本週，一家名為 Shift 的 AI 訓練新創公司表示，將為紐約客提供免費的居家清潔服務。該公司計畫將業務拓展至倫敦等其他城市，環顧我的公寓，我完全明白這項服務的吸引力。但其中有蹊蹺，天下沒有白吃的午餐。作為清潔服務的交換，Shift 希望獲得清潔人員工作的影片：洗碗、擦拭檯面、擦灰塵、拖地。

他們想要所有的一切。所有那些我們若能外包會很樂意做的無聊家務勞動，而機器人公司正競相教導機器如何完成這些任務，以便將相關產品賣給我們。這聽起來比實際操作要困難得多。與近年來爆炸性成長的聊天機器人、圖像生成器和其他 AI 工具不同，機器人必須處理實體世界。

這意味著要理解空間、運動、力、摩擦力、奇特的形狀和材料、不佳的光線，以及人類（和其他有機生物）傾向於本能掌握的一切。這就是為什麼對我們來說通常很簡單的事情，例如摺疊衣物、拿起蘋果或倒一杯水，卻讓機器人專家在編碼時感到如此惱火。教導機器做這些事情需要數據，而且是大量的數據。

文字、圖像和影片可以從網路上大規模輕鬆抓取，而且通常未向創作者支付報酬。然而，實體世界更難抓取，而且更難在不付費的情況下悄悄抓取。這意味著獲取高品質數據，對於開發實體 AI 的公司來說是一個巨大的瓶頸。這是一個豐厚的商機，因此像 Shift 這樣的公司正發揮創意。

他們並非孤軍奮戰。在印度，最近的報導揭露家務服務平台 Pronto 一直利用客戶的家作為 AI 訓練影片的來源，用於烹飪、清潔和洗衣等家務。Pronto 表示，只有在客戶明確選擇加入的情況下才會錄製影片，目前尚不清楚客戶除了影片副本外還能獲得什麼回報，但這種做法仍在市場上引發了一波反彈，競爭對手新創公司堅稱他們從未在客戶家中錄製影片來訓練 AI，也無此計畫。

其他新創公司則專注於擴大數據收集規模。例如，位於矽谷的 Human Archive 希望與 Pronto 等公司合作，讓零工工作者戴著不那麼時尚的攝影帽記錄他們的活動。這些帽子從佩戴者的視角收集影片，正是機器人公司教導機器人如何在實體空間中導航所需的「自我中心」或第一人稱數據。

同時，Shift 也直接接觸消費者，並聲稱已向來自 15 個國家的數萬人支付費用，讓他們透過其應用程式記錄活動。有些公司甚至完全跳過有用的工作。相反地，工作人員被支付報酬，一遍又一遍地完成完全相同的體力任務，同時攝影機和感測器可以捕捉每一個動作。

這種模擬數據採集場旨在將重複性的體力活動，摺疊毛巾、拿起杯子、搬運箱子，轉化為足夠有價值的 AI 訓練材料，以證明支付人們創造它的合理性。有些數據則來自已經部署在世界各地的機器人。儘管炒作不斷，真正的自動化仍遙遙無期，這也解釋了為何需要所有這些數據，但公司仍渴望推出產品。

他們將利用客戶家中的數據來改進產品。許多公司依賴遠端工作人員在機器人不可避免地卡住時介入。他們也會利用這些數據。當然，用數據換取有價值的東西並非新鮮事。多年來，公司一直提供折扣、便利和免費服務，以換取您的數據存取權，從會員卡和網路Cookie到行車記錄器、監控人們駕駛方式的保險應用程式，以及總是顯示廣告的可惡智慧電視。

新鮮的是公司願意為之付費的數據類型。目前，這意味著或許可以讓人類戴著時髦的帽子免費清潔您的家，以便最終，一家公司可以賣給您一個機器人來代替它。