大廠AI數(shù)據(jù)焦慮下，外賣騎手成“數(shù)據(jù)眾包”新力量
外賣小哥或許很快就能擁有副業(yè)了。
近日，海外外賣平臺(tái)DoorDash宣布在美國(guó)市場(chǎng)為騎手推出“有償副業(yè)”選項(xiàng)。據(jù)悉，這些任務(wù)包括拍攝餐廳菜品照片、錄制非英語自然對(duì)話視頻等，相關(guān)內(nèi)容將用于AI訓(xùn)練。每項(xiàng)任務(wù)的報(bào)酬會(huì)提前明確，具體金額根據(jù)任務(wù)復(fù)雜程度而定。
當(dāng)前，AI行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)已進(jìn)入白熱化階段，AI模型能力的迭代升級(jí)高度依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量。低質(zhì)數(shù)據(jù)不僅無法訓(xùn)練出強(qiáng)大的AI模型，還可能引發(fā)嚴(yán)重的倫理或安全問題。而且，AI模型要落地到具體場(chǎng)景并實(shí)現(xiàn)商業(yè)化變現(xiàn)，同樣需要大量垂直場(chǎng)景相關(guān)數(shù)據(jù)的支撐。
然而，隨著AI廠商的大量采掘，網(wǎng)絡(luò)中的公開優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)迅速枯竭。同時(shí)，全球各地的數(shù)據(jù)監(jiān)管持續(xù)收緊，合規(guī)紅線日益嚴(yán)格。在此背景下，一眾AI廠商不得不重構(gòu)數(shù)據(jù)獲取方式。比如，越來越多大廠開始建立數(shù)據(jù)聯(lián)盟，通過整合行業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)共享互補(bǔ)；或是嘗試借助AI合成數(shù)據(jù)，用虛擬數(shù)據(jù)替代真實(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型。
DoorDash依托自身廣泛的人力網(wǎng)絡(luò)，發(fā)動(dòng)一線從業(yè)者參與數(shù)據(jù)采集，試圖用分布式、場(chǎng)景化的方式破解數(shù)據(jù)稀缺難題，這顯然是另一種開源模式的嘗試。
實(shí)際上，不止DoorDash。此前在海外市場(chǎng)，Uber就已測(cè)試一項(xiàng)名為“數(shù)字任務(wù)”的創(chuàng)新計(jì)劃，支持司機(jī)和騎手通過完成拍攝日常物品照片、提交多語言文本文檔等任務(wù)獲取額外收益。
近日，京東宣布將建設(shè)全球規(guī)模最大、場(chǎng)景覆蓋最全的具身智能數(shù)據(jù)采集中心。按照規(guī)劃，該中心將在兩年內(nèi)積累超過1000萬小時(shí)的人類真實(shí)場(chǎng)景優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，同步采集100萬小時(shí)機(jī)器人本體數(shù)據(jù)。
為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，京東計(jì)劃啟動(dòng)數(shù)據(jù)采集行動(dòng)。據(jù)悉，參與總?cè)藬?shù)將達(dá)數(shù)十萬量級(jí)，既包括京東內(nèi)部超十萬名跨職業(yè)員工，還涵蓋外部最多五十萬各行各業(yè)的從業(yè)者，僅宿遷一地就將動(dòng)員超過十萬名市民參與。
這種“數(shù)據(jù)眾包”設(shè)計(jì)，既能為騎手帶來額外收入，對(duì)平臺(tái)而言也無需投入高額成本搭建專業(yè)團(tuán)隊(duì)。而且，騎手采集的數(shù)據(jù)并非公開網(wǎng)絡(luò)上可通過爬蟲獲取的，而是具備真實(shí)地理位置等信息、獨(dú)特且無法復(fù)制的場(chǎng)景數(shù)據(jù)。進(jìn)一步說，除滿足自身需求外，Uber、DoorDash、京東甚至可成為數(shù)據(jù)服務(wù)商，借此開辟新的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。
不過，任何看似可行的商業(yè)模式，落地時(shí)都會(huì)面臨現(xiàn)實(shí)考驗(yàn)，“數(shù)據(jù)眾包”也不例外。一方面，騎手、司機(jī)的主業(yè)是“按時(shí)送達(dá)”，而“拍攝”是額外的按件計(jì)酬副業(yè)。當(dāng)主業(yè)與副業(yè)在時(shí)間和注意力上產(chǎn)生沖突時(shí)，騎手和司機(jī)會(huì)如何選擇？不難預(yù)料，這種沖突可能影響所采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
此外，零工經(jīng)濟(jì)在勞動(dòng)關(guān)系與倫理方面本就存在諸多爭(zhēng)議，“數(shù)據(jù)眾包”的加入可能進(jìn)一步加劇沖突。因此，如何設(shè)計(jì)一套激勵(lì)體系，讓騎手、司機(jī)有動(dòng)力提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)，同時(shí)不影響本職服務(wù)質(zhì)量，是Uber、DoorDash等平臺(tái)面臨的難題。
盡管Uber、DoorDash等平臺(tái)均強(qiáng)調(diào)任務(wù)自愿、數(shù)據(jù)用途明確，但實(shí)際數(shù)據(jù)采集過程中，隱私與合規(guī)的邊界極易模糊。例如，騎手拍攝餐廳菜品、配送環(huán)境、錄制語音時(shí)，難免可能拍到第三方人員、商家信息，甚至涉及他人隱私。這類數(shù)據(jù)能否獲得相關(guān)授權(quán)、是否符合隱私保護(hù)法規(guī)，其中的風(fēng)險(xiǎn)不容小覷。
一旦“數(shù)據(jù)眾包”模式跑通，未來所有擁有大規(guī)模線下履約網(wǎng)絡(luò)的平臺(tái)，無論是外賣、網(wǎng)約車還是快遞平臺(tái)，大概率會(huì)迅速跟進(jìn)。屆時(shí)，外賣小哥、網(wǎng)約車司機(jī)、快遞配送員將不再僅僅是“勞動(dòng)力”，而是被全面“數(shù)據(jù)化”的觸角，他們的每一次出行、停留、交互，都可能被拆解為具體的數(shù)據(jù)采集任務(wù)。
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