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想象一下，花15,000美元就能买到一个机器人，帮你处理所有家务琐事。但这笔交易有个“彩蛋”：对于80%的任务，机器人的人工智能训练不足以让它独立完成。它需要来自菲律宾的远程助手，通过远程操控来帮助它在你的家中导航，清理桌子或收纳杂物。你会想要一个这样的机器人吗？

这个问题正是我们杂志今天在线发表的一篇文章的核心，文章探讨了我们是否会足够信任人形机器人，将它们接纳到我们最私密的个人空间，尤其是当它们是这种不对称劳动安排的一部分时，在这种安排中，低收入国家的人员通过机器人界面为我们完成家务。文章中，我写了一家名为Prosper的机器人公司，他们正在进行一项大规模的努力——聘请前皮克斯设计师和专业管家——设计一个名为Alfie的可信赖的家用机器人。这篇文章非常引人入胜。点击这里阅读全文。

然而，这篇文章引发了一个更大的问题，即机器人技术在未来几年可能带来的劳动力动态的深刻转变。

几十年来，机器人在装配线和其他一些相对可预测的环境中取得了成功。然后，在过去几年中，机器人开始能够更快地学习任务，这得益于人工智能，这使得它们的应用范围扩展到更混乱的环境中的任务，例如在仓库中拣货。但越来越多的资金雄厚的公司正在推动一项更加重大的转变。

Prosper和其他公司押注于，他们不必制造一个能够独立完成所有任务的完美机器人。相反，他们可以制造一个相当不错的机器人，但它会得到来自世界任何地方的远程操作员的帮助。如果这种方法足够有效，他们希望将机器人引入大多数人认为无法自动化的工作：酒店客房清洁工、医院护理人员或家政服务人员的工作。Prosper的创始人兼首席执行官Shariq Hashme告诉我，“几乎所有室内体力劳动”都在考虑范围内。

到目前为止，我们主要将自动化和外包视为两种独立的力量，它们会影响劳动力市场。工作可能会被外包到海外，或者被自动化取代，但不会同时发生。那些既不能被外包到海外，也不能被机器完全自动化的工作，比如清洁酒店房间，就不会有任何变化。现在，机器人技术的进步承诺雇主可以将这类工作外包到低收入国家，而无需完全自动化的技术。

需要明确的是，这是一个艰巨的任务。尽管机器人已经变得非常先进，但它们可能难以在酒店和医院等复杂环境中移动，即使有帮助。这需要数年时间才能改变。然而，机器人只会变得更加灵活，控制它们从世界另一边进行远程操作的系统也会更加完善。最终，这些公司的押注可能会得到回报。

这意味着什么呢？首先，劳工运动与人工智能的斗争——今年的重点是港口自动化和生成式人工智能对艺术家作品的盗用——将面临一场全新的战斗。不仅是码头工人、送货司机和演员寻求合同来保护他们的工作免受自动化——酒店和家政服务人员也将加入其中，以及许多其他人。

其次，我们对隐私的期望将发生根本性的转变。购买那些假设的家用机器人的用户必须能够接受这样一个想法，即他们从未见过的人正在看到他们的脏衣服——字面意义和比喻意义上的。

其中一些变化可能比我们想象的要快。为了让机器人学会有效地导航，它们需要训练数据，而今年已经出现了收集新数据集来帮助它们学习的竞赛。为了实现他们对远程操控机器人的雄心壮志，公司将扩大对训练数据的搜索范围，包括医院、工作场所、酒店等等。

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更深入的学习

这就是构建人工智能的数据来源

人工智能开发人员通常对他们使用的数据来源知之甚少，也鲜有分享，而数据来源倡议组织（Data Provenance Initiative）是一个由来自学术界和工业界的50多名研究人员组成的团体，他们希望改变这种情况。他们深入研究了涵盖600多种语言、67个国家和30年的4000个公共数据集，以了解是什么在为当今顶级人工智能模型提供数据，以及这将如何影响我们所有人。

重要性：人工智能正在被整合到所有事物中，而人工智能模型的输入决定了输出。然而，该团队发现，人工智能的数据实践存在风险，即权力将过度集中在少数几家主导科技公司手中，这与十年前人工智能模型的训练方式发生了转变。研究人员分析的90%以上的数据集来自欧洲和北美，超过70%的语音和图像数据集来自YouTube。这种集中意味着人工智能模型不太可能“捕捉到人类的所有细微差别以及我们存在的所有方式，”参与该项目的Sara Hooker说。阅读Melissa Heikkilä的更多内容。