Imagine receber dinheiro para lavar a louça, preparar o jantar ou dobrar as roupas que acabaram de sair do varal. Parece uma oportunidade curiosa de ganhar uma renda extra sem sair de casa. Mas existe um detalhe: as empresas não estão interessadas na limpeza da sua cozinha. Elas querem observar seus movimentos para ensinar máquinas a realizar as mesmas tarefas. E uma experiência recente revelou que esse mercado pode ser bem menos lucrativo do que parece.
Por que empresas de robótica querem assistir você lavando louça?
O desenvolvimento de robôs humanoides enfrenta um desafio que parece simples, mas está longe de ser resolvido: reproduzir movimentos cotidianos com a mesma precisão dos seres humanos.
Segurar um copo, dobrar uma camiseta ou despejar água sem derramar exige reconhecer objetos, calcular movimentos e controlar a força aplicada.
Para ensinar essas habilidades às máquinas, empresas de tecnologia começaram a comprar vídeos de pessoas realizando atividades domésticas.
Essas gravações são conhecidas como dados egocêntricos, porque mostram as ações pela perspectiva de quem as executa.
Os participantes utilizam câmeras ou celulares posicionados na cabeça para registrar as mãos e os objetos manipulados.
Depois, o material passa por processos de classificação e organização antes de ser utilizado no treinamento de modelos de inteligência artificial voltados à robótica.
A expectativa é que esses sistemas ajudem futuros robôs a trabalhar em casas, fábricas e outros ambientes reais.
Mas quanto dinheiro alguém consegue ganhar fornecendo esse tipo de informação?
Um jornalista passou uma semana treinando robôs e descobriu quanto isso paga
Para investigar o novo mercado, Reece Rogers, jornalista da revista Wired, decidiu experimentar três plataformas que remuneram usuários por gravações de tarefas cotidianas.
A primeira foi a Kled.
Rogers registrou nove atividades domésticas e enviou outras 97 fotografias para cumprir as exigências da plataforma.
Apesar do esforço, recebeu apenas US$ 1.
Na segunda experiência, utilizou a Luel, que anunciava pagamentos de US$ 6,60 por hora de gravação.
Entretanto, havia condições específicas: as mãos precisavam permanecer visíveis durante pelo menos 95% do vídeo.
Depois de registrar cinco minutos lavando louça, o jornalista teve seu material inicialmente rejeitado.
A empresa reconsiderou a decisão alguns dias depois e pagou US$ 0,55.
A terceira plataforma foi a Waffle Video, que oferecia US$ 25 por hora de conteúdo aprovado.
Nela, Rogers gravou tarefas como amarrar os cadarços e transferir líquidos entre recipientes.
Após enviar 125 gravações aceitas, recebeu US$ 20.
<text weight=”medium”>O resultado final da experiência foi de apenas US$ 21,55 por uma semana de participação nas três plataformas.</text>
O valor evidencia uma diferença importante entre as tarifas anunciadas por hora de vídeo aprovado e o dinheiro efetivamente recebido pelo tempo dedicado às atividades.
O mercado de vídeos domésticos está alimentando uma nova indústria
A demanda por essas gravações acompanha o interesse crescente em robôs capazes de executar tarefas físicas.
Segundo Avi Patel, fundador da Kled, a proposta é permitir que pessoas de diferentes países contribuam com dados para o desenvolvimento dessas tecnologias.
Entretanto, coletar imagens representa apenas uma parte do processo.
Os vídeos precisam ser analisados, etiquetados e organizados para que os sistemas consigam identificar movimentos, objetos e sequências de ações.
Isso exige infraestrutura tecnológica e trabalho humano adicional.
Também surgem preocupações relacionadas à privacidade, já que muitas gravações são realizadas dentro das residências dos participantes.
Objetos pessoais, detalhes do ambiente e informações particulares podem aparecer nas imagens, dependendo das condições de gravação.
Outro problema envolve a remuneração: rejeições, critérios técnicos e tempo gasto preparando os arquivos podem reduzir consideravelmente os ganhos reais.
A ironia é que essas pessoas podem estar ensinando robôs a substituir seu trabalho
Existe uma contradição no funcionamento desse mercado.
As pessoas recebem pequenas quantias para demonstrar tarefas que empresas de tecnologia esperam automatizar no futuro.
Isso não significa que robôs humanoides estejam prestes a substituir todos os trabalhadores domésticos.
A robótica ainda enfrenta limitações importantes relacionadas à destreza, à adaptação a ambientes desconhecidos e à segurança durante a interação com pessoas.
Mesmo assim, a coleta dessas gravações faz parte de uma tentativa de aproximar as máquinas das habilidades humanas.
O experimento de Rogers também mostra que receber dinheiro para treinar robôs não equivale necessariamente a conquistar uma fonte de renda estável.
As plataformas podem oferecer pagamentos por gravações aprovadas, mas isso não garante uma remuneração proporcional ao tempo total investido.
Por enquanto, a experiência revela mais sobre a economia dos dados do que sobre uma nova profissão.
Enquanto empresas investem para criar máquinas cada vez mais autônomas, parte do conhecimento necessário continua vindo de pessoas comuns.
E, pelo menos no caso testado pela Wired, ensinar os robôs a realizar tarefas domésticas rendeu muito menos do que as promessas iniciais poderiam sugerir.
