Американский сервис доставки еды DoorDash анонсировал запуск специализированного мобильного приложения Tasks, которое позволит курьерам получать дополнительное вознаграждение за выполнение заданий по разметке данных. Новая инициатива направлена на сбор качественного контента для обучения систем искусственного интеллекта и развития перспективных технологий в сфере робототехники.
Механика работы и типы задач в приложении Tasks
В рамках новой программы участники платформы смогут монетизировать свои повседневные действия, предоставляя данные для машинного обучения. Это решение превращает логистическую сеть компании в масштабный инструмент для сбора полевых данных. Основные типы заданий включают:
- Визуальная фиксация выполнения стандартных рабочих процессов;
- Запись голосовых сообщений и диалогов на различных языках для улучшения лингвистических моделей;
- Сбор видеоматериалов в городской среде для обучения навигационных алгоритмов;
- Маркировка объектов на изображениях и видео.
Размер вознаграждения будет рассчитываться индивидуально для каждого поручения в зависимости от его сложности, требуемого времени и специфики собираемых данных. Таким образом, DoorDash стремится диверсифицировать доходы своих сотрудников, предлагая им альтернативные способы заработка внутри экосистемы.
Масштабирование технологий и партнерская сеть
Полученные аудио- и видеоматериалы будут использованы не только для внутренних нужд DoorDash, но и для оптимизации моделей ИИ внешних партнеров. Собранные датасеты найдут применение в различных отраслях экономики, где автоматизация процессов является приоритетным направлением развития.
Предоставленные данные будут использоваться для оценки внутренних моделей ИИ, а также решений, разработанных партнерами в сферах розничной торговли, страхования и гостиничного бизнеса.
Сотрудничество с представителями технологического сектора позволит компании занять нишу поставщика верифицированных данных, собранных в реальных условиях. Это особенно актуально для разработчиков систем автономного вождения и складской робототехники, нуждающихся в актуальном визуальном контенте.
Внедрение платформы Tasks демонстрирует трансформацию традиционных сервисов доставки в многофункциональные технологические хабы. В долгосрочной перспективе интеграция курьеров в процесс обучения нейросетей может значительно ускорить внедрение беспилотных технологий и повысить точность алгоритмов взаимодействия ИИ с физическим миром.