Сунита Раторе сидит на вершине горы пластиковых отходов в Каран-Вихаре — поселении, занимающемся переработкой отходов, на западной окраине Нью-Дели, где открытые канализационные канавы огибают переулки, слишком узкие для проезда двух автомобилей. 43-летняя женщина, одетая в сари с цветочным узором и зеленые стеклянные браслеты, уже много лет занимается сортировкой и очисткой выброшенного пластика за около 20 000 рупий (211 долларов) в месяц. Сегодня на ней ещё и нечто необычное. Это iPhone, прикреплённый к голове так, чтобы запечатлеть каждое движение её рук: взмах лезвием, сдирающим этикетки с пластиковых пакетов, укладку мешков, предназначенных для переработки, по сортам. Она постоянно наклоняется вперёд, стараясь не попадать ногами в кадр, и выключает камеру, если кто-то к ней обращается. Снимать лица запрещено.
Раторе не имеет ни малейшего представления, для чего нужны эти кадры, и не знает, что её работа имеет решающее значение для будущего искусственного интеллекта и робототехники. Она знает лишь то, что ношение этого устройства приносит ей дополнительные 150 рупий в час и что впервые за два десятилетия работы она откладывает деньги на обучение своих четырёх детей.
«Вот почему я занимаюсь этим по восемь-девять часов в день», — сказала она, улыбаясь в делийской жаре, температура которой приближается к 38 °C (100 °F). Её прибыль символизирует одну из самых необычных производственных мобилизаций, происходящих сейчас в мире.
От делийских поселений, занимающихся переработкой отходов, до фабрик по производству джинсовой одежды в Бангалоре, от рыбацких деревень до строительных площадок по всей стране — десятки тысяч индийских рабочих нанимаются для того, чтобы с мельчайшими подробностями от первого лица зафиксировать, как люди используют свои руки. Полученные видеоматериалы будут загружены в системы искусственного интеллекта, создаваемые для обучения роботов выполнению различных задач. Рабочие, в самом буквальном смысле, разрабатывают руководство по ликвидации собственных рабочих мест.
На протяжении многих лет гуманоидные роботы поражали воображение в контролируемых условиях — танцуя по заранее отрепетированным хореографическим номерам или пробегая полумарафоны со сверхчеловеческой скоростью. Но в реальных условиях они испытывают трудности: падают лицом вниз, пытаясь дотянуться до контейнеров на складах, и опрокидываются через несколько секунд после встречи с людьми, которых они должны были впечатлить. Разрыв между популярными демонстрационными роликами и роботами, которые действительно работают, является главной нерешённой проблемой для того, что в технологической индустрии называют «воплощённым ИИ».
Чтобы наделить роботов интеллектом, проблема заключается не в аппаратном обеспечении или алгоритмах. Проблема — в данных. Машинам, взаимодействующим с физическим миром, требуется нечто иное, чем тексты, фотографии и видео, которые такие компании, как OpenAI, использовали для обучения крупных языковых моделей, например GPT. Им нужны реальные видеозаписи, на которых люди складывают, паяют, завязывают шнурки и укладывают предметы в стопки. Таких обыденных видеозаписей, снятых от первого лица, крайне мало, потому что раньше никто не уделял им внимания — до сих пор.
«Отрасль стремится к своему собственному переломному моменту — единственному прорыву, который мог бы переопределить границы возможного», — сказал Кайл Чан, научный сотрудник Брукингского института в Вашингтоне, который отслеживает технологическую и промышленную политику Китая. «Такой скачок может превратить машины из дорогих экспонатов в настоящих рабочих лошадок».
Это дало старт гонке между ведущими мировыми производителями роботов — Tesla Inc., Figure AI Inc. и Agility Robotics Inc. в США, а также китайскими компаниями, такими как Unitree Robotics, AgiBot и UBTech Robotics Corp., — за сбор видеозаписей, необходимых для обучения их машин. В то время как OpenAI и Anthropic PBC в основном использовали существующие данные для построения своих моделей ИИ, пионеры робототехники вынуждены либо самостоятельно создавать новые видеозаписи, либо находить партнеров, которые будут это делать.
«Физический ИИ — это, по сути, проблема данных, и для создания надежного и готового к внедрению физического ИИ требуется на несколько порядков больше обучающих данных, чем было собрано к настоящему моменту», — заявил Бен Левин, директор по робототехнике и данным для физического ИИ в компании Nvidia Corp., одной из самых активных технологических гигантов, занимающихся робототехникой.
Ставки огромны. По прогнозам Citigroup Inc., рынок человекоподобных роботов, моделей мира и сопутствующих услуг к 2050 году может достичь 7 триллионов долларов, а в конечном итоге в эксплуатации будет находиться 648 миллионов таких машин. Илон Маск прогнозирует, что их будет миллиарды — как минимум по два гуманоидных робота на каждого человека. Хотя рынок видеоданных для обучения только начинает формироваться, он может стать одним из самых быстрорастущих сегментов в сфере технологий: по прогнозам компании Research and Markets, занимающейся бизнес-аналитикой, его объем вырастет с 11,9 млрд долларов в этом году до 49,8 млрд долларов к 2031 году.
Нигде необходимость воспользоваться этой возможностью не ощущается так остро, как в самой густонаселённой стране мира.
«Индия, благодаря поворотам экономического прогресса, стала самым богатым источником этих данных», — сказал 42-летний Авинаш Пандей, чей делийский стартап ManuData Technologies входит в число новых компаний, участвующих в гонке по сбору данных. «Миллионы людей выполняют вручную задачи, которые в более богатых странах уже давно автоматизированы».
Такие компании, как его, занимаются обработкой, очисткой, аннотированием и предоставлением видеоматериалов со всех отраслей индийской промышленности: с обувных фабрик, где рабочие занимаются исключительно вдеванием шнурков; со складов в Бангалоре, где упаковывают хрупкие товары; с ферм в западном регионе Морби, где рабочие собирают урожай. Миллиарды микрожестов, необходимых исследователям, фиксируются в режиме реального времени в масштабах всей страны.
Это подпитывает следующее крупное соперничество в сфере ИИ. США по-прежнему значительно опережают в передовых исследованиях, но отстают от Китая в том, что становится следующим горячим направлением в технологиях: воплощенный ИИ и робототехника. Американские компании, занимающиеся данными, нанимают социальных работников и водителей DoorDash, чтобы те снимали себя на видео, но этого недостаточно. Китай, располагая огромным резервом производственной рабочей силы, задействует собственную промышленную базу. Правительство активно взяло под контроль сбор данных, снабдив рабочих шлемами виртуальной реальности и костюмами для захвата движения, чтобы научить роботов заводской работе, упаковке продуктов, сборке мебели и пошиву одежды. Пекин, однако, в основном удерживает эти данные в пределах своих границ.
Поэтому внимание переключилось на Индию. Ее миллионы рабочих стали самым богатым источником данных для обучения роботов на планете. От сапожников до сварщиков и портных — работники надевают на голову камеры и перчатки с датчиками отслеживания движений, чтобы записывать свои руки в действии.
Этой возможностью пользуется необычная группа предпринимателей. 19-летний Эдди Сюй из Лонг-Айленда, штат Нью-Йорк, бросивший учебу в Колумбийском университете, привлек 22 миллиона долларов для своего стартапа Build AI и перевез всю свою команду из Сан-Франциско в Бангалор. По данным компании, она оснастила более 14 000 заводских рабочих на десятках предприятий специальными камерами, закрепленными на голове, и собрала более миллиона часов видеозаписей от первого лица. 27-летняя Никита Саднани, которая работала в команде по машинному обучению при создании Amazon Alexa, основала компанию BergLabs AI в Кремниевой долине. Компания ManuData, принадлежащая Пандею, оснащает обувщиков и текстильщиков камерами, закреплёнными на бейсбольных кепках.
Awign Enterprises Pvt. Аннаньи Сартака, базирующаяся в Бангалоре платформа для фрилансеров с 1,5 миллионами работников, теперь ежедневно записывает тысячи часов видео из домов и на фабриках в 1 000 городах. Сартак предоставил ведущим производителям робототехники 200 000 часов видеоматериалов, снятых по индивидуальному заказу — соглашения о неразглашении не позволяют ему называть их имена — включая данные с тактильных перчаток, наручных камер и дистанционно управляемых роботизированных манипуляторов. К концу года он планирует собрать 2 миллиона часов видеоматериалов. К этой гонке присоединилось множество зарубежных стартапов, в том числе Human Archive и Cortex AI, поддерживаемые Y Combinator.
«Спрос просто запредельный — крупнейшие лаборатории по робототехнике в США и Китае жаждут индийских данных», — сказал Садхнани, чей стартап продает качественные, аннотированные видеозаписи лабораториям по всему миру. Предпринимательница ежедневно отвечает как минимум на три звонка по поводу продаж из своего офиса в Дехрадуне, расположенного в четырёх часах езды к северу от Дели. «Им нужны миллионы часов записей, а ни одна индийская компания сейчас не в состоянии удовлетворить такой спрос».
Ведущие лаборатории и стартапы — в том числе Physical Intelligence Inc. (поддерживаемая OpenAI), Figure AI, Nvidia и Apple Inc. — буквально скупают эти данные. Саднани рассказывает, что один из клиентов прислал список из 400 сред, которые он хотел бы охватить, включая спа-салоны по инъекциям ботокса, автозаправочные станции, центры по огранке алмазов и больницы. Она отказывается работать с зарегистрированными за рубежом подразделениями китайских производителей роботов — по её словам, они платят «слишком мало».
В Сан-Франциско стартап Drift, специализирующийся на робототехнике, создает платформу для тестирования и оценки, которая собирает такие записи и использует эти данные для оценки роботов в коммерческих помещениях и домашних условиях. «Существует огромный спрос на данные из реального мира, но при этом наблюдается разрыв в качестве между тем, что требуется, и тем, что доступно», — сказал Нихил Кумар, соучредитель стартапа, который поддерживается сингапурской венчурной компанией-инкубатором Antler Innovation Pte. Наличие производственной экосистемы и преимуществ в области аппаратного обеспечения действительно ставит Китай впереди, отметил Кумар. «Однако в случае моделей искусственного интеллекта общего назначения для роботов, обученных на записях с участием людей, прорывы могут быть достигнуты за счет новых архитектур, которые лучше понимают окружающий мир», — добавил он.
На фабрике Alpine Shoes Pvt., расположенной недалеко от Дели и производящей кроссовки для компаний Nike Inc., Adidas AG и Puma SE, Дилип Кумар Ядав зарабатывает 19 400 рупий в месяц, выполняя высокочастотную сварку полимерных листов для формирования верха обуви. Новое устройство, крепящееся на голове 38-летнего рабочего, приносит ему дополнительные 300 рупий в день — этого достаточно, чтобы отправлять родителям в регион Пратапгарх штата Уттар-Прадеш щедрую сумму. Он перечисляет десятки различных операций, которые можно зафиксировать на фабрике, таких как раскрой лекал, формовка подошв, проверка гибкости каждой пары и скраивание, или утоньшение, краев материала для лучшей посадки.
Рядом Ниша Кумари завязывает шнурки на ботинках, а камера, закрепленная на кепке, записывает движения её пальцев для потомков. Ни один из этих рабочих не слышал о том, что роботы берут на себя работу на фабриках. Ни один из них не знает, что их движения могут однажды научить машины быстрее завязывать шнурки, эффективнее сваривать и аккуратнее упаковывать. Ирония жестока, но этот процесс неудержим.
Экономические показатели этой новой отрасли впечатляют. Видеозаписи от первого лица или эгоцентрические кадры из Индии стоят более 7 долларов в час даже в необработанном виде. Аннотированные видеозаписи, в которых каждое действие промаркировано вплоть до «правая рука, лезвие ножа направлено к помидору», стоят от 15 до 30 долларов в час и более. «Те же данные в США стоили бы в три раза дороже или даже больше», — сказал Сартак. Один из клиентов Awign, разрабатывающий роботов для строительных работ, нуждается в эгоцентрических видеозаписях для каждой задачи, связанной со строительством центров обработки данных — установка стоек, монтаж графических процессоров, подключение серверов, монтаж систем охлаждения — с целью сокращения сроков строительства, снижения затрат и компенсации нехватки рабочей силы. «Ни одна другая страна не может предоставить такой доступ к разнообразным ситуациям», — сказал он.
Однако растет число этических вопросов. Хотя многие стартапы выплачивают вознаграждение работникам, мелкие, недобросовестные и нестабильные агрегаторы данных могут не платить ничего. Многие работники практически не понимают, что именно они записывают и как эти записи будут использоваться. Формы согласия, если они вообще существуют, часто представляют собой несколько беглых строк, исполнение которых вызывает сомнения, отмечают эксперты, а съемка зачастую ведется на объектах, где отсутствуют какие-либо документы. «Называть такие записи „согласованными“ — это фарс», — заявила нью-йоркская активистка Миши Чоудхари, основательница slfc.in — организации, предоставляющей юридические услуги в сфере гражданских свобод и цифровых прав.
Новый индийский Закон о защите цифровых персональных данных устанавливает более строгие требования, однако его основные положения вступят в силу только в 2027 году. Исследователи в области конфиденциальности отмечают, что даже кадры, обрезанные так, чтобы на них были видны только руки, по-прежнему фиксируют интимные фрагменты жизни работников, такие как интерьеры домов, личные вещи и особенности повседневной жизни, которые с юридической точки зрения считаются биометрическими данными. Камеры фиксируют лица прохожих без их согласия, записывая данные, позволяющие идентифицировать и определить местонахождение человека, что представляет потенциальную угрозу безопасности.
На данный момент период сбора данных — который, по мнению экспертов, может продлиться целое десятилетие — является значительным источником дохода для сотен тысяч людей, у которых практически нет других вариантов. Что произойдет после того, как этот период закончится, — это отдельный вопрос.
«Дисбаланс сил настолько очевиден в этой неравноправной схеме», — сказала Чоудхари. «Люди, создающие этот ресурс, заслуживают прозрачности и справедливого вознаграждения, а не грошей, бросаемых им под видом работы».
Не вызывает сомнений масштаб развернувшейся гонки. «В 1990-е годы Индия стала мировым центром предоставления услуг в сфере программного обеспечения. В 2000-е появились колл-центры. 2010-е принесли с собой модель „программное обеспечение как услуга“», — сказал Сартак, который считает, что люди, устанавливающие камеры на производственных площадках индийских заводов, наблюдают за формированием следующей волны. «На этот раз речь идет не о программном обеспечении, а о самом человеческом опыте».
Станет ли это следующим крупным экспортным товаром Индии или же историей эксплуатации — пока неясно. Очевидно лишь то, что эта гонка необычайна, глобальна и неумолима — и в ее центре находятся миллионы рабочих, улыбающихся и потеющих, пока они, сами того не подозревая, готовят своих собственных заменителей.
На огромном складе в Бангалоре, которым управляет компания Pathways, Йешвант Н. аккуратно упаковывает, маркирует и сканирует лампочки для доставки крупной платформой электронной коммерции. Он посмотрел достаточно научно-фантастических фильмов, чтобы поверить, что роботы могут стать реальностью в Индии. У 27-летнего молодого человека есть план. «Когда появятся роботы, я вернусь к посеву календулы и кукурузы на семейном участке площадью 3 акра», — сказал он, сделав руками жест, имитирующий разбрасывание семян. «Ни один робот не сможет этого сделать».
Добавить комментарий