मैं कुछ नहीं हूँ अब एक साधारण इंसान बन गया हूँ। मैं वास्तविकता का माध्यम हूं, संदेशों का माध्यम हूं। मैं अपने हाथ में एक चाकू रखता हूं और एक जैविक खीरे को काटता हूं, ताकि मेरे माथे पर बंधा आईफोन सभी 10 उंगलियों को पकड़ सके। मैं स्लाइस को सलाद के कटोरे में फेंक देता हूं और रिकॉर्डिंग समाप्त कर देता हूं। कहीं न कहीं, एक शिशु रोबोट थोड़ा अधिक स्मार्ट होता है।
यह पिछले महीने पूरे एक सप्ताह तक मेरा अस्तित्व था, जब मैंने अपने अपार्टमेंट के आराम से डेटा संग्रह किया, ह्यूमनॉइड्स को बर्तन साफ़ करना, कपड़े धोना और पेय डालना, अन्य छोटे काम सिखाए। यदि रोबोट कभी हमारे साथ रहेंगे और घर के आसपास मदद करेंगे, तो उन्हें बढ़िया मोटर कौशल विकसित करने की आवश्यकता होगी। मैंने अपना घरेलू काम गर्व के साथ किया (जब मैं अपने जॉकस्ट्रैप्स को हटा देता हूं तो मैं आम तौर पर बड़े पैमाने पर डेटासेट में योगदान नहीं देता हूं)। और मुझे कुछ पैसे कमाने में भी खुशी हुई।
किसी व्यक्ति के सिर या छाती पर लगे कैमरे से शूट किए गए प्रथम-व्यक्ति वीडियो की आवश्यकता बढ़ती जा रही है क्योंकि अधिक कंपनियां बॉट बनाने और अपने एआई मॉडल में सुधार करने का प्रयास कर रही हैं। भले ही इंटरनेट स्क्रैप करने योग्य वीडियो से भरा है, हाइपरस्पेसिफिक क्लिप – जैसे हजारों क्लोज़-अप जिसमें हाथों को बिना गिराए एक गिलास में पानी डालते हुए दिखाया गया है – वास्तविक दुनिया के कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए मशीनों को ठीक करने के लिए महत्वपूर्ण हो सकते हैं। रिकॉर्डिंग की यह शैली, जिसे उद्योग द्वारा अहंकारी डेटा कहा जाता है, इतनी अधिक मांग में है कि कुछ निवेशकों का अनुमान है कि अग्रणी कंपनियां अगले कुछ वर्षों में तीसरे पक्ष के आपूर्तिकर्ताओं से करोड़ों घंटे खरीद लेंगी।
डेटा कलेक्शन मार्केटप्लेस क्लेड के 22 वर्षीय संस्थापक अवि पटेल कहते हैं, “मैं चाहता हूं कि ग्रह पर हर व्यक्ति खुद को बर्तन साफ करते हुए रिकॉर्ड करे।” “वह एक रोबोट बनाने जा रहा है ताकि आपको फिर कभी बर्तन साफ न करने पड़ें।” भारत जैसे देशों में अहंकेंद्रित डेटा संग्रह पहले से ही बढ़ रहा है, जहां आम तौर पर, स्व-रोज़गार कर्मचारी औसतन प्रति माह लगभग 125 डॉलर कमाते हैं, और ये प्रथम-व्यक्ति वीडियो कार्यक्रम समान दरों की पेशकश कर सकते हैं।
जैसे-जैसे रुचि बढ़ती है, अधिक डेटा संग्रह कंपनियां राज्यों में विस्तार करना चाह रही हैं, जैसे इस साल की शुरुआत में लॉन्च किया गया डोरडैश का स्टैंड-अलोन टास्क ऐप। जल्द ही, अमेरिका में कई गिग कर्मचारी अपनी जरूरतों को पूरा करने के लिए वास्तविकता प्रदान करना शुरू कर सकते हैं, साथ ही सामान्य कमरे के तापमान पर भी काम करना शुरू कर सकते हैं।
शुक्र है, डोरडैश के टास्क ऐप के परीक्षण से मेरे पास पहले से ही एक स्मार्टफोन हेड माउंट था। तब भी मेरी धारणा यह थी कि कस्टम वीडियो डेटा गिग वर्क का डिस्टोपियन भविष्य था, लेकिन मैं इस बढ़ते उद्योग को बेहतर ढंग से समझना चाहता था। चूँकि कैलिफ़ोर्निया में टास्क उपलब्ध नहीं है, जहाँ मैं रहता हूँ, मैंने तीन अन्य प्लेटफार्मों के लिए साइन अप किया है: क्लेड, ल्यूएल और वफ़ल वीडियो।
मैंने जो पैसा कमाया वह बहुत कम था। मैंने अनिवार्य रूप से रोबोटों को लगभग मुफ्त में प्रशिक्षित किया और 2,500 डॉलर प्रति माह के सैन फ्रांसिस्को किराए में कोई कमी नहीं की, जिसे मैंने अपने साथी के साथ विभाजित किया था। लेकिन कार्यक्रमों में एक अप्रत्याशित लाभ था: मेरा अपार्टमेंट कभी इतना साफ़ नहीं रहा।
क्लेड का ब्रेकआउट क्षण यह तब हुआ जब पटेल ने इस साल की शुरुआत में एक्स पर एक वीडियो पोस्ट किया, जिसमें कंपनी के वीडियो डेटा के व्यापक संग्रह का एक अंश प्रदर्शित किया गया था। इस क्लिप को तुरंत 4 मिलियन से अधिक बार देखा गया और डेटा खरीदने वालों ने पटेल का फोन उड़ाना शुरू कर दिया। उन्होंने मुझसे कहा, “हर प्रमुख बुनियादी मॉडल और लैब डेटा मांगने के लिए मेरे पास पहुंचे।”
रोबोट प्रशिक्षण डेटा क्लेड अपने 300,000 से अधिक उपयोगकर्ताओं से एकत्र किए गए डेटा का केवल एक टुकड़ा है – ज्यादातर स्टार्टअप लोगों को एआई प्रशिक्षण डेटा के रूप में अपने पूरे कैमरा रोल को अपलोड करने के लिए भुगतान करता है। पटेल ने शुरुआती अपनाने वालों को मलेशिया में गिग कार्य में लगे देखा है, और वीडियो सबमिशन को बढ़ावा देने में मदद के लिए एक “विशेष कार्य” अनुभाग है। उपयोगकर्ता एक सूची से चुनते हैं कि वे कौन सा काम फिल्माना चाहते हैं और फिर सीधे ऐप के माध्यम से सामग्री कैप्चर करते हैं। इनके लिए प्रति घंटा दर सूचीबद्ध नहीं है; प्रत्येक को किसी विशिष्ट सीमा के बिना, निम्न, मध्यम या उच्च भुगतान का लेबल दिया गया है। (कंपनी का कहना है कि लगभग एक महीने में, एक अपडेट में सभी नहीं बल्कि कई कार्यों की दरें शामिल होंगी।)