Чи замінять роботи людей? Він каже, що ні!

Оригінальна назва: Перевага людини в революції робототехніки
Оригінальний автор: Сумір Мегхані, Instawork Robotics Labs (IRL)
Переклад: Пеггі, BlockBeats

Примітка редактора: Хоча більшість людей все ще обговорюють, чи "роботи замінять людську працю", ця стаття стверджує, що люди не лише не будуть замінені, але й стають невід'ємною частиною "фізичної системи штучного інтелекту."

Основна проблема в сучасній промисловості полягає не в алгоритмах чи апаратному забезпеченні, а в "даних та можливостях реалізації." Роботи повинні навчатися, спостерігаючи за кваліфікованими людьми, які працюють у реальних умовах, але якісні, різноманітні дані з фізичного світу є вкрай дефіцитними, що призводить до так званого "сотні тисяч років розриву в даних." Це також знову ставить на перший план давно забуту здатність — кваліфіковану, плановану та перевірену людську працю.

У цій структурі роль людей переосмислюється: вони є як "джерелом даних" для навчання машин, надаючи стандартизовані, анотувальні операційні процеси, так і "місцевими вузлами", які підтримують операції системи, виконуючи обслуговування, ремонт та дистанційне керування. Вони врешті-решт входять у "ринок співпраці людини та робота", з'єднаний платформами, стаючи необхідною умовою для широкомасштабної реалізації роботів.

Насправді, технологічні зміни не знищать працю, а скоріше перебудують розподіл праці. Від банкоматів до Інтернету, кожен технологічний стрибок супроводжувався тривогою щодо роботи, але те, що часто змінюється, це не "чи є робочі місця", а "як робочі місця переосмислюються." У цьому технологічному циклі, представленому гуманоїдними роботами, повторюється той самий шлях: завдання розбиваються, навички стандартизуються, посади реорганізуються, і виникають нові професії.

Справжня можливість полягає не в "заміні людей", а в тому, хто зможе побудувати міст для перетворення людських можливостей на масштабовані дані, операційні системи та колаборативні мережі.

Наступне є оригінальною статтею:

Рік тому я поставив дещо незвичне питання для ринку праці: Що станеться з "Професіоналами" нашої платформи, коли з'являться роботи?

Наша мета полягає в створенні економічних можливостей для Професіоналів та партнерів у всьому світі. Сьогодні понад десять мільйонів Професіоналів покладаються на нас для забезпечення свого існування, і багато з них вже давно розмірковують над цим питанням. Ми маємо глибоку відповідальність надати відповідь на це.

Водночас ми також спостерігали несподіване явище: деякі робототехнічні компанії почали з'являтися на нашій платформі додатків, співпрацюючи з нашими Професіоналами. Їм потрібні люди з професійним досвідом у завданнях навчання роботів та доступом до різноманітних бізнес-сценаріїв — це середовища, в яких роботи будуть розгорнуті в майбутньому. І те, на що вони покладаються, — це система робочої сили, яку ми будуємо.

У той момент усе раптом стало зрозумілим: Instawork може надати людську працю для "Фізичної економіки штучного інтелекту."

"Проблема десяти тисяч років"

Кен Голдберг сформулював це питання як "десятитисячний розрив даних": з одного боку, існує величезна кількість даних для навчання мовних моделей; з іншого боку, є надзвичайно обмежені та високо спеціалізовані дані для навчання роботів виконувати делікатні операції у фізичному світі.

Примітка: Кен Голдберг є надзвичайно впливовим вченим у галузі робототехніки та штучного інтелекту, а також художником і міждисциплінарним дослідником.

Саме цей розрив означає, що незважаючи на мільярди доларів, які надходять у робототехнічні компанії, ми ще не бачили, щоб гуманоїдні роботи прибирали готельні номери або розвантажували вантажівки на складах... принаймні, поки що.

Наші оцінки свідчать, що вся індустрія зібрала близько 100,000 годин навчальних даних до 2024 року; до 2025 року ця кількість зросла до 1 мільйона годин; а до 2026 року прогнозується, що вона досягне 20 мільйонів годин. Це експоненційне зростання, але навіть так, воно лише закрило 0,04% цього розриву.

Все більше компаній приєднуються до цієї гонки, намагаючись створити гуманоїдних або універсальних роботів: лабораторії основних моделей розробляють моделі "Зірка-Мова-Дія" (VLA), апаратні компанії створюють фізичні машини, а гравці між ними постійно з'являються. Капітальні інвестиції досягли сотень мільярдів доларів. І всі ці учасники стикаються з однією й тією ж проблемою: даними.

Але ключовим є те, що ми насправді вже бачили цю сцену раніше.

Коли з'явилися банкомати, майже всі передбачали, що касири зникнуть. Але результат був зовсім протилежним — кількість касирів насправді зросла. Банкомати зменшили витрати на відділення, що дозволило банкам відкрити більше відділень; а роль касира змістилася з обробки готівки на управління відносинами з клієнтами.

Цей шаблон повторюється в кожній великій технологічній трансформації: промислова революція, електрифікація, Інтернет. Нова технологія не усуває робочі місця; вона перетворює їх і створює більше нових можливостей.

На горизонті з'являється нова хвиля, але цього разу вона виглядає більше як ми: з руками, ногами і навіть очима.

Три акти фізичного штучного інтелекту

Акт перший: Навчання роботів

Протягом минулого року я активно звертався до деяких з найкращих умів у глобальній сфері робототехніки та машинного навчання — від дослідників і директорів лабораторій до підприємців, які створюють дексельні роботизовані руки та повноцінних гуманоїдних роботів. Вони щедро ділилися своїм часом і думками, залишивши мене враженим. Чесно кажучи, ми спочатку не належали до цієї галузі; однак, чим більше я слухав, тим ясніше я бачив простір, де Instawork може зробити різницю.

Одна точка зору неодноразово згадувалася: роботи навчаються, спостерігаючи за кваліфікованими людьми, які виконують точні фізичні завдання в реальному світі. Це означає, що від стандартизованих навичок роботи з ножем для нарізання овочів до орієнтування в переповнених складах і навіть заправляння ліжок у готелях відповідно до стандартів бренду, виклик полягає в надзвичайно складному завданні збору якісних даних — ви не можете просто прикріпити камеру до когось і натиснути запис. Дані повинні охоплювати різноманітні середовища, завдання та рухи рук; що більш важливо, особи, які виконують ці завдання, повинні бути справді кваліфікованими. Інакше, робот, навчений з "поганими навичками роботи з ножем", навчиться лише "поганим навичкам роботи з ножем" (що не є добрим для нікого).

В основі цього лежить проблема трудових операцій: як залучити кваліфікованих працівників, навчити їх, забезпечити якість продукції та управляти розподіленою робочою силою в різних регіонах і сценаріях — саме цим ми і займаємося. У нас є понад десять мільйонів перевірених професіоналів, які покривають сотні типів завдань; встановлені глибокі відносини з партнерами для доступу до реальних бізнес-середовищ; і ми маємо дані про те, хто може постійно з'являтися, виконувати якісну роботу. Ця комбінація є чимось, що жодна компанія з збору даних не може відтворити з нуля. Насправді, багато лабораторій добровільно зверталися до нас, і сьогодні ми співпрацюємо з більшістю провідних команд у цій галузі.

Акт II: Підйом роботів "Теймерів"

Одна річ, яку часто ігнорують: роботам також потрібні люди.

Керівник провідної компанії з робототехніки сказав мені, що у них є критичний компонент, який потрібно замінювати кожні 4–6 місяців — частота, яка не є достатньо високою, щоб виправдати наявність техніків на повний робочий день, але достатньо висока, щоб будь-який час простою призводив до значних втрат. З поширенням автономного водіння, роботів для доставки та різних автоматизаційних впроваджень, все більше компаній стикаються з подібними викликами: розширення вимагає підтримки на місцях, але мати спеціалізований персонал на кожному ринку економічно недоцільно.

Ми вже провели пілотні проекти з кількома компаніями з робототехніки, охоплюючи послуги, такі як заміна батарей, обмін частинами та ремонт роботів. Водночас ми також створили систему сертифікації роботів, орієнтовану на працівників за годинною оплатою — перша в своєму роді спроба в галузі. Лише за перші кілька тижнів було сертифіковано понад двадцять тисяч професіоналів.

На фронті збору даних сертифіковані професіонали навчаються, як працювати з носимими камерами, знімати відео високої якості, анотувати дані сенсорів — коли лабораторії роботів потрібно записати години процесів заправки ліжок у реальному готельному номері, вони залучають професіоналів, а не новачків, які вчаться на ходу. На стороні технічної підтримки сертифіковані професіонали оволодівають діагностикою апаратного забезпечення, протоколами безпеки та процедурами обслуговування, специфічними для системи роботів.

Уявіть собі цю ситуацію: логістична компанія впроваджує автоматизований флот роботів у понад десятку складів. О 2 годині ночі робот на складі в Мемфісі стикається з помилкою навігації, або модуль сенсора потрібно замінити в пристрої в Фініксі. Замість того, щоб чекати, поки техніки з фабрики прилетять через кілька днів, сертифікований професіонал Instawork може прибути протягом кількох годин, щоб вирішити проблему. Тим часом ми також розробляємо навчання з віддаленого керування на основі VR, щоб підтримати лабораторію в розширенні збору даних за межами обмежень запису на місці.

Якщо наступне десятиліття побачить впровадження мільярдів пристроїв штучного інтелекту, можливість полягає не лише в їх обслуговуванні, але й у створенні абсолютно нових категорій робочих місць: техніків роботів, операторів флоту, експертів з віддаленого керування та навіть неназваних ролей.

Акт III: Ринок для співпраці людини та робота

Минулого року я обідав з генеральним директором глобальної мережі готелів. Вони серйозно розглядали, як покращити послуги в номерах за допомогою автоматизації. Багато компаній, що займаються робототехнікою, хочуть впроваджувати свої продукти в готелях, але їм важко визначити, що є лише "демонстраційним програмним забезпеченням", а що є справжнім "операційним результатом". І ми дуже добре знайомі з цими сценаріями, процесами та проблемами, оскільки вже давно надаємо послуги в цих закладах.

Ми створюємо "ринок роботів як послуги" — з'єднуючи компанії-робототехніки з підприємствами, готовими до автоматизації. Ми вже обслуговуємо обидві сторони попиту та пропозиції, що означає, що ми не просто "з'єднуємо", а можемо справді сприяти впровадженню.

Майбутнє не в тому, щоб "роботи замінювали людей", а в тому, щоб "роботи співпрацювали з людьми". Це мета лабораторії Instawork Robotics: три можливості, одна платформа — навчання роботів, підтримка їхньої роботи в реальному світі та з'єднання їх з бізнес-сценаріями, які справді потребують їх.

Міст.

У кожній великій технологічній революції питання ніколи не полягало в тому, чи з'являться нові робочі місця — відповідь завжди так. Справжнє питання полягає в тому: хто побудує міст, що з'єднує теперішнє з майбутнім?

Ми вважаємо, що на кожному етапі цього процесу потрібні кваліфіковані люди — від навчання першого покоління роботів до впровадження систем великого масштабу та проектування майбутніх процесів співпраці людини і робота. Ми сподіваємося, що професіонали на платформі зможуть бути залучені протягом усього процесу.

У "революції фізичного штучного інтелекту" Instawork прагне бути цим мостом: накопичуючи глибокий досвід у найвпливовіших галузях; вже надаючи навчальні дані для лабораторій робототехніки; вже виховуючи сертифіковані таланти для збору даних та роботи на місці; і створюючи ринок, що з'єднує роботів з потребами підприємств.

Ми раді наступному етапу.

[Оригінальна стаття]