În ultimii ani, piața de ride-sharing a cunoscut o dezvoltare tot mai mare la nivel mondial. Unul dintre cei mai importanți jucători de pe acest segment este gigantul american Uber. De ceva timp, compania a început să testeze un sistem prin care șoferii și curierii pot câștiga bani fără să pornească mașinile.
Uber este unul dintre cei mai importanți jucători de pe piața de ride-sharing mondială. Compania americană pare însă dispusă să facă un pas neașteptat, astfel că testează de ceva timp în SUA un sistem prin care șoferii și curierii pot câștiga bani fără să pornească mașinile. Mai exact, în loc de curse, aplicația Uber Driver le oferă „micro-sarcini” digitale precum înregistrări vocale, încărcări de imagini, texte scurte sau etichetări de conținut, folosite pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială.
Compania americană își transformă astfel rețeaua globală de lucrători într-o fabrică distribuită de date. În aceste condiții, Uber va intra în competiție directă cu giganți specializați precum Scale AI, Sama, Appen sau Amazon Mechanical Turk. Funcția nu este disponibilă momentan în România și nu se știe dacă acest serviciu va ajunge și în țara noastră.
Uber testează un nou serviciu prin care le oferă bani șoferilor fără ca aceștia să conducă mașinile
Astfel, în loc să cumpere seturi de date de la companii terțe, Uber folosește ceea ce are deja, adică o bază uriașă de utilizatori verificați și activi în teren. Prin sarcini mici, clar definite și plătite punctual, compania obține imagini și mostre de voce autentice, din contexte reale, exact ceea ce lipsește adesea din bazele de date generate artificial.
Pe termen scurt, modelul aduce un flux suplimentar de venit și diversifică sursele de profit ale Uber, care până acum depindea aproape exclusiv de transport și livrare. Pe termen lung, creează un avantaj unic: acces la date proaspete, ieftine și validate uman, esențiale pentru dezvoltarea de AI competitivă.
În plus, verificarea prealabilă a conturilor șoferilor reduce riscul de fraudă și crește calitatea datelor, un punct slab cronic pentru platformele clasice de „data labeling”. Fără clauze explicite, drepturile de utilizare revin integral platformei. În plus, datele colectate pot conține informații sensibile, biometrie vocală, metadate de locație, imagini din spații private, ceea ce ridică probleme de confidențialitate.
Soluția ar trebui să includă consimțământ informat (ce date se folosesc și în ce scop) și plăți diferențiate în funcție de complexitatea sarcinii. O înregistrare vocală rară sau o etichetare de conținut complexă nu ar trebui plătită precum o acțiune banală.
