Esta semana, una startup de entrenamiento de IA llamada Shift dijo que limpiaría los hogares de los neoyorquinos de forma gratuita. También tiene planes de expandirse a otras ciudades, incluida Londres, y mirando mi apartamento, entiendo su atractivo.
Pero hay un problema. Siempre hay una trampa.
A cambio de la limpieza, Shift quiere imágenes de sus limpiadores en el trabajo: fregando platos, limpiando mostradores, quitando el polvo de las mesas, trapeando pisos. Quiere todo. Video de todo el aburrido trabajo doméstico que felizmente subcontrataríamos si pudiéramos, y que las compañías de robótica se apresuran a enseñar a las máquinas a hacer para poder vendernos algo que lo haga por nosotros.
Eso es más difícil de lo que parece. A diferencia de los chatbots, los generadores de imágenes y otras herramientas de inteligencia artificial que se han disparado en los últimos años, los robots tienen que lidiar con el mundo físico. Eso significa comprender el espacio, el movimiento, la fuerza, la fricción, las formas y materiales extraños, la iluminación incómoda y todo lo demás que los humanos (y otros seres orgánicos) tienden a captar instintivamente. Es por eso que cosas que generalmente son fáciles para nosotros, como doblar la ropa, tomar una manzana o servir un vaso de agua, han resultado tan exasperantes para los robóticos codificar.
Enseñar a las máquinas a hacer esas cosas requiere datos. Mucho. Se podrían extraer fácilmente textos, imágenes y vídeos de Internet a escala industrial. Y lo fueron, a menudo sin compensar a las personas que los hicieron. El mundo físico es más difícil de eliminar, y aún más difícil de eliminar silenciosamente sin pagar por ello. Esto significa que el acceso a datos de alta calidad es un enorme obstáculo para las empresas que desarrollan IA física. Es una oportunidad lucrativa, por lo que empresas como Shift se están volviendo creativas.
No están solos. En India, informes recientes revelaron que la plataforma de servicios para el hogar Pronto ha estado utilizando los hogares de los clientes como fuente de imágenes de entrenamiento de IA para tareas como cocinar, limpiar y lavar la ropa. Pronto dice que solo graba imágenes si los clientes optan explícitamente por ello (no está claro qué obtienen los clientes a cambio, aparte de una copia de las imágenes), pero la práctica aun así desató una ola de reacción en el mercado, con empresas emergentes rivales que insisten en que nunca han grabado dentro de los hogares para entrenar la IA y que no tienen planes de hacerlo.
Otras nuevas empresas se centran en intentar ampliar la recopilación de datos. Human Archive, con sede en Silicon Valley, por ejemplo, espera asociarse con empresas como Pronto y hacer que los trabajadores graben sus actividades utilizando gorras de cámara no tan elegantes. Los sombreros recopilan imágenes desde el punto de vista del usuario, exactamente el tipo de datos “egocéntricos” o en primera persona que las empresas de robótica necesitan para enseñar a las máquinas cómo las personas navegan en el espacio físico. Mientras tanto, Shift también recurre directamente a los consumidores y afirma haber pagado a decenas de miles de personas en 15 países para que registren sus actividades a través de su aplicación.
Algunas empresas se están saltando por completo trabajos útiles. En cambio, a los trabajadores se les paga para que completen exactamente las mismas tareas físicas una y otra vez, mientras que las cámaras y sensores pueden capturar cada movimiento. Estas granjas de datos por etapas están diseñadas para convertir la actividad física rutinaria (doblar toallas, recoger tazas, transportar cajas) en material de entrenamiento de IA lo suficientemente valioso como para justificar el pago a personas para crearlo.
Y algunos datos son generados por robots que ya están en el mundo. A pesar de las exageraciones, la verdadera automatización todavía está muy lejos (de ahí la necesidad de todos estos datos), pero las empresas están dispuestas a enviar productos de todos modos. Utilizarán datos de los hogares de los clientes para mejorar el producto. Muchas empresas dependen de trabajadores remotos para intervenir cuando los robots inevitablemente se atascan. También usarán esos datos.
Por supuesto, el acto de intercambiar datos por algo de valor no es nuevo. Las empresas han estado ofreciendo descuentos, conveniencia y servicios gratuitos a cambio del acceso a sus datos durante años, desde tarjetas de fidelidad y cookies hasta cámaras para tablero, aplicaciones de seguros que monitorean cómo conducen las personas y esa atroz televisión inteligente que siempre muestra anuncios.
Lo nuevo es el tipo de datos por los que las empresas están dispuestas a pagar. Por ahora, eso significa tal vez dejar que un humano limpie su casa con un sombrero elegante de forma gratuita para que, eventualmente, una empresa pueda venderle un robot para hacerlo.