La raccolta dati per robot esce dalle fabbriche

A Suqian, gli abitanti possono indossare JoyEgoCam e registrare i propri movimenti mentre svolgono faccende domestiche come piegare le coperte, pulire i tavoli e mondare le verdure; la comunità per la raccolta di dati sull’intelligenza incarnata costruita congiuntamente da JD.com e Suqian è operativa da maggio di quest’anno. Nel frattempo, l’app «Mifeng Pai» di Mifeng Technology è già online: dopo l’apertura ufficiale al pubblico, gli utenti potranno noleggiare dispositivi per la raccolta, accettare incarichi e ricevere un compenso in denaro caricando video e dati verificati come validi.

La scala è la questione a cui questo percorso deve necessariamente rispondere. Durante un incontro con la stampa il 31 agosto, Yao Maoqing ha indicato per la prossima fase dell’intelligenza incarnata un fabbisogno di dati pari a «decine o persino centinaia di milioni di ore», ammettendo che affidarsi all’attuale modello e replicarlo linearmente «è molto difficile». Le tradizionali fabbriche per la raccolta dei dati concentrano robot, dispositivi per il controllo a distanza, operatori e ambienti simulati, facendo ripetere attività come afferrare, trasportare e riordinare oggetti; se la domanda aumenta improvvisamente, non è possibile limitarsi ad aggiungere in parallelo stabilimenti, robot e operatori per il controllo a distanza.

Figure, negli Stati Uniti, sta sperimentando un’altra forma di organizzazione. Il suo progetto Index per i dati dei robot umanoidi aveva già operato in segreto per 4 mesi; le persone comuni potevano svolgere attività come cucinare, pulire, fare il bucato e riordinare gli scaffali a casa o sul posto di lavoro, caricando poi i dati. Al 25 agosto, Index copriva 108 Paesi; oltre 44.000 partecipanti attivi ogni settimana avevano caricato più di 16 milioni di video. Figure ha pagato 15 milioni di dollari ai contributori dei dati e prevede di investire oltre 1 miliardo di dollari in dati e capacità di calcolo nei prossimi 12 mesi.

In Cina stanno emergendo diversi percorsi: Mifeng è più vicina al crowdsourcing attraverso una piattaforma, JD.com punta maggiormente sull’integrazione tra ambienti aziendali e mobilitazione delle comunità, mentre Huishui, nel Guizhou, aggiunge il coordinamento del governo e delle risorse locali. JD.com prevede di coinvolgere solo a Suqian oltre 100.000 cittadini, coprendo più di 100 scenari specifici tra abitazioni, uffici, fabbriche, logistica, negozi e servizi di igiene urbana; l’obiettivo più ampio è mobilitare oltre 100.000 dipendenti interni e 500.000 persone esterne attive in vari settori, accumulando oltre 10 milioni di ore di dati provenienti da scenari reali nell’arco di 2 anni. Secondo le informazioni diffuse localmente, la raccolta attuale copre già 8 grandi categorie industriali e più di 50 scenari reali, con una consegna annuale di oltre 10.000 ore di dati di alta qualità.

Per le persone comuni, ciò che si prospetta nell’immediato è un compenso in denaro per i dati approvati, non un sistema salariale stabile. Nel settore sono comparsi progetti con compensi indicativi di «15 yuan l’ora» o «120 yuan al giorno», ma Yao Maoqing sottolinea che non esiste ancora un sistema standard per la determinazione dei prezzi nei diversi scenari: rarità, difficoltà di accesso e tempi di consegna possono modificarli. Per le aziende, il valore di smantellare il modello delle fabbriche consiste nel portare i dispositivi negli ambienti reali di lavoro e di vita, non nel semplice aumento del numero di addetti alla raccolta; la società stessa potrebbe così diventare un luogo di produzione dei dati molto più esteso.

La vera barriera passa quindi dal reclutamento delle persone all’ottenimento del diritto di accesso al mondo reale. Le abitazioni coinvolgono la privacy, le aziende i segreti commerciali, mentre ospedali, fabbriche, magazzini e strutture per anziani riguardano anche i diritti di terzi; il fatto che un operaio sappia riparare automobili non significa che possa entrare in officina indossando un dispositivo e caricare l’intero processo. In Cina, quando il consenso individuale costituisce la base per il trattamento dei dati personali, la legge sulla protezione delle informazioni personali richiede di ottenere un consenso volontario, esplicito e prestato con piena consapevolezza; la legge sulla sicurezza dei dati impone che la raccolta avvenga con modalità legali e legittime. La catena in cui le competenze appartengono all’operaio, l’ambiente all’azienda, il dispositivo è fornito dalla società dei dati, la piattaforma si occupa dell’elaborazione e l’azienda di robot acquista i dati deve ancora rispondere a due domande: chi possiede i dati e come deve essere condiviso il valore con chi contribuisce con i propri movimenti. Per questo, «lavorare per i robot» somiglia più a un modello produttivo in formazione che a una professione matura.