DoorDash launched Tasks: gig workers record themselves to train AI

DoorDash — компания, которую большинство людей знает как платформу доставки еды, — тихо запустила новый продукт под названием Tasks. Это приложение, где обычные люди записывают видео своей повседневной жизни за небольшое вознаграждение. Стирка белья, жарка яиц, прогулка в парке — всё это теперь можно монетизировать.

Журналист Wired попробовал лично и пришёл к неутешительному выводу: Tasks — это не подработка, а окно в мрачное будущее гиг-экономики. Схема работы проста до абсурда. Пользователь открывает приложение, видит список заданий и выбирает подходящее.

Задание может звучать так: «Запишите 3-минутное видео, как вы готовите еду на кухне». Нажимаешь запись, выполняешь задание, загружаешь файл. За ролик начисляется вознаграждение — как правило, несколько центов или долларов, в зависимости от сложности.

Деньги накапливаются и выводятся через стандартные платёжные системы. Кто покупает эти видео? Крупные технологические компании, которым нужны обучающие данные для ИИ-систем.

Речь идёт о компьютерном зрении, распознавании движений, понимании бытовых сцен. Чтобы научить нейросеть понимать, как человек жарит яйца, нужно показать ей тысячи записей реальных людей, жарящих яйца в разных условиях, на разных кухнях, с разным освещением. DoorDash выступает посредником: агрегирует исполнителей и продаёт результат корпоративным клиентам.

По сути, это Amazon Mechanical Turk, но для визуальных данных в эпоху генеративного ИИ. Проблема — в экономике. Если раньше гиг-работники DoorDash могли зарабатывать на доставке еды $15–25 в час до вычета расходов на транспорт, то Tasks предлагает значительно меньше.

Журналист, проведя несколько часов в приложении, заработал суммы, которые сложно назвать даже дополнительным доходом. При этом порог входа минимален — нужен лишь смартфон с камерой, — что неизбежно создаёт конкуренцию среди огромного числа исполнителей и давит расценки вниз. Это классическая ловушка платформенной экономики: чем легче войти, тем дешевле труд.

Интересна и природа самого труда. В отличие от доставки или такси, Tasks не требует физического перемещения — задания выполняются дома. Это снижает барьер для людей, которые не могут или не хотят работать вне дома.

Но это же означает, что конкуренты не ограничены географией: исполнитель из Манилы или Лагоса может выполнить то же задание, что и пользователь из Нью-Йорка, за гораздо меньшие деньги. Глобализация рынка обучающих данных в действии. Есть и вопрос приватности.

Когда вы записываете видео у себя дома, вы непреднамеренно передаёте данные об интерьере, привычках и членах семьи, случайно попавших в кадр. Куда идут эти записи, кто их обрабатывает, как долго хранятся — Tasks, по описанию журналиста, не делает это достаточно прозрачным для исполнителей. Рынок обучающих данных для ИИ оценивается в миллиарды долларов и продолжает расти по мере того, как крупные лаборатории конкурируют за качество и разнообразие датасетов.

Нишу Tasks заполняли и раньше: Scale AI, Remotasks, Appen, CloudFactory давно работают с гиг-исполнителями для разметки данных. DoorDash просто пришла на этот рынок с узнаваемым брендом и миллионами пользователей в базе. Это демонстрирует, куда движется платформенная экономика — от физической доставки товаров к доставке человеческого поведения как сырья для ИИ.

Те же механизмы, та же прекарность, новый тип задания. Пока технологические компании будут платить за обучающие данные, платформы будут находить способы их собирать — дёшево, масштабно и при участии людей, которым нужны дополнительные доходы. Tasks — это не будущее в отдалённой перспективе.

Это настоящее, уже доступное в App Store.