北京
如果有人告訴你，他能派人上門把你的廚房、衛生間、客廳打掃得一塵不染，而且一分錢不收，唯一的代價是允許他們拍攝全程——你會不會覺得這是某種新型騙局？這聽上去像天上掉餡餅，但這其實是AI時代一項極其精明的生意。
本周，一家名為Shift的AI訓練初創公司宣布，將面向紐約市的居民提供免費的家庭清潔服務。這還不夠，他們計劃把這項服務陸續推到包括倫敦在內的其他城市。看看你那個積灰的角落，是不是也動過心？但背后的算計，比你家洗碗池的水垢復雜得多。
Shift要的不是你的感謝，而是你家那些最無聊、最瑣碎家務活的完整視頻：擦盤子、抹臺面、給桌子除塵、拖地板。所有我們巴不得能一鍵外包的勞動，正是機器人公司夢寐以求的“教材”。它們要把這些動作學會，再轉手把能代勞的機器賣還給我們。而教會一個機器人疊衣服、把蘋果撿起來、穩穩當當地倒一杯水，遠比我們想象的難。
為什么？因為聊天機器人、圖像生成器之類的AI模型，靠的是從互聯網上大規模抓取的文本、圖片、視頻。這些數據幾乎是零成本堆積出來的，哪怕原創者一毛錢也拿不到。但物理世界的數據沒法這么“抓”。空間感、運動軌跡、作用力、摩擦力，還有那些奇形怪狀的砧板、反光的臺面、忽明忽暗的廚房燈光——這些東西，人類憑直覺就能應付，放到機器人身上，就變成了一堆需要漫長編程的物理變量。
所以，能夠大量獲取高質量的真實世界數據，就成了所有發力物理AI的公司的命門，也是個利潤豐厚的窗口。Shift的免費清潔，就是這個窗口里冒出來的一種創意解法。但Shift并不孤單。在印度，家庭服務平臺Pronto最近被曝出，它一直在把客戶的廚房、客廳當成AI訓練的拍攝場地，那些做飯、清潔、洗衣的日常畫面，都被拿來投喂給機器人模型。Pronto解釋說，只有客戶明確勾選同意，它才會開始錄制，而且客戶除了能拿到自己那份錄像副本外，好像也沒別的補貼。可這事還是激起了一波不小的反彈，一群競爭對手急忙劃清界限，聲明自己從沒有、也絕無計劃到用戶家里拍視頻訓練AI。
有些創業公司則試圖把數據采集這件事規模化。比如總部在硅谷的Human Archive，它看上的合作伙伴正是Pronto這類服務平臺，但它的方式更復古也更激進：讓零工工作者頭頂一只不太時髦的攝像帽，用第一視角記錄自己做事的過程。這類“以自我為中心”的數據，對機器人公司來說簡直是黃金——它能精確復現一個人如何移動身體避開障礙物、如何用手拿起易碎的玻璃杯、如何在有限的空間里輾轉騰挪。Human Archive想要的，就是把這種帽子變成一條源源不絕的數據生產線。
Shift走的則是直接和消費者打交道的路線。它通過自己的移動應用，向世界各地的普通人付錢，請他們拍下日常活動。Shift對外宣稱，已經向橫跨15個國家的數萬人支付了報酬。你在家里做頓飯、疊疊衣服，拍下來傳給它，就能換到一筆不菲的“數據費”。比起做家務，這更像是在出賣一種無比真實的數字資產。
從免費清潔換錄像，到派帽子工兵采集第一人稱視頻，再到付費收買普通人的家務鏡頭，科技公司正在用各種方式把手伸進你家的廚房和客廳。這些做法的共同點是：我們習以為常的動作，原來這么值錢。這背后藏著的，是一個正在以驚人速度膨脹的機器人數據市場，而它的“原料供應商”，就散落在每個拖地、擇菜、擰抹布的人手里。
物理世界的稀缺數據，正在將隱私的邊界一次次向室內逼退。Pronto已經嘗到了反噬的滋味，Shift和Human Archive是否也會步入同樣的漩渦？眼下它們的辯解都差不多：我們是完全透明的，用戶自主選擇。但當你的廚房倒影著一只攝像帽，或者你家鐘點工手里的抹布其實連著云端，那種“你情我愿”的賬，恐怕就不是一本能輕易算清的賬單了。
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