首頁DoorDash 動用外送車隊蒐集資料以供人工智慧開發之用
當您忙於透過外送工作謀生時，您可能也在無意間協助訓練了全球頂尖的人工智慧模型。
據報導，美國外送巨頭DoorDash 近期推出了一款名為「Tasks」的獨立應用程式。這款應用程式讓該平台超過800 萬名外送騎士能在送餐空檔完成簡單的數位任務，藉此賺取額外收入。
掌握長尾情境：外送員如何蒐集真實世界數據
DoorDash, Inc.這項計畫的核心目標不僅在於業務成長，更在於解決人工智慧訓練中的關鍵瓶頸：高品質、真實世界情境數據的匱乏。
多元任務：騎手可透過拍攝特定街景、錄製日常對話，或記錄步行與配送過程，為人工智慧提供扎根現實的實用素材。
應對長尾情境：與實驗室模擬不同，全球分散的 800 萬名司機能從社區與街道中，高效收集大量罕見的真實世界「長尾情境」數據。
技術循環：為配送機器人 Dot 鋪路
這些駕駛員產生的數據將直接輸入DoorDash 的 AI 實驗室：
模型演進：這些數據將用於優化其配送機器人Dot 的視覺辨識與路線規劃能力。
加速部署：隨著真實世界運作數據的累積，自動化配送機器人在複雜環境中的可行性將顯著提升，加速其從實驗室邁向辦公大樓及住宅社區的步伐。
產業洞察：人工智慧最終會取代外送騎士嗎？
儘管DoorDash 正積極推動自動化，但產業分析師指出，在短期內，外送騎士的角色依然至關重要：
應對複雜狀況：在執行配送最後階段或處理突發交通狀況時，人類的適應能力仍遠勝於現有機器人。
角色轉型：配送員正從體力勞動者轉變為「AI 訓練師」，透過與科技協作開創新的價值。
結論：配送路線上的數據挖掘者
從街頭導航到為 AI 模型提供數據，DoorDash
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