DoorDash płaci teraz pracownikom gig za nagrywanie prac domowych i tak, jest to tak dystopijne, jak brzmi

Witamy w przyszłości: trenujesz swojego robotycznego następcę

DoorDash uruchomił samodzielną aplikację o nazwie Tasks i być może jest to najbardziej ponury przejaw rozwoju gospodarki gig w historii. Na czym to polega? Płacenie armii dostawców za nagrywanie siebie podczas wykonywania prac domowych, takich jak zmywanie naczyń, składanie prania czy smażenie jajecznicy. Materiał trafia następnie do modeli AI. Tak, tych samych, które zasilają roboty, które w końcu wykonają tę pracę za nich.

Aplikacja Tasks, uruchomiona 19 marca 2026 roku, jest dostępna dla około 8 milionów zarejestrowanych dostawców DoorDash w USA, z kilkoma istotnymi wyjątkami. Kalifornia, Nowy Jork, Seattle i Kolorado zostały wykluczone, co z pewnością jest tylko zbiegiem okoliczności i absolutnie nie ma nic wspólnego z tym, że te regiony mają surowszą ochronę pracowników gig. Nic ciekawego do zobaczenia.

Co właściwie obejmują zadania?

Sama praca waha się od prozaicznej po lekko surrealistyczną. Dostawcy mogą przyjmować zlecenia polegające na nagrywaniu siebie podczas ładowania zmywarki (kamera na ciele skierowana na dłonie, szorowanie co najmniej pięciu naczyń, trzymanie każdego czystego naczynia nieruchomo w kadrze), ścielenia łóżek, składania ubrań, a nawet nagrywaniu nieprzygotowanych rozmów po hiszpańsku.

Zarobki podobno znacznie się różnią. Według doniesień, proste zadania domowe płacą około 5 dolarów (około 4 funty), podczas gdy skanowanie półek to około 16 dolarów, a nagrania rozmów po hiszpańsku wyceniane są na 20 dolarów. DoorDash nie potwierdził oficjalnie stawek, więc warto traktować te liczby z dystansem.

Od 2024 roku dostawcy wykonali ponad 2 miliony takich zadań. To ogromna ilość danych szkoleniowych z rzeczywistego świata, zarejestrowanych w prawdziwych domach przez prawdziwych ludzi wykonujących swoje codzienne rutyny.

Kto otrzymuje dane?

I tutaj robi się naprawdę ciekawie. Materiał nie służy tylko własnym ambicjom AI firmy DoorDash. Firma potwierdziła, że dane zebrane przez Tasks trafiają do modeli zewnętrznych partnerów z branży handlu detalicznego, ubezpieczeń, hotelarstwa i technologii. Dyrektor generalny DoorDash, Ethan Beatty, przedstawił to jako wykorzystanie dekady doświadczeń w logistyce dostaw, aby pomóc innym firmom. Co brzmi znacznie lepiej niż "monetyzujemy nagrania ludzi zmywających naczynia".

Dyrektor ds. technologii DoorDash, Andy Fang, był bardziej szczery, nazywając inicjatywę "ogromną dla budowania granic fizycznej inteligencji". Biorąc pod uwagę, że DoorDash zaprezentował własnego robota dostawczego, Dot, we wrześniu 2025 roku, 160 kilogramową maszynę o wysokości prawie półtora metra, która porusza się po Greater Phoenix z prędkością do 32 km/h, przewożąc sześć pizz, wzmianka o "fizycznej inteligencji" brzmi dość ironicznie.

DoorDash nie jest w tym odosobniony

Szerszy trend jest niezaprzeczalny. Uber uruchomił podobny program poprzez swoją grupę AI Solutions Group, działającą już w 30 krajach, gdzie kierowcy przesyłają zdjęcia, nagrywają klipy głosowe i fotografują menu restauracji. Instawork zrekrutował pracowników w Los Angeles do noszenia opasek z zamontowanymi telefonami podczas sprzątania domów. Z kolei Sunday Robotics wysłało ponad 2000 "rękawic do przechwytywania umiejętności" do ponad 500 gospodarstw domowych w USA, zbierając około 10 milionów rutyn, aby zbudować swój model podstawowy.

Jest też pilotaż zamykania drzwi przez Waymo w Atlancie, gdzie DoorDash płaci dostawcy za podejście do robotaksówki i zamknięcie drzwi. Jeden ze zrzutów ekranu z Reddita pokazał całkowitą wypłatę w wysokości 11,25 dolara za tę jedną czynność. To zadanie jest teraz sklasyfikowane w ekosystemie Tasks, co oznacza, że wsparcie dla pojazdów autonomicznych jest już częścią gospodarki gig.

Ta niewygodna część

Krytycy szybko wskazali na centralne napięcie: pracownicy gig w efekcie generują dane szkoleniowe, które mogą ostatecznie uczynić ich role zbędnymi. DoorDash przedstawia Tasks jako dodatkowy dochód, sposób na zarobek między dostawami. I trzeba przyznać, że w przeciwieństwie do niektórych kontrowersji związanych ze szkoleniem AI, pracownicy są tutaj bezpośrednio wynagradzani za swój wkład.

Pytania jednak pozostają. DoorDash nie opublikował szczegółów dotyczących ram zgody, polityki przechowywania danych ani tego, jakie prawa mają pracownicy do nagrań wykonanych w ich własnych domach. Jak zauważył wiceprezes Universal Robots, Anders Beck, firmy potrzebują rozproszonych danych z rzeczywistego świata, ponieważ dane szkoleniowe zebrane w laboratorium po prostu nie wystarczają do rzeczywistego wdrożenia. To czyni domy i kuchnie pracowników gig nowym poligonem doświadczalnym dla sztucznej inteligencji.

Werdykt

Tasks to fascynujący, nieco niepokojący wgląd w to, dokąd zmierza gospodarka gig. Dla dostawców potrzebujących gotówki to naprawdę łatwe pieniądze za pracę wymagającą niewielkiego wysiłku. Jednak długoterminowe skutki warto uważnie obserwować, zwłaszcza dla każdego, kto uważa, że stwierdzenie "trenujesz własnego następcę" to tylko przenośnia.

Przeczytaj oryginalny artykuł w źródle.