Не только инженеры разрабатывают системы искусственного интеллекта, которые поддерживают автомобили Waymo и Zoox на дороге: каждый день тысячи людей по всему миру просматривают тонны данных о вождении, собранных автомобилями, оснащенными неуклюжими датчиками. Сотрудники имеют разные звания — валидаторы, аннотаторы, аннотаторы. Но их миссия та же: помочь ИИ-водителю понять, что он видит.

«По сути, они помогают автомобилю понять свое положение в пространстве и времени и, что более важно, помогают модели понять, как безопасно ездить в различных сценариях», — пояснил генеральный директор Sapien Роуэн Стоун. Sapien — это платформа данных, у которой есть такие клиенты, как Zoox.

Как обучается ИИ

Эта работа может включать в себя помощь ИИ в идентификации объектов, захваченных дорожными датчиками, такими как камеры или лидарные системы: например, дорожные конусы, знаки остановки или другие препятствия.

Стоун также указал на такие сценарии, как полицейские блокпосты или школьные автобусы, забирающие детей — реальные ситуации, с которыми роботакси Waymo придется иметь дело, — и сказал, что комментаторы предоставят дополнительные рекомендации о том, как такси должны реагировать соответствующим образом.

«Очевидно, что и здесь нам необходимо привлечь рабочую силу», — сказал Стоун. «Нам нужно уточнить набор данных, нам нужно переобучить модель с дополнительным контекстом, применить их поправки, и тогда мы сможем двигаться дальше».

Нишевые рабочие места в крупных отраслях

Общий масштаб индустрии аннотаций данных может быть очень большим. Стоун сказал, что у Sapien более 1 миллиона «соавторов» по ​​всему миру.

Однако, особенно в области систем автономного вождения, это число намного меньше. По оценкам Стоуна, во всем мире над системами автономного вождения работают менее 5000 сотрудников. Однако по мере появления большего количества роботакси это число, вероятно, будет расти.

Омар Зуби, вице-президент TaskUs, пояснил, что в компании работает чуть менее 2000 человек во всех областях, связанных с автономным вождением, и это число, вероятно, удвоится ко второму кварталу этого года. TaskUs — компания, которая предоставляет агентские услуги по аннотированию данных и удаленной поддержке таким компаниям, как Waymo.

Сама работа по аннотированию может быть не особенно гламурной: в Sapien средние почасовые ставки обычно устанавливаются клиентами или операторами автономного вождения и могут варьироваться от 3 до 6 долларов в час, сказал Стоун. TaskUs не раскрывает, сколько зарабатывают аннотаторы данных.

Генеральный директор Sapien сообщил, что многие сотрудники компании живут в Германии, Японии и Юго-Восточной Азии. В целом «база сотрудников» Sapien охватывает примерно 100 стран.

ИИ берет на себя часть работы

Искусственный интеллект также берет на себя часть работы по маркировке данных, но он еще не сделал человеческую работу ненужной.

Лукас Грапентайн, директор по разработке решений в Sapien, объяснил, что ИИ «предварительно аннотирует» части набора необработанных данных, в то время как людям поручено проверять работу ИИ.

В системах автономного вождения, где на кону стоят человеческие жизни, особенно важно обеспечить точность ИИ.

«Все сводится к тому, что данным можно доверять», — сказал Грапентайн.

Эволюция будущего работы

Зуби из TaskUs ожидает, что роль аннотаторов данных будет развиваться по мере того, как автопроизводители и компании, занимающиеся беспилотным вождением, получат доступ к большему количеству данных, а это означает, что они будут сталкиваться с более сложными сценариями вождения. По его словам, ИИ, возможно, сможет решать более простые задачи, но люди должны взять на себя интерпретацию более сложных сценариев.

«Что, по моему мнению, здесь изменится – по крайней мере, лично – так это то, что речь пойдет не только о базовых аннотациях и аннотациях данных, это будет больше касаться анализа первопричин и оптимизации данных, чтобы позволить беспилотным транспортным средствам работать и перемещаться в конкретных ситуациях», – сказал Зуби.

Стоун сделал аналогичный прогноз: модели искусственного интеллекта со временем станут лучше и будут меньше полагаться на людей, поскольку роботакси станут более адаптируемыми к новым городам и их особенностям.

«Я думаю, что потребность в людях снизится, — сказал он, — но я не думаю, что она дойдет до нуля».