Mit einem Monatsgehalt von 6.000 Yuan vollziehen Mütter eine Art Selbstdestillation

Ich bin wiedergeboren, als ein Haushaltsroboter. Im Moment, als ich eingeschaltet wurde, beherrschte ich alle Fähigkeiten wie Boden wischen, Staub saugen, Kleider falten, Geschirr waschen und konnte sogar mit einer Hand einen perfekten und festen Müllbeutelverschluss machen. Der Traum, dass ein Roboter im Haushalt und im Gesellschaftsleben perfekt funktioniert, ist endlich von mir erfüllt worden.

Wenn Roboter Science - Fiction - Romane schreiben könnten, würde es vermutlich so beginnen.

Der Haushaltsroboter LG CLOiD von der südkoreanischen Firma LG

Tatsächlich ist es so, dass es genauso schwierig ist, einem Roboter das Haushaltswerk beizubringen, wie einem Affen das Schreiben der Werke von Shakespeare beizubringen.

Denn das Gesetz der unendlichen Affen sagt uns:

Wenn die Zeit lang genug ist, wird ein Affe, der zufällig auf die Tastatur schlägt, schließlich die Werke von Shakespeare schreiben können. In der frühen Phase der Entwicklung der KI hat dieses Gedankenexperiment die Wissenschaftler zu unendlichen Vorstellungen angeregt – wenn man genügend zufällige Daten sammelt, wird dann Intelligenz entstehen?

Die Antwort ist offensichtlich nein: reine Zufallsdaten sind wie die ungeordneten Tastatureingaben eines Affen. Selbst wenn man bis zum Ende des Universums wartet, wird man keine wertvolle Inspiration erhalten.

Aber die Entwicklung der KI hat dieses Ergebnis vollständig verändert. Die Wissenschaftler warten nicht mehr passiv darauf, dass die Affen Glück haben, sondern sammeln aktiv Daten, von jeder Suche bis zu jedem Überwachungsbild und jeder Haushaltsvideoaufzeichnung. In der Welt von Truman im Jahr 2026 gibt es überall Kameras, Verhaltensweisen werden kontinuierlich aufgezeichnet, und die Daten werden ununterbrochen abgezogen, markiert und an das Modell, das lernt, dich zu ersetzen, weitergeleitet.

Die Online - Sammlung von Haushaltsvideos wird immer beliebter.

Nachdem der Algorithmus das Logik der Haushaltsarbeiten von normalen Menschen verstanden hat, werden die Bewegungen zu kopierbaren Anweisungen. Die Massenimplementierung ist das endgültige Ziel der Robotermarken.

Deshalb beginnt heute auch das alltägliche Leben jedes Menschen interessant zu werden. Bei der Verwirklichung der wundervollen Visionen müssen immer Opfer gebracht werden.

01 Wenn die KI - Datensammlung als Nebenjob verkauft wird

Sollten Sie für 4.000 Yuan pro Monat erlauben, dass ein KI - Roboter Ihre Bewegungen aufzeichnet, um schließlich ein Intelligenzsystem zu trainieren, das Ihre Arbeitsfunktionen vollständig ersetzt. Würden Sie das tun? Viele Leute würden instinktiv ablehnen. Aber wenn dieser Job als "KI - Datensammler" verkauft wird, die wahre Verwendung verschleiert wird und die Anzeige genau auf Mütter abzielt, die dringend Geld brauchen und viel Freizeit haben, wird diese Art der Selbstentwertung von vielen akzeptiert.

Haushaltsdatensammler - Jobs auf BOSS Zhipin

Xiao Ao hat einen solchen Job auf BOSS Zhipin gefunden. Sie war gerade von ihrer letzten Firma entlassen und wollte sich entspannen, aber befürchtete, dass ihr Geld ausgehen würde. Sie war in einer Situation, in der sie weder entspannen noch arbeiten wollte, also dachte sie, dass sie sich einen freien Job zu Hause suchen könnte.

Das Versprechen des HR war sehr verlockend: "Nur die Hände aufzeichnen, kein Gesicht zeigen, kein Sprechen, freie Arbeitszeit, jederzeit möglich." Sie dachte, sie hätte einen einfachen Nebenjob zu Hause gefunden. Sie musste nur die Müllbeutel verschließen, den Boden wischen und die Kleider ordnen, was sie sowieso jeden Tag machte. Jetzt musste sie nur noch Videos aufnehmen und bekam dafür Geld.

Xiao Ao war von den Versprechen des HR beeindruckt.

Sie nahm den Auftrag an. Beim ersten Aufnehmen stellte sie das Telefon auf den Küchentisch, wie in der Schulung vorgeschrieben, und nahm ein Video von sich beim Falten der Kleider auf. Drei Tage nach dem Hochladen erhielt sie die Mitteilung, dass die Prüfung nicht bestanden wurde, weil "das Licht ungleichmäßig war und links ein Schatten war".

Anfangs dachte Xiao Ao, dass der Prüfer nur quibbelte. Sie hatte so lange hart gefaltet, aber bekam kein Geld. Später, nachdem sie die Verwendung der Videos verstanden hatte, begriff sie, dass die KI solche Videos mit Schatten nicht erkennen konnte und es daher schwierig war, sie als Trainingsmaterial zu verwenden.

Datensammler wie Xiao Ao stellten fest, dass die Arbeit nicht einfach war.

"Ich habe eine neue Lampe genommen und nochmal aufgenommen, aber es wurde wieder zurückgewiesen, weil der Startpunkt der Bewegung nicht in der Mitte des Bildes war." Sie musste vier Mal wiederholen, bis es gerade noch akzeptiert wurde. Sie hat die Zeit berechnet: Für das erste Video von 20 Sekunden, das die Prüfung bestanden hat, hat sie fast zwei Stunden gebraucht.

Nachdem sie offiziell begonnen hat, war die Akzeptanzrate immer noch erstaunlich niedrig. Wenn der Aufnahmewinkel ein bisschen schief war, wurde es zurückgewiesen; wenn die Handbewegungen außerhalb des Bildrandes waren, wurde es zurückgewiesen; wenn es Steine im Hintergrund gab, wurde es zurückgewiesen; wenn das Licht von links nach rechts anstatt von vorne kam, wurde es zurückgewiesen. "Sie denken, dass Sie einfach Haushaltsarbeiten machen, aber die KI - Plattform sagt Ihnen, dass Sie die Haushaltsarbeiten falsch machen."

Für sie ist das Haushaltswerk völlig zu einer Show geworden. Manchmal fühlt sie sich wie ein Extras hinter der Kamera, und die Roboter sind die treuesten Zuschauer.

Was sie endgültig dazu gebracht hat, aufzuhören, war eine zufällige Entdeckung.

Eines Tages gab es in der Aufgabenliste eine Notiz, dass in dieser Woche die Bewegung des Verschließens des Müllbeutels besonders gesammelt werden sollte. Es sollten mindestens fünf verschiedene Verschließmethoden enthalten sein. Plötzlich wurde ihr klar, dass die Dinge, die sie aufnahm, genau die gleichen wie in den Online - Videos von Haushaltsrobotern waren. "Ich war ganz kalt. Ich habe zwei Monate lang Kleider gefaltet, Müllbeutel verschlossen und Spielzeug aufgesammelt, nur um den Robotern beizubringen, wie sie mich ersetzen können." Und nachdem das Video endlich die Prüfung bestanden hatte, bekam sie nur 3,2 Yuan.

Aufzeichnung von Gemüseverpackungsvideos

"Ich dachte, ich würde Extra - Geld verdienen, aber eigentlich arbeite ich für die KI, und sie werden mich früher oder später ersetzen."

Ya Nan hat eine radikalere Entscheidung getroffen. Vor ein paar Jahren war sie noch Lieferfahrerin. Jetzt ist sie in einem von der Firma gemieteten Zimmer eine professionelle Datensammlerin. Ihre tägliche Arbeit ist einfach: Sie trägt ein Gerät und nimmt Videos von sich beim Falten der Kleider, Wischen des Tisches und Machen von Sandwiches auf.

Am Beispiel von Haushaltsaufnahmen kann sie pro Tag mehr als 200 Videos sammeln, die effektive Dauer beträgt etwa 2 bis 3 Stunden. Ihr Gehalt beträgt 6.000 bis 7.000 Yuan pro Monat, was deutlich höher ist als das von den Datensammlern zu Hause, die 3.000 bis 4.000 Yuan verdienen. Aber es ist immer noch kein hohes Gehalt.

Ihr Arbeitsablauf ist von der System genau in Standardbewegungen aufgeteilt. Am Abend vor dem Arbeitstag bekommt sie die Aufgaben online. Am nächsten Tag wiederholt sie diese Bewegungen im Zimmer: Sie erkennt das Zielobjekt in einer ungeordneten Umgebung, greift es mit einer Greifzange und wiederholt das Ganze von einer anderen Position aus.

Ein Video dauert nur 20 bis 30 Sekunden. Die Firma verlangt eine effektive Dauer von mindestens 1,5 Stunden pro Tag. Das heißt, sie muss pro Tag mindestens 180 qualifizierte Videos produzieren. Von der Zeit, als sie das Gerät anlegt, bis zur Zeit, als sie es wieder ablegt, verbringt sie den größten Teil des Tages damit, die gleiche Sache zu wiederholen.

Die Haushaltsdatensammlung wird so detailliert, dass es sogar darum geht, wie man ein Kissen reinigt.

"Sie denken, dass Sie eine echte Arbeit machen, aber Sie wissen im Hinterkopf, dass diese Dinge früher oder später einigen Menschen ihren Job kosten werden. Nur haben Sie nicht gedacht, dass Sie selbst einer von diesen Menschen sein könnten."

Es gibt einen Unterschied von mehr als 10 Mal zwischen der Stundensatz der Datensammler und dem Preis, für den die von ihnen gesammelten Daten verkauft werden. Ein hochwertiges Datensatz für die Bedienung eines echten Roboters kann auf dem Datenmarkt für Hunderte oder sogar Tausende von Yuan verkauft werden, während der Datensammler nur ein paar Zehn oder Zwanzig Yuan bekommt.

Der Bereich der Datensammlung ist streng in Kategorien wie in Indien unterteilt.

Die unterste Schicht sind die Datensammler. Die typischen Personen sind Mütter, Arbeitslose und Nebenjobber. Sie sind der Brennstoff für die gesamte Kette.

Die zweite Schicht sind die Outsourcing - Plattformen. Sie nehmen Aufträge von den Datenfirmen an und verteilen sie an die Datensammler. Sie nehmen 30% bis 50% als Provision. Die dritte Schicht sind die Datenfirmen. Sie reinigen, markieren und alignieren die Rohdaten und packen sie zu trainierbaren Datenprodukten zusammen. Die oberste Schicht sind die Robotermanufacturer wie Unitree, Ubtech, Zhipu and Tesla. Sie kaufen diese Daten für hohe Preise, um ihre Modelle zu trainieren.

Die Arbeiter stehen an der untersten Stufe der Wertschöpfungskette. Sie verdienen das niedrigste Gehalt und produzieren die rohsten Daten. Diese Daten können schließlich einen Roboter trainieren, der sie selbst ersetzt. Dies ist möglicherweise eine höhere Form der Selbstentwertung. Sie verkaufen nicht nur ihre Arbeitskraft, sondern bauen auch mit sehr niedrigen Preisen den Roboter, der sie ersetzen wird.

Das "dirty work", das von Studenten heiß begehrt wird

Die KI - Datensammlung ist kein neues Phänomen. Vor ein paar Jahren gab es bereits vereinzelt verteilte Mikroaufgaben auf Crowdsourcing - Plattformen, wie die Aufzeichnung von Standardchinesisch, die Markierung von Supermarktrregalen und die Auswahl von Straßenbildern.

Dies ist ein typisches "dirty work" im Internet: wiederholend, mechanisch, mit niedrigen Anforderungen und niedrigen Löhnen. Man markiert die Ampeln auf dem Bildschirm, transkribiert eine Spracheingabe in Text und markiert die Waren mit Kategorien wie "Getränke", "Snacks" und "Alltagsartikel". Ein Auftrag bringt nur ein paar Cent, aber ein geübter Arbeiter kann pro Tag einige hundert Aufträge erledigen.

Die Markierung von Supermarktdaten erfordert immer mehr Geduld.

Obwohl die Arbeit langweilig ist, gibt es große Arbeitsnachfrage und schnelle Bezahlung. Sie war einst eine beliebte Nebenbeschäftigung. Studenten, Hausfrauen, junge Leute aus kleinen Städten und Menschen, die vorübergehend keine Arbeit finden können, können damit ihr Einkommen ergänzen.

Alle wissen, dass sie die Rohstoffe für die Algorithmen liefern. Sprachdaten werden für die Spracherkennung trainiert, markierte Bilder werden an das Autofahrmodell weitergeleitet, und die Warenkategorien dienen dem Empfehlungssystem.

Damals waren diese Daten weit von ihren Kernkompetenzen entfernt. Sie markierten die Autos auf der Straße, nicht Ihre Fahrttechnik; Sie kategorisierten die Cola auf dem Regal, nicht Ihre Arbeitsinhalte. Solange es keine Bedrohung für Ihren Job gab, haben Sie es zugunsten der Einkommenserhöhung in Kauf genommen.