Telset.id – Sebuah laboratorium AI bernama HUMXN menawarkan layanan perbaikan rumah gratis bagi pemilik rumah di tiga kota di Amerika Serikat. Sebagai gantinya, teknisi yang datang akan mengenakan “teknologi wearable capture” untuk merekam cara kerja mereka, dan rekaman itu dipakai melatih robot AI.
Program ini mencakup layanan plumbing, kelistrikan, HVAC, pembersihan saluran udara, dan pembersihan karpet. Pemilik rumah yang membutuhkan layanan tersebut bisa mendapatkannya tanpa biaya, asalkan mengizinkan seseorang dengan perangkat perekam masuk dan bekerja di dalam properti mereka. Dengan kata lain, HUMXN membayar warga untuk hak merekam di lokasi demi mengumpulkan data latih dunia nyata.
Langkah ini menjadi relevan karena data latih untuk robot AI tidak cukup diambil dari teks dan gambar di internet. HUMXN menyebut robot perlu memahami bagaimana manusia terampil berinteraksi dengan dunia fisik, dan pekerjaan teknisi layanan rumah adalah salah satu sumber keahlian teknis yang melimpah setiap hari.
Kenapa Data Teknisi Sulit Ditangkap di Lab
HUMXN menjelaskan bahwa menangkap gerakan alami pekerja terampil di lingkungan laboratorium sangat sulit. Dengan bekerja bersama pemilik rumah, perusahaan bisa merekam data dari berbagai rumah, jenis peralatan, masalah, teknisi, dan lingkungan yang berbeda. Variasi itu dinilai penting agar model AI memahami konteks kerja yang sesungguhnya.
Rekaman tersebut juga memberi wawasan tentang cara teknisi menyelesaikan pekerjaan, mulai dari memeriksa situasi dan menguji sistem, memilih alat yang tepat, merespons kondisi yang berubah, hingga menentukan apakah pekerjaan sudah berhasil diselesaikan. Pendekatan ini berbeda dari sekadar mengumpulkan konten digital, karena fokusnya pada proses kerja fisik yang tidak terekam dalam teks atau video biasa.
Pendekatan berbasis data dunia nyata seperti ini sejalan dengan tren pengembangan komputasi yang makin menuntut efisiensi sumber daya. Sejumlah inovasi perangkat lunak juga diarahkan untuk menghemat memori dan tenaga komputasi, seperti yang terlihat pada kompresi memori Linux yang diklaim jauh lebih cepat dari ZRAM.
Mulai dari Tiga Kota dengan Iklim Berbeda
HUMXN meluncurkan program ini di tiga kota, yaitu Minneapolis, Chicago, dan Miami. Pemilihan lokasi tersebut dilakukan untuk mengumpulkan data dari tempat-tempat dengan iklim yang sangat berbeda. Warga di ketiga kota yang membutuhkan perbaikan rumah dapat memeriksa apakah mereka memenuhi syarat melalui halaman HUMXN Free Home Service.
Perusahaan menegaskan sistemnya memungkinkan pemilik rumah mendapatkan pekerjaan yang memenuhi kualifikasi secara gratis, sekaligus memastikan para profesional layanan tetap dibayar. Skema ini pada dasarnya adalah transaksi data: HUMXN membayar hak merekam di properti warga untuk mengumpulkan data pelatihan dunia nyata.
Pendiri HUMXN, Thomas Unise, menyatakan generasi AI berikutnya akan membutuhkan lebih dari sekadar teks dan gambar dari internet. Menurutnya, robot perlu memahami bagaimana orang terampil berinteraksi dengan dunia fisik, sementara teknisi layanan rumah menjalankan jutaan tugas teknis setiap hari. “Kami menciptakan cara bagi pemilik rumah dan perusahaan layanan untuk mendapatkan manfaat finansial dari nilai keahlian tersebut,” ujarnya.
Unise menambahkan ada jutaan pekerja terampil yang melakukan tugas rumit setiap hari, tetapi sangat sedikit keahlian itu yang tersedia dalam format yang bisa dipelajari sistem AI. HUMXN ingin membangun infrastruktur yang menghubungkan pengetahuan tersebut dengan perusahaan yang mengembangkan mesin cerdas generasi berikutnya, sekaligus memastikan orang-orang yang menciptakan nilai ikut menikmati sisi ekonominya.
Baca Juga:
Model bisnis HUMXN juga menjadi catatan tersendiri di tengah sorotan terhadap cara perusahaan AI memperoleh data. Sejumlah laboratorium AI, termasuk Meta, Nvidia, dan OpenAI, sebelumnya dituding mencuri data untuk melatih model mereka. HUMXN menempuh jalur berbeda dengan membayar sumber data secara langsung, meski cakupannya masih terbatas pada satu jenis pekerjaan dan tiga kota.
Bagi industri, langkah ini menunjukkan bahwa kebutuhan data untuk AI generasi berikutnya kemungkinan tidak bisa dipenuhi hanya dari teks, gambar, dan video yang diambil dari internet. Perusahaan seperti HUMXN bisa jadi terdorong membayar data yang dihasilkan dari aktivitas dunia nyata. Konsekuensinya, pekerja terampil berpotensi menjadi pemasok data, bukan sekadar pengguna teknologi.
Bagi pemilik rumah di Minneapolis, Chicago, dan Miami, program ini menawarkan penghematan langsung untuk pekerjaan perbaikan tertentu. Namun mereka perlu memahami bahwa imbalannya adalah akses perekaman di dalam properti. Sementara bagi teknisi, skema ini menjanjikan pembayaran tetap atas pekerjaan mereka sekaligus menjadi sumber data pelatihan robot.
HUMXN belum mengungkap berapa banyak rumah yang akan terlibat maupun detail teknis perangkat wearable yang dipakai. Yang jelas, program ini menempatkan keahlian manusia sebagai komoditas data, dan untuk saat ini pintunya baru terbuka di tiga kota dengan iklim berbeda. Informasi lebih lanjut soal kualifikasi bisa dicek langsung di halaman resmi HUMXN Free Home Service.
Perkembangan model bisnis data seperti ini juga menarik untuk dicermati di tengah derasnya inovasi perangkat dan layanan digital. Beberapa perusahaan memilih menghadirkan fitur baru secara lebih luas, seperti langkah eSIM di browser Android yang menyertakan data gratis. Pola serupa—memberi nilai langsung ke pengguna—kini muncul dalam cara HUMXN mengumpulkan data latih robot.
Komentar
Belum ada komentar.