“你的岗位也将消失”：令人不寒而栗的变化……机器人动作训练兼职需求激增[科技漫谈]
穿戴动作捕捉设备做动作……机器人学习
印度“手工农场”等大举招募兼职人员
需求类似于培养聊天机器人的数据标注工作
巨大的工厂内部，一排排人形机器人整齐排列。机器人旁边，一名穿戴着特殊设备的人正在做各种动作。这座工厂是位于中国北京的机器人培训设施。穿戴动作捕捉设备的人做出拿取物品、打包箱子、折叠布料等动作，机器人则在这里学习这些动作。
随着人形机器人从研发阶段迈向量产和商业化，机器人动作训练数据的需求也急剧增长。在中国、印度等地，甚至有大批招聘动作捕捉兼职人员、在工厂内进行集体训练的情况。这与过去ChatGPT等人工智能聊天机器人通过阅读文字和图片进行学习的情形类似。
神经网络人工智能改变机器人姿态控制
过去，控制机器人是一项十分繁琐的工作。要打造出外形和动作都像人类的人形机器人，就必须精细调节多个关节部位的执行器。此前，工程师需要亲自编写代码，复现机器人的所有动作。但近年来，随着人工智能驱动的机器人控制技术不断发展，让机器人自主学习人类动作、进一步掌控自身身体的训练方式逐渐受到青睐。
然而，训练人工智能需要高质量的人类动作数据，这正是需要人们穿戴动作捕捉设备的原因。动作捕捉设备会将人的动作转换为坐标数据并传送至研究机构，研究机构再用这些数据训练机器人，从而开发出更加精细的动作控制技术。
动作捕捉兼职在中国已发展成为由地方政府支持的公共项目。印度则设有被称为“手部农场”（Hands farm）的机器人训练设施。这里会向普通人提供动作捕捉设备，采集削水果、做家务等琐碎动作的数据。近来，在韩国的求职网站上也不难找到招聘动作捕捉兼职人员的公告，大多由机器人研发机构发布。
ChatGPT也是靠“人类数据”成长起来的
“人类数据”需求激增，也表明人形机器人即将进入大规模商业化阶段。2022年前后，也就是开启人工智能聊天机器人时代的ChatGPT首次公开亮相前后，曾出现过类似的兼职工作。
新冠疫情肆虐期间，“数据标注”副业曾在网上短暂走红。所谓数据标注，就是在文字或图片等内容上添加突出或区分标记，帮助人工智能进行识别。经过标注的数据会成为用于大型语言模型预训练的“数据集”的一部分。
引领ChatGPT、Gemini等早期聊天机器人竞争的人工智能模型，正是通过数千万人的数据标注工作提升了性能。数据标注本身也曾发展成一项庞大产业。如今负责领导美国科技巨头Meta人工智能开发工作的Alexander Wang，曾创立数据标注平台Scale AI，并将其发展成估值达140亿美元的大型企业。
人形机器人最终也会超越人类吗
不过，如今的数据标注已不像过去那样是一门大生意了。这是因为大部分标注工作已经实现人工智能自动化。2022年时，聊天机器人连狗和小狗都分不清，还会把红绿灯的灯光和太阳混淆，识别能力相当粗糙。但随着预训练技术不断进步，如今人工智能的识别能力已经比人类更加精细。现在，简单的数据标注工作已由人工智能直接完成，速度甚至超过人类。
考虑到大型语言模型的飞速发展，目前人形机器人动作捕捉兼职的热潮很可能会在两三年内消退。如今大多数人形机器人依然动作迟缓、笨拙，完成对人类而言十分简单的动作，也要消耗大量计算资源。不过，依靠人类动作数据不断成长的机器人，未来几年内就能展现出比人类更加流畅的动作。到那时，它们甚至不必再观察人类动作，而是能够自行生成合成数据，持续训练自己。
已有部分企业率先开始将机器人投入工作岗位。美国人形机器人开发商Figure从今年6月起，在宝马物流工厂试点引入自家机器人。另一方面，现代汽车集团旗下的波士顿动力公司也表示，已于上个月22日将阿特拉斯部署在现代汽车位于美国佐治亚州的工厂。阿特拉斯将在那里担任“学徒”，观察当地工人组装整车的动作，并进行实时训练。
版权所有 © 阿视亚经济。未经许可不得转载，禁止用于AI训练及使用。
