Der nächste Lieferfahrer könnte gleichzeitig deine KI trainieren. Willkommen bei der neuesten Nebenquest der Gig-Economy: Datenjongleur mit einer Prise Kamerarbeit.
DoorDash führt eine neue „Tasks“-App ein, die Kuriere dafür bezahlt, kleine digitale Aufgaben zu erledigen, etwa Videos aufzunehmen und Daten aus der realen Welt zu erfassen, um KI-Systeme zu trainieren. Dieser Schritt signalisiert einen umfassenderen Wandel darin, wie Technologieunternehmen den menschlichen Input beschaffen, der maschinelles Lernen und Robotik antreibt.
Statt sich ausschließlich auf herkömmliche Anbieter für die Datenkennzeichnung zu verlassen, greift DoorDash auf die eigene Belegschaft zurück und macht aus alltäglichen Lieferungen Gelegenheiten, wertvolle Trainingsdaten zu sammeln.
Kuriere werden zu KI-Mitwirkenden
Die neue App führt eine andere Art von Gig-Arbeit ein.
Neben Burritos und Bubble Tea können Kuriere jetzt kurze „Aufgaben“ übernehmen, bei denen sie Videos oder andere Eingaben einreichen, die DoorDashs KI- und Automatisierungstools verbessern sollen.
Man kann es sich als Feldforschung vorstellen, die jedoch in großem Maßstab per Crowdsourcing erfolgt. Kuriere sind ohnehin draußen unterwegs und navigieren durch Straßen, an Geschäften vorbei und bis vor Haustüren. Dadurch sind sie geradezu prädestiniert, die chaotischen Daten aus dem echten Leben zu erfassen, die KI-Systeme benötigen, aber nur schwer simulieren können.
Das geschieht nicht im luftleeren Raum. Wettbewerber wie Uber haben mit ähnlichen Mikrotask-Programmen experimentiert und Fahrer gebeten, Fotos hochzuladen oder Audioaufnahmen zur Schulung von KI-Modellen aufzuzeichnen. Das Muster wird deutlich: Wenn man bereits über eine dezentral verteilte Belegschaft verfügt, warum sollte man sie nicht in eine lebende Datenpipeline verwandeln?
Für Beschäftigte eröffnet das eine neue Einkommensquelle, wenn auch wahrscheinlich eine aufgabenbasierte und schwankende. Für DoorDash ist es eine clevere Möglichkeit, hochwertige, lokal spezifische Daten zu sammeln, ohne eine komplett separate Belegschaft aufzubauen.
Eine größere Wette auf KI in allen Bereichen
Die Tasks-App von DoorDash ist nicht bloß ein kurioses Experiment. Sie fügt sich in eine deutlich größere Strategie ein: DoorDash will zu einer Logistik- und Handelsplattform werden, bei der KI an erster Stelle steht.
Das Unternehmen setzt bereits in seinen Abläufen auf KI – von der Routenoptimierung und Nachfrageprognose bis zur Betrugserkennung und dem Kundensupport. Zudem ergänzt es kontinuierlich neue KI-gestützte Funktionen, darunter personalisierte Empfehlungen und sogar Kurzvideos, um die Entdeckung von Inhalten in der App zu verbessern.
Wenn Kuriere nun frische Daten in das System zurückspeisen, wird die Rückkopplungsschleife enger. Bessere Daten führen zu intelligenteren Modellen. Intelligentere Modelle führen zu schnelleren Lieferungen, treffsichereren Empfehlungen und mehr Automatisierung.
Darin steckt auch eine langfristige Perspektive. DoorDash investiert seit einiger Zeit in Robotik und autonome Liefersysteme – ein Hinweis auf eine Zukunft, in der Menschen und Maschinen die Arbeit untereinander aufteilen. Um diese Systeme zu trainieren, sind enorme Mengen an Daten aus der realen Welt erforderlich – genau die Art von Daten, die diese neue App sammeln soll.
Natürlich wirft diese Strategie einige philosophische Fragen auf. Gig-Arbeiter helfen faktisch dabei, genau die Technologien zu trainieren, die eines Tages den Bedarf an menschlicher Arbeitskraft verringern könnten. Es ist ein bisschen so, als würde man den Roboter zusammenbauen, der irgendwann die eigene Schicht übernehmen könnte.
Kurzfristig spiegelt das Modell dennoch eine einfache Wahrheit über moderne KI wider: Sie läuft mit menschlichem Input. Und dieser Input kommt zunehmend von denselben Menschen, die die Gig-Economy bereits am Laufen halten.
Mit anderen Worten: Die nächste Lieferung bringt vielleicht nicht nur das Abendessen. Sie könnte einer Maschine auch dabei helfen zu lernen, beim nächsten Mal schneller deine Haustür zu finden.
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