Această nouă abordare pentru antrenarea umanoizilor a început, probabil, odată cu lansarea ChatGPT în 2022. Modelele lingvistice mari au reușit să genereze text prin expunerea la cantități masive de date de antrenament – fiecare cuvânt scris vreodată pe care companiile de AI l-au putut găsi (sau, după unii, fura). Roboticienii au vrut să aplice aceste legi de scalare roboticii, dar le-a lipsit o colecție de dimensiunea internetului de date care să descrie cum ne mișcăm. Descurajați de cât de dificil ar fi să adune astfel de date, companiile au folosit soluții de compromis, cum ar fi învățarea roboților să se miște în simulări virtuale. Cu toate acestea, simulările nu modelează niciodată perfect modul în care funcționează frecarea sau elasticitatea în lumea reală, așa că roboții antrenați în ele tindeau să se poticnească (la propriu).
Acum, companiile care construiesc roboți umanoizi au decis că colectarea datelor din lumea reală, oricât de greoaie ar fi, ar putea aduce beneficii uriașe. Și aici lucrurile au devenit ciudate. Eforturile timpurii au fost modeste și academice. Laboratoarele au colectat ore și ore de date de la oameni care făceau treburi casnice, cum ar fi întoarcerea vafelor sau curățarea birourilor, în timp ce purtau camere video sau dispozitive de prindere portabile. Datele au fost partajate deschis. Dar, pe măsură ce capitalul de risc s-a revărsat în robotică – 6,1 miliarde de dolari în 2025 doar pentru umanoizi – cursa pentru crearea acestor date de antrenament a devenit mai competitivă și mai elaborată.
Acum există centre de antrenament în China unde oamenii poartă exoschelete și echipamente de realitate virtuală în timp ce execută aceeași sarcină repetitivă, cum ar fi ștergerea unei mese, de sute de ori pe zi. Lucrători gig din Nigeria, Argentina și India se filmează în timp ce fac treburi casnice acasă. La începutul acestui an, am aflat că o companie de livrări din SUA și-a dotat angajații cu senzori care le urmăresc mișcările în timp ce transportă cutii, parțial pentru a studia accidentările, dar și cu scopul de a antrena roboți care să îi înlocuiască.
Toate acestea indică un viitor suprarealist al muncii, în care muncitorii fizici devin din ce în ce mai mult colectori de date. Dar antrenarea roboților pe baza datelor de mișcare pe care le colectăm este încă o propunere complicată. Nu este clar dacă este măcar posibil să se facă acest lucru la scara necesară pentru a produce descoperiri tehnice, să nu mai vorbim de a construi o afacere profitabilă. Care este valoarea unui clip în care îmi deschid cuptorul cu microunde? De câte mii de astfel de momente ar fi nevoie pentru a învăța un robot să gătească cina? Poate că acesta va fi anul în care vom afla.
OpenAI aruncă totul în construirea unui cercetător complet automatizat. Cum Pokémon Go oferă roboților de livrare o vedere perfectă a lumii. În interiorul startup-ului secret care a lansat clone umane fără creier. Vrei să înțelegi starea actuală a AI? Verifică aceste grafice. O conversație exclusivă cu omul de știință-șef al OpenAI, Jakub Pachocki, despre noua mare provocare a firmei și viitorul AI. Exclusiv: spinout-ul AI al Niantic antrenează un nou model mondial folosind 30 de miliarde de imagini cu repere urbane colectate de la jucători. Conform AI Index 2026 al Stanford, AI sprintează, iar noi ne luptăm să ținem pasul. Axiom Math oferă gratuit un nou instrument AI puternic. Rămâne de văzut dacă va accelera cercetarea atât cât speră compania. Avem probleme în salvarea preferințelor tale. Încearcă să reîmprospătezi această pagină și să le actualizezi din nou. Dacă continui să primești acest mesaj, contactează-ne la customer-service@technologyreview.com cu o listă de newslettere pe care dorești să le primești. Fondată la Massachusetts Institute of Technology în 1899, MIT Technology Review este o companie media independentă de renume mondial, ale cărei perspective, analize, recenzii, interviuri și evenimente live explică cele mai noi tehnologii și impactul lor comercial, social și politic. Ridică-ți brandul în prim-planul conversației despre tehnologiile emergente care transformă radical afacerile. De la sponsorizări de evenimente la conținut personalizat și povești video captivante, publicitatea cu MIT Technology Review creează oportunități pentru brandul tău de a rezona cu o audiență de neegalat a elitei tehnologice și de afaceri.
De ce este important:
Această tendință de a colecta date de mișcare de la oameni pentru a antrena roboți umanoizi ridică întrebări fundamentale despre viitorul muncii, confidențialitate și etică. Pe măsură ce companiile investesc miliarde în această tehnologie, există riscul ca muncitorii să fie reduși la simple surse de date, iar roboții să devină înlocuitori ai forței de muncă umane. În același timp, succesul acestor eforturi ar putea revoluționa industrii întregi, de la producție la servicii. Este crucial să înțelegem implicațiile sociale și economice ale acestei curse pentru date umanoide, pentru a ne asigura că progresul tehnologic nu vine în detrimentul demnității și drepturilor lucrătorilor.
