原名: 机器人評論中的人類優點
原文:Sumir Meghani,Instawork Romanics Labs (IRL)
照片來自Peggy Block Beats

本文指出, 人類並非被取代, 而是在「物理AI」系統中。

目前業務的核心瓶颈不是算法或硬件,而是"數據和落地能力". 機器人需要完成訓練, 在真正的環境中觀察有技能的人類運作, 但高質量、多样的物理世界資料卻極少, 這也导致一類被长期忽略的能力重新出現——技術,机动和可核查的人力。

在此框架內,人類的角色被拆解:它是訓練機的"數據來源",提供标准化和可辨別的操作;是"戰地節點"支持系統的運作,進行維持,維持和遠端操控;最终它進入了與平台相連的"人-操作者合作市場",使得它成为機器人質降落的必要条件。

技術變化不會消滅勞動, 從ATM到網路, 每一個技術跳跃都伴有工作焦慮, 在以人型機器人為代表的技術周期中。

真正的機會不在于「取代」。

原文如下:

一年前,我問了一個對勞動市場來說可能很不尋常的問題: 機器人到時 我們平台上的專家會怎樣

我們的愿景是為全球專業者和合作伙伴創造經濟機會。 許多人已經在想同樣的事情。 我們對此有很深的責任。

同時, 某些機器人公司開始出現在我們的應用程式平台上, 他們需要那些在機器人訓練任務方面有專業經驗的人, 他們所依赖的就是我們所建立的勞動力。

這時一切都突然明朗:Instawork可以提供人力。

"十万年辛勤工作"

Ken Goldberg將此事概括為「10萬年的數位鸿沟」:一方面。

注:肯·戈德伯格是一位有影響力的机器人學家和人工智能學家,也是一位藝術家和跨学科研究者

雖然數十億美元繼續流入機器人公司, 但我們尚未看到人類機器人在旅館打掃房間, 至少還沒有。

我們的估計是,全業在2024年收集了約10萬小時的訓練資料;到2025年,这一数字已增至100萬小時;到2026年,預計會達到2000萬小時。 但即使如此,只有0.04%的缺口被弥合。

更多公司加入競賽, 企圖建立人机或通用機器人:基本建模實驗室正在發展视觉-語言-動作模型(VLA), 基建投資已達数百億美元. 所有參與者都面临相同的瓶颈:數據。

但重點是 我們以前也見過。

當ATM出現時,幾乎所有人都預言銀行的职员會消失. 但結果卻相反, ATM減少了網路成本, 也讓銀行能開更多的分行。

工業革命、電子化、網路。 新的科技並非消除工作。

但這次看起來更像我們自己。

物理的三种行為 AI

第一章:培训机器人

在過去的一年里, 我积极聯繫並咨询了全世界機器人學習方面最好的人, 從研究者、實驗室領袖, 我印象深刻的是, 實際上,我們不是這行的一員,但我聽到的越多, 我就越清楚地看到Instawork可以進入的空間。

機器人透過觀察有技能的人, 這意味著從普通餐廳轉移到人口稠密的倉庫, 問題是收集如此高質量的資料非常困難, 數據必須包含不同的環境、任務和手動; 要不然,用"壞刀工"訓練的機器人只會學"壞刀工"。

如何招募有技能的工人、訓練他們、保障產品質、管理不同地區與場景的分布式勞工網, 我們有超過1000萬個經過技術考驗的專案, 數據收集公司不能從零复制 許多實驗室自發地來到我們這裡。

第二幕:机器人教練的崛起

有一件事常被忽视:机器人需要人。

一個主要機器人公司的高管告訴我, 他們有一個每4-6個月需要更换的關鍵部件, 隨著自動駕駛、發售機器人和各类自動部署的繁多, 越来越多的公司面临相似的問題:擴張需要現場支援。

我們與多家機器人公司合作, 同時我們也為時勤工人建立了機器人憑證系統, 僅前幾周,就有兩萬多個專業者被證實。

在數據收集的結尾,經證的Pros將學會如何操作可穿戴的相機,收集高质量的影片,標籤傳感器資料—— 當機器人實驗室需要記錄幾小時在酒店套房做床的時候, 在技術支持端,Pros會有特定機器系統的硬件诊断,安全碼和维护流程。

假設物流公司會在十幾家倉庫 部署自動機器人 凌晨2點,孟菲斯倉庫的機器人發生了導航錯誤,或者凤凰城的一個裝置需要更换感應模組. 工廠技師不必再等幾天到工地, 支持實驗室突破簡單的現場記錄限制。

如果在未來十年內部署數十億的AI裝置, 機會不僅在于維持這些裝置。

第三部:人类合作市场

去年,我和全球大酒店集團的首席執行官一起吃午餐 他們正慎重考慮如何通過自動化提高客房服務的一致性。 許多機器人公司想進入旅館部署自己的產品, 我們熟悉這些場景、流程和痛點。

我們正在建立一個"机器人服務市場"——把機器人和可以部署的自动化公司联系起来. 我們已經供應供求, 這意味著我們不只是一個對手。

未來不是"機器人取代人類" 而是"機器人和人類合作" 這正是Instawork Robotics Lab的目標: 三個能力,一個平台, 訓練機器人, 在現實世界支持他們。

桥梁

在每項重大技術變化中, 問題從不在于是否會有新的工作, 真正的問題是:誰會在現今和未來之間建橋。

我們深信,在这一过程的每個阶段都需要有技能的人的參與——從訓練第一代機器人到部署大型系統到设计未來的人的流程。 我們希望平台上的Pros能完成整個过程。

在「物理AI革命」中, Instawork希望成為桥梁:在最有影響力的業務中建立深刻的經驗; 提供機器人實驗室的訓練資料; 發展數據收集和現場運作的憑證技術; 以及 建立一个把機器人與企業需求联系起来的市場。

我們期待下一個阶段。

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