Ecco una domanda: immagina che, per 75.000 R$ (circa 15.000 dollari USA), potresti acquistare un robot che ti aiuti nelle attività di routine in casa. La condizione, oltre al prezzo, è che, per l’80% di questi compiti, l’addestramento dell’intelligenza artificiale del robot non sia sufficiente affinché possa agire da solo. Sarebbe invece assistito da un assistente remoto nelle Filippine che lo aiuterebbe a spostarsi in casa, a sparecchiare la tavola o a riporre la spesa. Ne compreresti uno?
Questa è la domanda centrale del mio rapporto per la rivista, se abbiamo abbastanza fiducia nei robot umanoidi da accoglierli nei nostri spazi più privati. E, soprattutto, come ciò si collega a una struttura del lavoro asimmetrica, in cui i lavoratori dei paesi a basso reddito svolgono compiti fisici nelle nostre case attraverso interfacce robotiche. Nella storia, ho scritto dell’azienda di robotica Prosper e del suo enorme impegno, che comprende designer Pixar e maggiordomi professionisti, per progettare un robot domestico affidabile chiamato Alfie. È un bel viaggio. Leggi il rapporto completo qui.
L’articolo solleva anche una questione più ampia: quanto profondo potrebbe essere il cambiamento nelle dinamiche lavorative portato dalla robotica nei prossimi anni.
Per decenni, i robot hanno avuto successo nelle catene di montaggio e in altri ambienti relativamente prevedibili. Negli ultimi anni, tuttavia, l’intelligenza artificiale ha permesso loro di apprendere rapidamente nuovi compiti, espandendo le sue applicazioni a scenari più complessi, come il prelievo degli ordini nei magazzini. Ora, un numero crescente di aziende ben finanziate scommettono su un cambiamento ancora più rivoluzionario.
Aziende come Prosper credono di non aver bisogno di costruire un robot perfetto in grado di fare tutto da solo. Possono invece creare un robot che sia “abbastanza buono” ma riceva aiuto da operatori remoti situati in qualsiasi parte del mondo. Se questo approccio funzionasse, si prevede che i robot potrebbero assumere compiti che prima sarebbero stati impensabili per l’automazione, come cameriere d’albergo, badanti ospedaliere o collaboratrici domestiche. “Quasi qualsiasi lavoro fisico al chiuso” è sul radar, ha affermato Shariq Hashme, fondatore e CEO di Prosper.
Finora l’automazione e l’outsourcing erano viste come forze separate nel mercato del lavoro. I posti di lavoro potrebbero essere esternalizzati all’estero o persi a causa dell’automazione, ma non entrambe le cose. Un lavoro che non poteva essere inviato in un altro paese e che non poteva ancora essere completamente automatizzato, come pulire una camera d’albergo, è rimasto al sicuro. Tuttavia, i progressi nel campo della robotica promettono di cambiare la situazione, consentendo ai datori di lavoro di esternalizzare tali funzioni verso paesi a basso reddito senza la necessità di una completa automazione.
Naturalmente, le sfide sono immense. Nonostante i progressi, i robot hanno ancora difficoltà a muoversi in ambienti complessi come hotel e ospedali, anche con assistenza. Ci vorranno anni per migliorare. Tuttavia, gli sviluppi nella mobilità dei robot e nei sistemi che li collegano agli operatori remoti dovrebbero rendere queste scommesse fattibili in futuro.
Se diventassero realtà, questi cambiamenti avrebbero profonde implicazioni. In primo luogo, il movimento operaio dovrà affrontare nuove battaglie con l’intelligenza artificiale. Non si tratterebbe solo di portuali, fattorini e artisti che cercano di proteggere il proprio lavoro, ma anche di lavoratori del settore alberghiero, collaboratori domestici e molti altri.
In secondo luogo, le nostre aspettative sulla privacy cambierebbero radicalmente. I consumatori di questi robot domestici dovrebbero accettare che estranei, dall’altra parte del mondo, abbiano accesso ai loro spazi più intimi.
Alcuni di questi cambiamenti potrebbero verificarsi più velocemente di quanto immaginiamo. Affinché i robot imparino a navigare negli ambienti in modo efficiente, hanno bisogno di dati di addestramento e il 2024 ha già visto una corsa per raccogliere set di dati più completi. Le aziende che desiderano addestrare robot teleoperati dovrebbero espandere la propria collezione a ospedali, luoghi di lavoro, hotel e altri luoghi.
Un’analisi della Data Provenance Initiative, un gruppo di oltre 50 ricercatori, ha rivelato le origini di 4.000 set di dati pubblici che alimentano i modelli di intelligenza artificiale più avanzati. Lo studio ha dimostrato che oltre il 90% di questi dati proviene dall’Europa e dal Nord America, mentre oltre il 70% dei set di dati vocali e di immagini proviene da YouTube. Questa concentrazione geografica e di piattaforma può limitare la diversità delle prospettive incorporate nei modelli di intelligenza artificiale, un rischio che merita attenzione.
( fonte: MIT Technology Review)
