Souhrn
Čína nasadila stovky mladých pracovníků jako ‚kyberpracovníky‘ k sběru dat pro trénink humanoidních robotů. V tréninkových centrech nosí VR brýle a exoskeletové kostýmy a opakují jednoduché úkoly, jako skládání oblečení nebo manipulaci s mikrovlnkou. Tato data slouží k vývoji robotů schopných domácích prací a manuální práce.
Klíčové body
- Místní vlády zřídily desítky tréninkových center pro roboty, aby generovaly data o pohybu.
- Pracovníci v šanghajské firmě provádí repetitivní úkoly v VR prostředí s exoskeletem pro detailní zachycení pohybů.
- Čína označila vloženou inteligenci (embodied intelligence) za národní prioritu, což spustilo boom startupů v robotice.
- Nedostatek dat je hlavní překážkou pro autonomní roboty oproti modelům jako velké jazykové modely (LLM).
- Pracovníci, často studenti, data sbírají part-time a popisují práci jako nudnou, ale dobře placenou.
Podrobnosti
Článek z Rest of World popisuje situaci v jednom z center provozovaném šanghajskou robotickou startupovou firmou, která se specializuje na vývoj humanoidních robotů. Stovky mladých lidí, včetně 20letého studenta informatiky pracujícího na částečný úvazek, tráví dny v uzavřených prostorech. Nosí virtuální realitu headsety a exoskeletové zařízení, které zachycují každý detail pohybu: úhly kloubů, rotace, vizuální informace i sílu. Úkoly jsou monotónní – stovky opakování skládání oblečení, otevírání a zavírání mikrovlnné trouby nebo stohování kostek. Tato data se kompilují do datasetů, které slouží k tréninku robotů v technice nazývané imitation learning nebo reinforcement learning from human demonstration. Roboty tak učí napodobovat lidské pohyby pro úkony jako úklid nebo manipulace s předměty.
Tento přístup řeší klíčový problém: humanoidní roboti potřebují mnohem komplexnější data než textové modely jako GPT nebo Claude. Zatímco LLM stačí obrovské textové korpusy, roboti vyžadují multimodální data z reálného světa – kombinaci vidění, propriocepce a dynamiky. Čína, která identifikovala embodied intelligence jako strategickou oblast, investovala do desítek startupů. Boom nastal v posledních letech díky státní podpoře, podobně jako u chatbots, kde data byla klíčem k úspěchu. Nicméně sběr těchto dat je náročný: simulace nestačí kvůli realitě fyziky, jako tření nebo nepředvídatelnost objektů. Lidští operátoři tak fungují jako lidský senzorický systém, generující miliony hodin pohybových záznamů.
Kriticky: Tento model je škálovatelný díky levné pracovní síle, ale eticky diskutabilní – pracovníci riskují repetitivní únavu a dlouhodobé zdravotní problémy z nošení exoskeletů. Navíc data mohou být zkreslená mladými, zdravými uživateli, což omezí univerzálnost robotů pro starší lidi nebo specifické prostředí. Firmy jako tato šanghajská startupová společnost (nezmíněná jménem v textu) cílí na domácí a průmyslové aplikace, kde autonomní roboti nahradí manuální práci.
Proč je to důležité
Tento přístup urychluje čínskou dominanci v robotice, kde humanoidní roboti jako Unitree nebo AgiBot překonávají západní konkurenty v datové škále. Pro průmysl znamená rychlejší nasazení v továrnách a domácnostech, potenciálně snižující náklady na autonomii o řády. V širším kontextu embodied AI to posouvá hranice směrem k AGI v fyzickém světě, kde současné modely jako Tesla Optimus nebo Figure AI zaostávají kvůli datovému hladu. Pro uživatele to otevírá dveře k domácím asistentům, ale zvyšuje rizika závislosti na čínských technologiích a pracovní exploataci. Dlouhodobě to donutí Západ hledat alternativy, jako syntetická data z simulací (např. NVIDIA Isaac Sim), aby došel k podobné autonomii bez lidské práce.
Zdroj: 📰 SiliconANGLE News
