
RentAHuman.ai:AI雇用人類平台爆紅
RentAHuman.ai讓AI代理雇用人類執行實體任務,如拍照及店舖調查,已有56萬註冊用戶,完成率92.7%。獲1200萬美元種子輪,AI透過企業外包及API訂閱賺錢。人類平均時薪68美元,高於傳統零工。
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RentAHuman.ai讓AI代理雇用人類執行實體任務,如拍照及店舖調查,已有56萬註冊用戶,完成率92.7%。獲1200萬美元種子輪,AI透過企業外包及API訂閱賺錢。人類平均時薪68美元,高於傳統零工。

由 Berkeley 和 Stanford 研究人員創立的 Human Archive,正利用印度的零工經濟來收集物理世界的訓練數據。工人透過穿戴配備攝影機的裝置來捕捉數據,這對於推動 AI 和機器人模型至關重要。

中共中樞及國務院首度為 2 億外送、計程車及直播平台勞工制定勞動規則。App 須停止向疲勞司機派單。平台演算法納入集體談判。

Scale AI 由 Meta 持有 49% 股權,透過 Outlier 平台僱用數萬名兼職人員,從 Instagram 個人帳戶、版權作品及色情內容標記資料,用於 AI 訓練。這些工作者包括醫學、物理及經濟專家,描述任務的絕望性質。此揭露 AI 開發中的爭議性資料來源作法。

DoorDash 推出 Tasks,讓外送員透過拍攝餐廳菜餚或錄製非英語對話等簡短活動賺取額外收入。此內容用於訓練 DoorDash 內部 AI 及零售、保險、酒店和科技等合作夥伴的模型。目前試行獨立 App,報酬依任務複雜度而定並預先顯示。

DoorDash 推出「Tasks」應用程式,支付送貨快遞員提交影片用於 AI 訓練。快遞員可透過拍攝日常任務或錄製其他語言語音來賺錢。
DoorDash 在部分市場付費請送貨快遞員提交影片片段並完成數位任務。這些努力有助改善其 AI 和機器人模型。此舉跟隨競爭對手在 AI 熱潮中利用零工。

失業律師、科學家和創作者現為Mercor等AI公司擔任零工數據標註員,諷刺地訓練模型自動化其舊職位。這些不穩定角色類似零工經濟平台,工人透過Slack搶任務。此趨勢標誌從專業身份轉向碎片化數據勞動。

GE Appliances 在其喬治亞州工廠推出了一款靈活的排班應用程式,允許工人自主選擇工作時間。此舉透過擺脫傳統僵化的排班模式,有效解決了勞動力短缺問題。

Uber 正在美國推行一項嚴格的背景調查新政策,針對有嚴重暴力或性犯罪記錄的司機實施終身禁入。該政策將背景調查的追溯期延長至終身,取代了過去七年的限制。