادر عن طريق الصدفة. أما إلى أين تذهب هذه التسجيلات، ومن يعالجها، ومدة حفظها، فإن Tasks، بحسب وصف الصحفي، لا يوضّح ذلك بما يكفي للمنفّذين.

ويُقدَّر سوق بيانات التدريب للذكاء الاصطناعي بمليارات الدولارات، ويواصل النمو مع تنافس المختبرات الكبرى على جودة مجموعات البيانات وتنوعها. وقد سبق أن شغلت جهات أخرى هذه الفئة: فشركات Scale AI وRemotasks وAppen وCloudFactory تعمل منذ زمن طويل مع منفّذين مؤقتين في وسم البيانات. وكل ما فعلته DoorDash أنها دخلت هذا السوق بعلامة تجارية معروفة وملايين المستخدمين في قاعدتها. وهذا يُظهر وجهة اقتصاد المنصات: من التوصيل المادي للسلع إلى «توصيل» السلوك البشري كمادة خام للذكاء الاصطناعي. الآليات نفسها، وهشاشة العمل نفسها، ونوع جديد من المهام.

وما دامت شركات التقنية ستدفع مقابل بيانات التدريب، ستجد المنصات طرقًا لجمعها: بتكلفة زهيدة وعلى نطاق واسع وبمشاركة أشخاص يحتاجون إلى دخل إضافي. Tasks ليس مستقبلًا بعيد المدى. إنه الحاضر، وهو متاح بالفعل في App Store.