Hàng nghìn lao động Ấn Độ đang đeo camera dạy robot AI làm việc. Họ ghi lại từng động tác gấp khăn, thái xoài hay sắp xếp đồ vật trong công việc hằng ngày. Những thước phim tưởng như vô vị ấy lại là nguyên liệu quý cho ngành robot hình người. Tuy nhiên, phía sau cơn sốt dữ liệu là không ít câu hỏi. Đó là câu hỏi về thu nhập và tương lai việc làm.
Hàng nghìn người đeo camera dạy robot AI mỗi ngày
Chennai là thủ phủ bang Tamil Nadu ở miền nam Ấn Độ. Tại đây, Nagireddy Sriramyachandra bắt đầu công việc ngay trong căn bếp nhà mình. Người phụ nữ 25 tuổi gắn chặt chiếc điện thoại thông minh lên đầu rồi thái xoài. Mỗi giờ video quay được, cô nhận khoảng 250 rupee, tương đương 2,6 USD. Theo AFP, cô là một trong hàng nghìn người làm nghề huấn luyện AI. Đây là quốc gia đông dân nhất thế giới.
Công việc nghe đơn giản nhưng có yêu cầu riêng. Video được gửi qua một ứng dụng chuyên dụng tới công ty dữ liệu AI. Công ty này có văn phòng tại Ấn Độ và Mỹ. Khách hàng của công ty này gồm cả những tập đoàn thuộc nhóm Fortune 500. Nếu quay sai góc, ứng dụng sẽ báo không phát hiện được bàn tay và người quay phải làm lại. Nói về khoản thu nhập này, Sriramyachandra chia sẻ khá thẳng thắn:
“Còn ai trả cho bạn 250 rupee mỗi giờ chỉ để làm việc nhà nữa chứ? Có khi sau này chính tôi cũng sẽ có một con robot”
Bên trong những “nông trại bàn tay”
Không phải ai cũng quay video tại nhà. Nhiều người đeo camera dạy robot AI trong nhà máy hoặc studio dựng riêng. Họ dùng kính quay video, camera gắn đầu và cảm biến chuyển động. Quận Karur cũng thuộc bang Tamil Nadu. Tại đây, công ty dữ liệu Objectways dựng cả phòng tắm và khu bếp mô phỏng. Tại đây, nhân viên lặp lại những thao tác sinh hoạt quen thuộc hàng trăm lần.
Theo LA Times, Objectways có khoảng 2.000 nhân viên và chuyên gửi dữ liệu cho khách hàng tại Mỹ. Kỹ sư Naveen Kumar, 28 tuổi, là một ví dụ. Anh phải lấy khăn từ rổ, giũ phẳng rồi gấp đúng ba lần. Sau đó, anh đặt vào góc bàn trong chưa đầy 60 giây. Chỉ cần một cử động lệch chuẩn, cả đoạn video bị loại và anh phải quay lại từ đầu.
Tiêu chuẩn rất khắt khe. Đội ngũ thường phải xóa 150-200 video vì những lỗi rất nhỏ khi cầm nắm đồ vật. Quay xong, công việc vẫn chưa kết thúc. Nhân viên còn vẽ khung quanh vật thể và gắn nhãn hướng di chuyển của cánh tay. Họ cũng phân loại từng cử chỉ. Ông Mohammad Musa là nhà sáng lập Deepen AI. Ông gọi những cơ sở như vậy là “nông trại cánh tay” hay “nông trại bàn tay”.
Vì sao robot phải học từ góc nhìn con người
Chatbot hay công cụ tạo ảnh học từ lượng dữ liệu số khổng lồ trên internet. Tuy nhiên, thế giới vật lý không nằm sẵn trong văn bản. Robot cần biết phải dùng bao nhiêu lực để cầm cốc mà không làm vỡ. Nó cũng cần hiểu tấm vải biến dạng thế nào khi gấp. Những thông tin đó gần như vô hình nếu không quan sát trực tiếp con người làm việc.
Nhà nghiên cứu robot Hans Moravec đã mô tả hiện tượng này từ năm 1988. Sau này, nó được gọi là nghịch lý Moravec. Máy tính có thể thắng con người ở môn cờ vua. Nhưng nó lại vụng về với những kỹ năng vận động rất bản năng. Video góc nhìn thứ nhất còn gọi là dữ liệu egocentric. Các nhà phát triển tin rằng loại dữ liệu này giúp robot bắt chước hành vi con người. Nói cách khác, đeo camera dạy robot AI chính là cách “cầm tay chỉ việc” cho máy móc.
Danh sách thao tác được yêu cầu cũng rất đời thường. Ông Ravi Shankar là CEO Objectways. Theo The Economic Times, ông cho biết khách hàng đặt nhiều tác vụ. Đó là gấp quần áo, pha cà phê hay làm bánh sandwich. Ngoài ra, nhân viên còn quay cảnh sắp xếp khối màu và thao tác trên bàn làm việc. Mỗi động tác là một mẩu dữ liệu để mô hình AI học cách phối hợp giữa tay và mắt.
Cuộc đua dữ liệu của ngành robot hình người
Thị trường robot hình người đang được kỳ vọng rất lớn. Theo ước tính của Morgan Stanley, thế giới có thể có hơn 1 tỷ robot hình người vào năm 2050. Chúng chủ yếu phục vụ công nghiệp và thương mại. Trong khi đó, Nvidia dự báo thị trường này có thể chạm mốc 38 tỷ USD trong thập kỷ tới. Do đó, nhu cầu về dữ liệu thao tác thực tế cũng tăng nhanh theo.
Các tên tuổi lớn đều đang tìm cách thu thập loại dữ liệu này. Theo LA Times, Tesla từng yêu cầu công nhân đội mũ gắn camera. Họ còn đeo balo cảm biến nặng tới 18 kg. Mỗi thao tác phải lặp lại hàng trăm lần. Figure AI bắt tay với Brookfield, tập đoàn sở hữu hơn 100.000 bất động sản. Mục tiêu là ghi lại chuyển động của con người trong không gian sống thật. Bên cạnh đó, startup Micro1 trả tiền cho người dân tại Brazil, Argentina, Ấn Độ và Mỹ. Họ đeo kính thông minh ghi hình sinh hoạt hằng ngày.
Trong bức tranh đó, Ấn Độ đã định vị mình như một “trung gian” toàn cầu. Nước này chuyên tạo lập, xử lý và gán nhãn dữ liệu AI. Lực lượng lao động dồi dào là một lợi thế. Nó giúp mô hình đeo camera dạy robot AI dễ mở rộng tại quốc gia này. Bà Aditi Surie là chuyên gia lao động số tại Viện Định cư Con người Ấn Độ ở Bengaluru. Bà nhận định về xu hướng trên:
“Nhiều khả năng các dịch vụ thu thập dữ liệu như thế này sẽ còn tăng lên”
Nỗi lo của những người “dạy việc” cho máy
Dòng tiền lớn đổ vào ngành robot. Nhưng những người đeo camera dạy robot AI lại nhận thù lao khá khiêm tốn. Theo LA Times, mức thù lao khá thấp. Nhân viên tại các cơ sở thu thập dữ liệu ở Ấn Độ thường kiếm khoảng 230-250 USD mỗi tháng. Đổi lại, họ chịu áp lực lên thị lực và cổ tay. Công việc còn rất đơn điệu vì lặp đi lặp lại. Ngay cả doanh nghiệp làm dịch vụ cũng không dễ trụ lại. Yêu cầu về ánh sáng, màu bề mặt và bố trí không gian ghi hình ngày càng khắt khe.
Ở tầm vĩ mô, câu chuyện còn lớn hơn. Viện chính sách NITI Aayog thuộc Chính phủ Ấn Độ đưa ra nhận định. Theo đó, phần lớn thảo luận về AI và lao động mới tập trung vào nhóm văn phòng. Trong khi đó, rất ít sự quan tâm dành cho 490 triệu lao động phi chính thức. Đây là lực lượng được xem là xương sống của nền kinh tế. Trớ trêu thay, đây lại là nhóm đang cung cấp dữ liệu để robot học làm việc chân tay.
Nỗi lo cho thế hệ lao động kế tiếp
Bà Ponni, 55 tuổi, đã ngồi kết vòng hoa bên vỉa hè Bengaluru suốt 10 năm. Bà cũng từng được trả tiền để gắn điện thoại lên trán khi làm việc. Khi nhắc tới tương lai, bà bày tỏ nỗi lo cho lớp người đi sau:
“Thế hệ sau, những người có thể phải làm công việc giống tôi, họ sẽ gặp khó khăn”
Trên thực tế, tốc độ tiến bộ của robot là rất rõ. Kavin là nhân viên 27 tuổi, tham gia gán nhãn hàng chục nghìn video robot phân loại quần áo. Anh cho biết mình thấy hệ thống tiến bộ từng ngày. Từ những cử động vụng về ban đầu, robot dần ổn định và chính xác hơn. Vì vậy, nhiều người trong ngành có chung một dự báo. Trong 5-10 năm tới, robot có thể đảm nhận phần lớn công việc lặp lại của con người.
Góc nhìn từ Roboworld
Câu chuyện ở Ấn Độ cho thấy một thực tế ít được nhắc tới. Robot hình người trông rất ấn tượng trong video trình diễn. Nhưng để làm được việc nhà hay việc xưởng, chúng vẫn cần lượng lớn dữ liệu quan sát con người. Việc đeo camera dạy robot AI vì thế là một mắt xích quan trọng dù ít ai nhìn thấy. Đồng thời, nó nhắc chúng ta rằng tự động hóa không tự nhiên mà có.
Ở chiều ngược lại, nhiều loại robot đã làm việc hiệu quả trong nhà máy. Chúng xuất hiện từ trước khi robot hình người trở nên phổ biến. Đó là những dòng robot chuyên dụng cho từng tác vụ rõ ràng. Ví dụ như vận chuyển nội bộ hay vệ sinh sàn. Nhờ môi trường có cấu trúc, chúng không cần học hàng nghìn động tác khác nhau. Máy vẫn vận hành ổn định. Chẳng hạn, các mẫu robot vận chuyển tự hành có thể chạy tuyến cố định. Chúng đi giữa các công đoạn trong xưởng suốt ca làm việc.
Giải phóng con người khỏi việc nặng nhọc
Theo quan sát của Roboworld, câu hỏi quan trọng không nằm ở việc robot thay thế ai. Điều đáng bàn hơn là con người được giải phóng khỏi phần việc nặng nhọc, lặp lại. Nhờ đó, họ chuyển sang vị trí có giá trị cao hơn. Muốn vậy, doanh nghiệp cần đi cùng người lao động. Cụ thể là đào tạo lại và minh bạch về dữ liệu. Doanh nghiệp cũng cần chia sẻ lợi ích từ năng suất tăng thêm.
Bạn có thể quan tâm đến cách robot được ứng dụng trong sản xuất và dịch vụ tại Việt Nam. Khi đó, hãy tham khảo thêm các dòng robot tự động hóa. Đây là những dòng đang vận hành tại nhiều nhà máy, kho vận hiện nay. Rõ ràng, khoảng cách giữa phòng thí nghiệm và đời sống đang ngày một thu hẹp.
