食器を洗うロボットの訓練を手伝っているギグワーカーたちを紹介します

モハメド・ダンジウさんは最近、携帯電話を頭に巻きつけ、4時間にわたって何度も皿洗いをしている姿を録画した。

そのせいで指にしわが寄ってしまいましたが、彼は気にしませんでした。

「お金を稼ぐために自分の時間を交換しているので、大丈夫だと思います」とインドネシア、スラウェシ島のゴロンテロ出身の23歳は語った。

ドンジオ氏は、ロボット業界のトレーニング データに対する無尽蔵の需要に応えている、世界中の何千人ものギグ ワーカーの 1 人です。

4月以来、彼は家事などのやり方をロボットに教えるための「自己中心トレーニング」動画を制作して副収入を得ている。

自己中心的なトレーニング データは、タスクを実行する人の視点から作成されたセンサーまたはビデオ記録であり、多くの場合、被験者の手をフレーム内に保つことに焦点を当てた頭または胸に取り付けられたカメラで撮影されます。

ダンジオさんによると、アルゼンチン、インド、米国の３社が、皿洗い、掃除、料理、ベッドメイク、アイロンがけ、服をたたむ、掃除などの作業を行う自分の様子を録画するために、時給３ドル（４．２２ドル）から１０ドルを同氏に支払ったという。

「経験は必要ないので、良いことだと思います」と彼は言った。

ロボットに教える方法

最近中国で開催された世界ヒューマノイドロボット競技会で実証されたように、ロボットは近年文字通り飛躍的な進歩を遂げています。

しかし、家の中を効率的かつ確実に移動し、さまざまな家事を引き受けることができる多用途の人型ロボットの夢は、これまでのところ実現しにくいことがわかっています。

モナシュ大学のロボット工学教授であるダナ・クリチ氏は、ロボットが人々の家の多種多様で複雑な場所を移動するには、周囲を観察し、それに反応する方法を学ぶ必要があると述べた。

「洗濯物をたたむ、食器を洗うという作業一つとっても、持っている食器は人それぞれ違います。そして、その場所は [the clothes] 折りたたんで違った見た目になるはずです」と彼女は言いました。

クーリッチ教授は、ロボット工学の研究者は、生成人工知能の研究者がChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）を訓練して文中の次の単語や文字を予測する方法と同様の方法で自己中心的なデータを使用していると述べた。

人間が遠隔操作する実際のロボットによって生成された自己中心的なデータはより関連性が高い傾向にあるが、人間の自己中心的なデータはより安価で簡単で、必要なさまざまなシナリオを提供できる可能性があると彼女は述べた。

現在、データを作成している労働者には、南アジアの工場全体、米国のハウスクリーニング業者、宅配ドライバーなどが含まれています。

しかし、クーリッチ教授は、人間の自己中心的なデータの収集方法には問題がないわけではないと述べた。

その内容は、寄付者がデータの用途を本当に理解しているかどうかから、人々の自宅での撮影やデータがサードパーティ企業に販売されることに関するプライバシー上の懸念まで多岐にわたる。

動画に対する厳しい要件

ダンジオ氏は、たとえ他の人が違うように感じていたとしても、全体的には副業に満足しており、利用されているとは感じていないと語った。

「人々が仕事を持たずに収入を求めているのであれば、これは選択肢に過ぎません」と彼は言う。

しかし、頭に携帯電話をかぶせてショッピングモールに行くのは少し恥ずかしかったし、自分のビデオのいくつかが拒否されてがっかりしたと彼は語った。

同氏はまた、一部の企業が累積利益10ドル未満を引き出すのに約1ドルの移籍金を請求していると不満を述べた。

プラスの面として、彼はいくつかの新しいスキルを学びました。

「これまで自分で料理をしたことはなかったが、今では料理の仕方を知っている」と彼は語った。

データ需要の変化

Sergio Broccoli 氏は、オーストラリアの ASX 上場企業である Appen の供給担当副社長であり、ロボット工学の自己中心的なデータを含むテクノロジー業界向けのデータセットを収集および処理しています。

バルセロナに拠点を置くブロッコリ氏は、同社はインド、カナダ、米国、ブラジル、メキシコ、フィリピンを含む世界中の5,000人の投稿者から毎月約6万時間のビデオを収集できると述べた。

同氏によると、アッペンにとってロボットデータの最大の市場は中国であり、米国が２位だという。

同氏によると、アッペンの寄付者らは自宅でビデオを制作し、職場でもビデオを制作することが増えているが、管理されたスタジオでも、時には特殊なカメラやセンサーグローブなどの機材を使用して制作しているという。

しかし同氏は、データがコモディティ化され価値が下がっているため、ショーペンは「低コスト国」で産業規模で収集される種類のデータから離れつつあると述べた。

同社は、当初ロボットの販売が見込まれていた米国やカナダなどの裕福な国にますます重点を置き、その他の地域では価値の高いデータを収集するようになりました。

「米国の食器洗い機は、他の地域の食器洗い機とはかなり異なっています」と彼は言いました。

過去にエフェンは賃金や条件について批判されたことがある。フォーラムの投稿者たちは今でも、支払いの遅れからコミュニケーション不足、説明のつかないアカウントのキャンセルまでの問題について不満を訴えている。

ブロッコリ氏は、アッペンのシステムの一部は完璧ではなく、同社はオープンなコミュニケーションラインを通じて寄付者の問題に対処しようとしていると述べた。

同氏は、アッペンには倫理規定と公正な賃金の基準があり、賃金が「その特定の国で設定されている最低賃金を常に上回る」よう「可能な限り」努力していると述べた。

Appenはまた、寄稿者向けのプライバシーガイドラインと追跡システムを設けており、投稿者は自分が作成したデータが販売された後でも削除を要求できるようにする必要があると述べた。

寄付者が利益を引き出すために手数料を支払わなければならない場合があるのは不公平ではないかとの質問に対し、ブロッコリ氏は不公平だと思うが、手数料を取ったのは決済プラットフォームだと述べた。

「それはAppenに限定されたものではありません。他のプラットフォームでも常に見られます」と彼は言いました。

ロボットに服をたたませられるのはいつですか?

ロボット企業、特に中国の企業は今年、あらゆる家事をこなすJetson型ロボットの理想に近いと思われる、より有能な人型モデルを次々と発表している。

しかしクーリッチ教授は、それはまだ先のことだと考えている。

彼女は、服をたたむロボットをデモで見せることと、それを長期間確実に動作させることの間には大きな違いがあると述べた。

さらに、ロボットの製造だけでなく、メンテナンスや修理にもコストがかかります。

「特定のタスクを実行できるということ以外にも、解決しなければならない問題がたくさんあると感じています」と彼女は言う。

彼女はロボットを「99パーセント」稼働する自動運転車に例えた。

「しかし今では、最後のパーセントに当初誰もが考えていたよりもはるかに長い時間がかかっています」とクーリッチ教授は語った。