Orijinal Başlık: Robotik Devrimde İnsanın Avantajı
Orijinal Yazar: Sumir Meghani, Instawork Robotics Labs (IRL)
Çeviri: Peggy, BlockBeats

Editörün Notu: Çoğu insan hala "Robotların İnsan İşini Alıp Almayacağı" konusunu tartışırken, bu makale insanların sadece değiştirilmeyeceğini, aksine "fiziksel AI sistemi"nde vazgeçilmez bir temel altyapı haline geldiğini söylüyor.

Mevcut endüstrinin temel kısıtlaması, algoritmalarda veya donanımda değil, "veri ve uygulanabilirlik yeteneği"ndedir. Robotlar, eğitimlerini tamamlamak için insanların gerçek dünya ortamlarındaki işlemlerini gözlemlemeye ihtiyaç duyarlar, ancak yüksek kaliteli, çeşitlendirilmiş fiziksel dünya verileri son derece nadirdir, bu da "yüz binlerce yıl veri uçurumu"nu oluşturur. Bu durum aynı zamanda uzun süre göz ardı edilen bir yetenek sınıfının yeniden ön plana çıkmasına neden olur - beceriye sahip, planlanabilir ve doğrulanabilir insan işgücü.

Bu çerçevede, insanın rolü yeniden çözümlenmiştir: Hem makineleri eğiten "veri kaynağı" hem de standartlaştırılmış, etiketlenebilir işlem süreçleri sağlayan; hem sistemlerin çalışmasını destekleyen "sahada düğüm" olarak bakım, onarım ve uzaktan kontrolü üstlenen; nihayetinde bir platformun bağladığı "insan-makine işbirliği pazarı"nda makine ölçeklenmesi için zorunlu bir koşul olmaktadır.

Aslında, teknolojik değişim işgücünü yok etmeyecek, ancak iş bölümünü yeniden yapılandıracaktır. ATM'den İnternete, her teknolojik atılım işsizlik endişesiyle birlikte gelmiştir, ancak değişen genellikle "iş var mı yok mu" değil, "iş nasıl yeniden tanımlandı" dır. İnsan benzeri robotların temsil ettiği bu teknoloji döngüsünde, aynı yol izlenmektedir: Görevler parçalara ayrılır, yetenekler standartlaştırılır, pozisyonlar yeniden düzenlenir ve yeni meslekler ortaya çıkar.

Gerçek fırsat, "insanı değiştirme"de değil, kimin insan yeteneklerini ölçeklenebilir veriye, işletme sistemlerine ve işbirliği ağlarına dönüştürebileceğinde yatar.

Aşağıda orijinal metin yer almaktadır:

Bir yıl önce, işgücü piyasası için belki de alışılmadık bir soru sordum: Robotlar geldiğinde, platformumuzdaki "Uzmanlar"ımız ne olacak?

Vizyonumuz, küresel Uzmanlarımız ve iş ortakları için ekonomik fırsatlar yaratmaktır. Bugün, geçimlerini sürdürmek için bize bağımlanan on milyonlarca Uzman var ve bu kişilerin birçoğu zaten aynı soruyu düşünmeye başladı. Bu konuda derin bir sorumluluğumuz var, cevap vermek zorundayız.

Aynı zamanda, beklenmedik bir fenomen de gözlemledik: Bazı robot şirketleri, uygulama platformumuzda ortaya çıkmaya başladı ve Uzmanlarımızla işbirliği yapmaya başladı. Onlar, robot eğitim görevlerinde uzmanlık gerektiren ve aynı zamanda çeşitli iş sahnelerine –yani gelecekte robotların dağıtılacağı ortamlara– girmeye ihtiyaç duyuyorlar. Ve onlar bu sürece dayalı olarak inşa etmekte olduğumuz işgücü sistemine bel bağlıyorlar.

O an, her şey birdenbire açık hale geldi: Instawork, "fiziksel AI ekonomisi" için insan emeği sağlayabilir.

"Yüz Bin Yıllık Sorun"

Ken Goldberg bu sorunu "yüz bin yıllık veri uçurumu" olarak özetledi: bir yanda, dil modeli eğitimi için kullanılan büyük miktarda veri; diğer yanda ise son derece sınırlı ve fiziksel dünyada hassas işlemleri tamamlamak için kullanılan veri.

Not: Ken Goldberg, robotik ve yapay zeka alanında oldukça etkili bir akademisyen olup aynı zamanda bir sanatçı ve disiplinlerarası araştırmacıdır.

İşte bu uçurum, milyarlarca doların robot şirketlerine akmasına rağmen, hala insan benzeri robotların otel odalarını temizlediğini veya depoda mal indirdiğini göremememize neden oldu... en azından şimdilik.

Tahminimize göre: sektör, 2024 yılında yaklaşık 10 bin saatlik eğitim verisi topladı; 2025 yılına gelindiğinde bu sayı 100 bin saate, ve 2026 yılında ise 20 milyon saate ulaşacak. Bu üstel bir büyüme olup, ancak bu şekilde uçurumu %0.04 oranında kapattık.

Daha fazla şirket, insan benzeri veya evrensel robotlar oluşturmak için bu yarışa katılıyor: temel model laboratuvarları görme-dil-hareket (VLA) modelleri oluştururken, donanım şirketleri fiziksel robotlar inşa ederken, aracı katılımcılar da ortaya çıkıyor. Sermaye yatırımı yüz milyarlarca dolara ulaştı. Ve tüm bu katılımcılar, aynı şişenin boynunda: veri.

Ancak asıl mesele, bu sahneyi aslında daha önce görmüş olmamızdı.

ATM (otomatik para çekme makinesi) ortaya çıktığında, neredeyse herkes banka memurlarının ortadan kaybolacağını tahmin etti. Ancak sonuç tam tersi oldu - memur sayısı arttı. ATM, şube maliyetlerini düşürdü, böylece bankalar daha fazla şube açabildi; ve memurların rolü, nakit işleme değil müşteri ilişkileri bakımına doğru kaydı.

Bu model, her büyük teknoloji değişiminde sürekli tekrarlanıyor: Sanayi Devrimi, Elektrifikasyon, İnternet. Yeni teknoloji işleri yok etmez, işleri yeniden şekillendirir ve yeni fırsatlar yaratır.

Yeni bir dalganın geldiği bu kez, ancak bu sefer, daha çok bize benziyor: kolları, bacakları ve hatta gözleri var.

Fiziksel AI'nın Üç Perde Performansı

Perde 1: Robotların Eğitimi

Geçen yıl boyunca, küresel robotik öğrenme alanındaki en başarılı bazı insanlarla aktif olarak iletişime geçtim ve danışmanlık aldım — araştırmacılardan laboratuvar yöneticilerine, el becerili robotik kollarını geliştiren girişimcilerden insansı robotlar inşa edenlere kadar. Zamanlarını ve görüşlerini cömertçe paylaştılar ve beni etkilediler. İtiraf etmeliyim ki, aslen bu sektöre ait değildik; ancak ne kadar çok dinledikçe, Instawork'ün dahil olabileceği alanı daha net görmeye başladım.

Sıkça vurgulanan bir görüş vardı: Robotlar, becerikli insanları gözlemleyerek, gerçek dünya ortamında ince fiziksel görevleri yerine getirerek öğrenirler. Bu, standart kesme tekniğinden yemek hazırlamaya, yoğun insan trafiği olan bir depoda gezinmeye ve otel yataklarını marka standartlarına göre düzenlemeye kadar çeşitli görevleri içerir. Sorun şurada ki, bu tür verilerin yüksek kalitede toplanması son derece zordur — rastgele birine bir kamera takarak kayda başlayamazsınız. Veriler, çeşitli ortamları, görevleri ve el hareketlerini kapsamalıdır; daha da önemlisi, bu görevleri yerine getiren kişilerin gerçekten uzman olmaları gerekir. Aksi takdirde, "kötü bir şekilde kesme" becerisiyle eğitilen bir robot, sadece "kötü bir şekilde kesme" öğrenir (bu kimseye fayda sağlamaz).

Bu temelde bir iş gücü işletme sorunudur: Nitelikli işçileri nasıl işe alır, onları nasıl eğitir, çıktı kalitesini nasıl garanti edersiniz ve farklı coğrafi bölgelerde ve senaryolarda dağıtık bir iş gücü ağı yönetirsiniz — işte bizim sürekli olarak yaptığımız şeyler. On milyonu aşkın nitelik doğrulamasından geçmiş Profesyonelimiz bulunmaktadır, yüzlerce görev türünü kapsamaktadır; iş ortakları ile derin ilişkiler kurmuş, gerçek iş ortamlarına girebilecek durumdadır; ve hangi insanların istikrarlı bir şekilde işe geleceğini, işi sürekli yüksek kalitede tamamlayacağını bilmekteyiz. Bu kombinasyon, hiçbir veri toplama şirketinin sıfırdan çoğaltamayacağı bir şeydir. Aslında, pek çok laboratuvar bize zaten gönüllü olarak başvurdu, ve şimdi bu sektörün çoğu lider ekibiyle işbirliği yapmaktayız.

2. Perde: Robot Eğiticisinin Yükselişi

Çoğu zaman göz ardı edilen bir şey vardır: Robotlar da insanlara ihtiyaç duyar.

Bir önde gelen bir robot şirketinin yöneticisi bana, her 4-6 ayda bir değiştirilmesi gereken kritik bir parçalarının olduğunu ve bu sıklığın tam zamanlı bir teknik personel atanacak kadar olmadığını, ancak durduğunda belirgin kayıplara neden olacak kadar yüksek olduğunu söyledi. Otonom sürüş, teslimat robotları ve çeşitli otomatikleştirme yayılırken, giderek daha fazla şirket benzer sorunlarla karşı karşıya: büyümek için yerinde destek gerekir, ancak her pazarda tam zamanlı personel bulundurmak ekonomik açıdan gerçekçi değildir.

Şu anda birçok robot şirketiyle pil değişimi, parça değişimi ve robot bakımı gibi hizmetleri içeren pilot projeler yürütüyoruz. Aynı zamanda, saha çalışanları için bir robot sertifika sistemi geliştirdik — sektörde ilk denememiz diyebiliriz. İlk birkaç haftada, lisans alan 20 binden fazla Profesyonel oldu.

Veri toplama cephesinde, lisans alan Profesyoneller, giyilebilir kameraların nasıl kullanılacağını, yüksek kaliteli video toplamayı, sensör verilerini etiketlemeyi öğrenirlerken, robot laboratuvarının gerçek otel süitlerinde saatlerce yatak yapma işlemlerini kaydetmesi gerektiğinde, kendilerine profesyonel destek verilmektedir ve "yaparak öğrenme" acemileri değil. Teknik destek tarafında, lisanslı Profesyoneller, donanım teşhisi, güvenlik standartları ve belirli bir robot sistemine yönelik bakım prosedürlerini öğrenirler.

Hayal edin: Bir lojistik şirketi ondan fazla depoda otomatikleştirilmiş bir robot araç filosu bulunduruyor. Saat ikiyi geçiyor, Memphis deposundaki robotlar bir navigasyon hatasıyla karşılaşıyor veya Phoenix'teki bir cihazın sensör modülü değiştirilmesi gerekiyor. Artık fabrika teknisyenlerinin günler sonra gelmelerini beklemek zorunda değiller, sertifikalı Instawork Profesyonelleri, birkaç saat içinde gelip sorunu çözebilir. Aynı zamanda, veri toplama ölçeğinin genişlemesinden sonra laboratuarlara destek olmak için geliştirdiğimiz VR tabanlı uzaktan kontrol eğitimi üzerinde de çalışıyoruz, böylece sadece sahada kayıt yapmanın sınırlarını zorluyoruz.

Gelecek on yıl içinde on milyarlarca yapay zeka cihazı dağıtılacaksa, fırsat sadece bunları bakımda tutmakta değil, aynı zamanda tamamen yeni meslek kategorileri yaratmada da yatıyor: robot teknisyeni, filo operatörü, uzaktan kontrol uzmanı ve hatta henüz adlandırmadığımız yeni pozisyonlar.

Perde 3: İnsan-Makine İşbirliği Pazarı

Geçen yıl, küresel bir otel zincirinin CEO'suyla öğlen yemeğinde buluştum. Otel odası hizmetlerini otomatikleştirerek tutarlılığı nasıl artırabileceklerini ciddi şekilde düşünüyorlardı. Birçok robot şirketi, ürünlerini otellerine entegre etmek istiyordu, ancak hangisinin sadece "gösteriş" olduğunu ve hangisinin gerçekten "işletme sonuçları" getirdiğini belirlemekte zorlanıyorlardı. Biz ise bu sahneleri, süreçleri ve acı noktaları çok iyi biliyoruz - çünkü bu tür yerlerde zaten hizmet veriyoruz.

Biz bir "Robot Hizmet Pazarı" inşa ediyoruz - robot şirketlerini otomasyonu hedefleyen işletmelerle buluşturan. Hem talep hem de arz tarafına hizmet veriyoruz, bu da sadece "eşleştirme" yapmakla kalmayıp gerçekten uygulamayı ileri taşıyabileceğimiz anlamına geliyor.

Gelecek, "robotların insanları değiştirmesi" değil, "robotların insanlarla işbirliği yapmasıdır." İşte Instawork Robotics Lab'ın gerçekleştirmeyi amaçladığı şey budur: üç yetenek, bir platform - robotları eğitmek, onların gerçek dünyada çalışmasını desteklemek ve onları gerçekten ihtiyaç duyan iş senaryolarına bağlamak.

Köprü

Her büyük teknoloji devriminde, yeni işlerin ortaya çıkıp çıkmayacağı sorunu asla sorulmaz - cevap her zaman evettir. Gerçek sorun şudur: Şu an ile gelecek arasında köprü kuranın kim olacağıdır.

Biz, bu sürecin her aşamasında uzman insanların yer alması gerektiğine inanıyoruz - birinci nesil robotları eğitmekten, büyük ölçekli sistemleri dağıtmaya, gelecekteki insan-makine işbirliği süreçlerini tasarlamaya kadar. Umuyoruz ki, Platformdaki Profesyoneller sürecin tümünde yer alabilir.

"Fiziksel AI Devrimi"nde, Instawork bu köprü olmayı umuyor: en etkili endüstride derin deneyim biriktirmek; robot laboratuvarlarına zaten eğitim veri seti sağlamak; veri toplama ve saha operasyonları için sertifikalı yetenekleri eğitmek; ve robotları işletmelerin talepleriyle bağdaştıran bir pazar oluşturuyor.

Gelecek aşamaya dört gözle bakıyoruz.

[Orijinal Tweet]

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia