Бытовые задачи, такие как стирка, мытье посуды, подметание пола и протирание столов, часто воспринимаются как рутина. Однако в Китае сейчас происходит процесс обучения роботов выполнению этих задач, и люди, участвующие в этом обучении, получают значительную оплату.
Согласно сообщению South China Morning Post, спрос на специалистов, которые обучают роботов домашним делам в Китае, растет. Эти специалистов называют «тренерами роботов». Они выполняют повторяющиеся действия, используя специальные устройства с датчиками, чтобы научить роботов выполнять такие операции, как складывание одежды, мытье посуды, подъем чашек и открывание крышек бутылок. При этом каждое движение тренера фиксируется для последующего использования в качестве данных для обучения робота.
Работа тренера робота в Китае, хотя и кажется простой, требует значительных усилий, поскольку людям приходится многократно повторять одни и те же действия. Например, при перемещении чашки, фиксируется весь цикл — от поднятия до размещения. Аналогично, во время мытья посуды, складывания белья или уборки пола, записываются все движения рук.
Для сбора данных сотрудникам часто приходится надевать на руки сенсорные устройства, на пальцы — чипы, а также использовать устройства захвата движения. Эти гаджеты собирают данные об активности, которые затем систематизируются и применяются для тренировки роботов. Цель этого обучения заключается не просто в передаче информации о задаче, но и в том, чтобы научить машину правильному захвату предметов, необходимой силе и способности адаптировать свои действия в зависимости от окружающих условий. Полученные данные могут быть полезны для роботов, работающих в кухнях, на фабриках и в супермаркетах.
На китайских социальных сетях и платформах для поиска работы регулярно появляются объявления о вакансиях тренеров роботов. Обычно в таких предложениях указывается заработная плата в размере от 4000 до 6000 юаней ежемесячно, что эквивалентно примерно 50 тысячам – 85 тысячам российских рублей. Тем не менее, доход варьируется в зависимости от конкретной работы, и некоторые позиции предусматривают ежедневную оплату.
Примером является 22-летний студент по имени Сан из провинции Шаньси, который занимался этой работой во время летних каникул в поисках стажировки. Ему платили 120 юаней (около 1700 рублей) за дневную смену и 135 юаней (примерно 1900 рублей) за ночную. Его обязанности включали складывание одежды, подметание пола и сбор данных о человеческой активности для роботов. Однако вскоре он осознал, что физическая и умственная усталость от этой работы превышает получаемый доход, что приводит к тому, что многие люди бросают эту сферу через несколько недель.
Настоящая сложность этой работы становится очевидной, когда выясняется, что сотрудники вынуждены выполнять одну и ту же деятельность многократно. 40-летняя Лью Юн, работающая в студии в Пекине, является ярким примером. Ранее она работала в автомобильной промышленности, но после потери работы ей было трудно найти новую из-за возраста. Затем она начала работать тренером роботов.
В студии ей приходилось выполнять задания, указанные на экране компьютера, такие как подъем чашек и очистка поверхностей путем трения. За каждой ее активностью следили, а на большом экране отображалась ее оценка производительности и точности. Целью было подготовить 160 образцов в день, хотя лучшие сотрудники справлялись с более чем 260 образцами. Для Лью мытье посуды и протирание столов около 200 раз в день было крайне утомительным занятием.
В интервью китайскому медиа-изданию Jizhou Studio Лью Юн сравнила обучение робота с обучением двухлетнего ребенка.
Не всякая работа по обучению роботов требует посещения студии. Гуо Хунцжуань из провинции Цзянсу выполняет эту работу удаленно. Ежедневно она собирает данные, занимаясь такими задачами, как систематизация книг, протирание столов и перемещение предметов из одного места в другое, в течение примерно шести часов. За эту работу она получает около 4000 юаней в месяц, что составляет приблизительно 50 тысяч рублей. Для Гуо главное преимущество этой работы в том, что она позволяет совмещать заработок с уходом за ребенком, делая ее вариантом дохода для некоторых людей, несмотря на тяжесть самой работы.
Кроме того, данные для обучения роботов собираются не только в сфере домашних дел. В августе технологическая компания Faishen AI из Шэньчжэня заключила партнерство с одной из компаний по уборке, чтобы начать запись методов уборки улиц.