Uber ड्राइवरों के लिए बिना ड्राइविंग के भी AI डेटा लेबलिंग जैसी साइड आय शुरू करने की तैयारी

• Uber ने अमेरिका में ड्राइवरों और डिलीवरी पार्टनरों के लिए एक पायलट कार्यक्रम शुरू किया है, जिससे वे जब गाड़ी नहीं चला रहे होते तब भी अतिरिक्त आय कमा सकें
• AI डेटा लेबलिंग से जुड़े डिजिटल टास्क (digital tasks) दिए जाएँगे, जिनमें उदाहरण के रूप में AI प्रशिक्षण के लिए इमेज अपलोड या किसी विशेष भाषा/उच्चारण में वॉइस रिकॉर्डिंग जैसे काम शामिल हैं
• काम की कठिनाई और समय के हिसाब से रिवार्ड में बदलाव होता है, और ड्राइवर काम शुरू करने से पहले रिवार्ड राशि देख कर स्वीकार कर सकते हैं
• यह कार्यक्रम Amazon Mechanical Turk या Upwork जैसी माइक्रो-गिग प्लेटफॉर्म पर मिलने वाली छोटी ऑनलाइन सेवाओं के मॉडल के करीब है
• यह AI मॉडल ट्रेनिंग के लिए तेजी से बढ़ती डेटा मांग के जवाब में उठाया गया कदम है, क्योंकि Uber AI Solutions पहले से ही बिज़नेस ग्राहकों के लिए डेटा सेवाओं का कारोबार बढ़ा रहा है
• Uber के हिसाब से यह ड्राइवरों के खाली समय के उपयोग और प्लेटफॉर्म पर उनके समय को बढ़ाने के लिए है, और इसे ऑटोनॉमस ड्राइविंग के दौर के विकल्पी रोज़गार से ज़्यादा मौजूदा ड्राइवरों के लिए राजस्व विविधीकरण का माध्यम माना जा रहा है

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डिजिटल टास्क प्रोग्राम का अवलोकन

• Uber ने ड्राइवरों को AI डेटा लेबलिंग, वॉयस रिकॉर्डिंग, डॉक्यूमेंट अपलोड जैसे सरल काम देने के लिए ‘डिजिटल टास्क (Digital Tasks)’ फीचर शुरू किया है
  • उदाहरण में रेस्टोरेंट मेन्यू की फोटो अपलोड या एक ही स्क्रिप्ट को अलग-अलग भाषाओं में पढ़कर वॉइस रिकॉर्डिंग शामिल हैं
  • हर टास्क कुछ मिनटों में पूरा हो सकता है, और रिवार्ड समय के अनुपात में तय होता है
• ड्राइवर काम स्वीकार करने से पहले पूर्व-निर्धारित रिवार्ड की पुष्टि कर सकते हैं
• यह फीचर 2025 की शरद ऋतु से अमेरिका के चुनिंदा ड्राइवर ऐप में चरणबद्ध तरीके से आने की योजना में है, और भारत में पहले इसका पायलट टेस्ट हो चुका है
• Uber ने संकेत दिया है कि आगे चलकर इसे सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए भी खोला जा सकता है, लेकिन अभी प्राथमिक फोकस प्लेटफॉर्म पर ड्राइवरों और डिलीवरी पार्टनरों की आय बढ़ाना है

Uber की AI डेटा सेवा का विस्तार

• Uber की AI Solutions टीम पहले से ही बाहरी कंपनियों को डेटा लेबलिंग, अनुवाद और कोडिंग जैसी आउटसोर्स सेवाएँ दे रही है
  • 2024 के अंत तक, 20 से अधिक देशों में वेब-आधारित AI वर्क प्लेटफॉर्म लॉन्च कर प्रतिभा भर्ती शुरू की गई थी
  • हाल ही में, डेटा लेबलिंग स्टार्टअप के अधिग्रहण से इसकी क्षमता और मजबूत हुई
• Uber इस सेक्टर के ज़रिए AI बूम में नया राजस्व स्रोत बनाना चाहता है
  • प्रतिस्पर्धी Scale AI ने इस साल की शुरुआत में Meta से 14 अरब डॉलर निवेश जुटाया और 29 अरब डॉलर वैल्यूएशन हासिल किया
  • इसलिए Uber के लिए यह ‘मोबिलिटी प्लेटफॉर्म’ से ‘डेटा प्लेटफॉर्म’ की तरफ तेज़ी से बदलाव का संकेत है

मौजूदा Gig-Work प्लेटफॉर्म से समानता

• यह प्रयास Amazon Mechanical Turk, Upwork जैसे प्लेटफॉर्म पर मिलने वाले छोटे ऑनलाइन काम (micro-tasks) के समान संरचना वाला है
• फर्क यह है कि Uber ने इसे अपने प्लेटफॉर्म में ही ड्राइवर-केंद्रित तरीके से इंटीग्रेट किया है, ताकि यूज़र को अलग प्लेटफॉर्म पर साइन-अप किए बिना साइड-गिग कर सके
• इससे Uber ऐप को इकोसिस्टम प्लेटफॉर्म में बदलने की रणनीति झलकती है

ड्राइवर सुरक्षा और ऑटोनॉमस ड्राइविंग पर रुख

• मुख्य उत्पाद अधिकारी Sachin Kansal ने कहा, “डिजिटल टास्क का मकसद ऑटोनॉमस ड्राइविंग से ड्राइवर का स्थानांतरण करना नहीं, बल्कि Uber प्लेटफॉर्म के जरिए विविध आय के और अवसर उपलब्ध कराना है”
• उन्होंने यह भी कहा कि अभी दुनिया में 8–9 मिलियन ड्राइवर अभी भी सक्रिय हैं, जबकि सैकड़ों से अधिक सेल्फ-ड्राइविंग कारें अभी सीमित स्तर पर चल रही हैं, यानी स्वायत्त ड्राइविंग अभी शुरुआती चरण में है
• इसलिए यह कार्यक्रम मुख्यतः प्लेटफॉर्म रिटेंशन और ड्राइवर एंगेजमेंट बढ़ाने पर फोकस करता है

ड्राइवर ऐप में अन्य अपडेट

• women rider preference फीचर का विस्तार Baltimore, Minneapolis, Philadelphia, Seattle, Portland और Washington D.C. तक किया गया
• minimum passenger rating फीचर का राष्ट्रव्यापी रोलआउट किया गया है, जिससे ड्राइवर निम्न रेटिंग वाले यात्री को रिजेक्ट कर सकते हैं
• ये सभी फीचर वार्षिक लॉन्च इवेंट ‘Only on Uber 2025’ में पेश किए गए, जिसका फोकस ड्राइवर सेफ्टी बढ़ाना और यूज़र संतुष्टि सुधारना था

निहितार्थ

• यह डिजिटल टास्क लॉन्च Uber को AI युग के ‘डेटा लेबर’ मार्केट में सच में उतरने के रूप में देखा जा सकता है
• ड्राइवर नेटवर्क को डेटा कलेक्शन संसाधन में बदलकर कंपनी पारंपरिक ट्रांसपोर्ट सेवा मॉडल से आगे बढ़कर AI इकोसिस्टम के इंफ्रास्ट्रक्चर बनने की कोशिश कर रही है
• यह उदाहरण Uber के उस बदलाव को दिखाता है, जहां यह सिर्फ ट्रांसपोर्ट सर्विस से प्लेटफॉर्म आधारित हाइब्रिड लेबर इकोसिस्टम की दिशा में जा रहा है

[roxie]

मैंने यह कल्पना की कि KakaoTalk में भी वही पार्ट-टाइम/गिग वर्क जैसी ‘अलबा’ सुविधा दी जाए।

[xguru]

ब्लूमबर्ग लेख के स्क्रीनशॉट में देख सकते हैं कि इसे किस स्क्रीन पर पेश किया जाएगा। https://archive.md/AePoj

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Hacker News की राय

• Satya Nadella ने Windows में Recall को मजबूरी से install करके हर कुछ सेकंड में screenshots लेने वाला बना दिया; फिर उस अनगिनत बेकार फोटो का क्या करें, यह सोचते रहे. यही देखकर Uber बहुत प्रभावित हुआ और उसने employees की बजाय बड़े ड्राइवर पूल यानी gig worker से इन्हें label करने को कहा; label बस यह था कि image में hotdog है या नहीं. दूसरी तरफ Mark Zuckerberg बाहर surfing या hunting में थे, और यह AI wave मिस न हो जाए इसलिए जल्दी घर आकर उन्होंने पैसे डालकर एक AI bot बनवाया जो इसी डेटा लेबलिंग से “Korean sauce बनाने का तरीका” बताता था. बाहर से बहुत stylish दिखने वाला यह AI revolution सच में एक बहुत ही predictable innovation story है.

  • कभी-कभी सोचता हूँ, कितना मज़ेदार होगा अगर ऐसी giant corporations की जगह सामान्य लोगों को management करने दिया जाए: हर किसी को एक lottery ticket दो, और चुना गया आदमी 1 साल तक Apple CEO बने, बाकी लोग उसके बाद executive बनें. ऐसे experiment पर मैं सोचता रहता हूँ.

• मैंने कई दशक software engineer के रूप में काम किया और बाद में Uber driving भी की, इसलिए लगता है Uber का संदेश कुछ ऐसा है: “Waymo से partnership करके eventually drivers हटाने हैं, और तब तक तुम्हें दूसरी job पकड़ने के लिए थोड़ा पैसा दे देते हैं.”

  • यानी असल में सिर्फ इतना कि “तुम्हारी job जल्दी खत्म करने वाला tool इस्तेमाल करने पर थोड़ी राशि दे देंगे."

• कुछ डॉलर के लिए अपनी ही नौकरी खत्म करने के काम में मदद करने का अजीब हकीकत है. मज़ाक लगता है, लेकिन मैं भी हफ्ते में कई बार email पाता हूँ जिसमें मॉडल ट्रेनिंग के लिए part-time काम का offer होता है—$50/hour तक. आखिरकार यह programmers की jobs को replace करने के लिए model training करवा लेने का ही तरीका है.

  • जब मैं experienced SRE था, तब एक company जो Agentic SRE बना रही थी, उसने सीधा कह दिया कि target तो यही है कि SRE role को ही unnecessary बना दिया जाए. शायद ज़्यादातर AI companies के अंदर भी यही mindset होगा, लेकिन इस तरह साफ-साफ बोलना ताज़ा लगा.
  • कुछ दिन पहले x.ai में software developer background वाले लोगों को hourly $60 देकर data labeler के रूप में hire करने की job post भी देखी; आदमी खुद अपनी job खत्म करने की स्थिति में हैं, ऊपर से कम hourly wage. सच में बड़ा अजीब दौर है.

• मेरे लिए AI revolution वह dystopia है जो मेरी अपेक्षा के ठीक उलट है. मैं चाहता हूँ ऐसा जगत जहाँ repetitive, risky या कठिन काम पूरी तरह machine करें और इंसान सिर्फ creative, दिलचस्प और मज़ेदार काम करे; AI फोन स्पैम पूरी तरह खत्म करे, annoying bookings या documentation, लाइसेंस renewal, tax, घर के काम जैसे काम भी उठा ले; art app पर labels लगाना, टैक्सी ड्राइविंग, PDF-data साफ करना जैसी चीज़ें भी मशीन कर दे. तब लोग stories बना सकें, art कर सकें, कहीं भी आराम से घूम सकें. हकीकत उलटी है—AI companies कलाकारों को बदलने का शोर कर रही हैं, और ज्यादा से ज्यादा लोगों को सिर्फ स्क्रीन देखकर “useful data” बनाने के लिए लगा रही हैं, जबकि AI के कारण spam, noise और useless information exponential तरीके से बढ़ गई है, जिससे वास्तविक सूचना खोजने में दिक्कत बढ़ गई है.

  • तुम्हारे naive ideal से मैं सहमत हूँ; मैं भी बचपन से tech का शौकीन रहा हूँ लेकिन उम्र के साथ समझ आया कि सिर्फ तकनीक के लिए तकनीक खालीपन है, व्यवहार में यह सिर्फ छोटे से elite group का benefit बनाता है. बदलाव सिर्फ बदलाव के लिए भी यही बात है. अब तकनीक पर भरोसे की जगह cynicism है, अफ़सोस कि सच में मदद तो करती है.
  • repetitive और dangerous कामों को machine से हटाकर इंसान को creative समय मिलने की कल्पना उलटी है. पिछले 200 सालों में तकनीक ने मुश्किल और dangerous jobs को हटाया ही नहीं, बल्कि नए physical jobs भी पैदा किए. अगर excavator 100 लोगों का काम कर दे, तो वो 100 लोग कहीं और किसी अन्य कठिन काम पर चले जाते हैं, और अंततः लाभ सिर्फ capital owners को मिलता है. बड़े पैमाने पर उत्पादन से कपड़े सस्ते हुए, शायद यही अकेला वास्तविक फायदा था कि गरीब वर्ग भी एक अतिरिक्त जोड़ा खरीद सके.
  • मैंने यह समझ दस साल की उम्र में ही ले ली थी कि जब robots ki बात शुरू हुई: सवाल यह है कि robot का मालिक कौन है.
  • पिछली industrial revolution के बाद भी repetitive और hard काम खत्म होने के बाद इंसानी काम creative नहीं बना; उल्टा और ज्यादा mechanical और painful हुआ. किसान factory conveyor line पर आ गए, छोटे व्यापारी बड़ी corporate chain के सिर्फ एक छोटा पुर्जा बन गए, और घर के काम से “free” लोग office desk पर बैठ गए.
  • एक दिलचस्प तथ्य यह है कि आसान work का automation आसान hota hai, लेकिन कठिन और जोखिम वाले कामों का automation कहीं अधिक कठिन होता है.

• लगता है कि सब कुछ निगल जाने वाली मिथकीय Moloch जैसी सत्ता भी शायद खुद को नहीं निगल पाती—यह कड़वा सच दिखता है.

• अभी जैसे कंपनियों ने सरकार पर भरोसा नीचे ला दिया है और सरकार के अंदर भी corporate profit देखने वाले नेता भरे पड़े हैं, इसलिए चुनी हुई सरकार भी Uber जैसे giant कंपनी का मुकाबला करने की इच्छा और क्षमता दोनों से खाली है. सरकार को मजबूत करने के लिए चुनावी चक्र से कहीं ज्यादा समय चाहिए; और अगर एक बार ताकत आ भी जाए तो अगली सरकार में तुरंत गिर सकती है.

• कोई तो रोके कि Uber या समान कंपनियां कैसे worker protection को cleverly dodge करती हैं. अगर सच में job देनी है तो employ करना पड़ेगा; policy bypass करके जवाबदेही worker पर डालना गलत है. ऐसी gig economy संभव इसलिए है क्योंकि कंपनी लागत shift करके खर्च worker पर डाल देती है.

  • फिर भी मुझे लगता है short-term contract work का कुछ औचित्य है; जैसे lawn mowing, सामान उठाना, house painting जैसी काम अस्थायी जरूरत के कारण contract से बेहतर match करते हैं. किसी को entrepreneur बनना है या regular नौकरी, वह उनकी स्वतंत्रता है; policy perspective से ऐसी self-employment को रोकना नहीं चाहिए, सवाल अलग है कि Uber जैसे big platform पर भी यही लागू हो या नहीं.
  • अगर “Gig Striker” app जैसी चीज़ हो तो मज़ेदार होगा: व्यक्ति अपनी कंपनी चुन सके, शहर/एरिया के हिसाब से group chats या forum चला सके, strike शुरू होते ही app से सभी Uber drivers को एक दिन के लिए off करने का विकल्प दे सके. ऐसा experiment आज की economy का सच दिखाएगा.
  • देशों में labor protection fail करने का कारण फिर वही पैसा है; पैसा सीधे राजनीति में जाता है, बेहतर वकील अधिक पैसे देकर लिए जा सकते हैं, जो कानून से तेज़ काम कर सकते हैं. जो काम हमें नहीं चाहिए, उसी पर उनका फोकस रहता है, इसलिए सरकारों के लिए पीछे रहना आसान होता है और सरकारों पर अन्य प्राथमिकताएं भी भारी होती हैं.

• शुरुआत के नज़रिए से Uber का काम समझ में आता है, लेकिन इसमें एक गहरा अंधेरा कोना है.

• मुझे Lumon जैसी भावना आती है (जैसे Severance शो की कंपनी).

  • एक तरफ रहस्यमयी, और साथ में काफी important-सा एहसास होता है.

• 1000 साल बाद या तो humans खत्म हो जाएंगे, या फिर Blake's 7 जैसा world, या Star Trek वाले तीन में से कोई एक दुनिया सच होगी; क्रम से देखें तो मुझे यही तीनों realistic लगते हैं.

[laeyoung]

यूरोप जाकर देखा तो Uber के ड्राइवर सिर्फ Uber पर ही नहीं, खाली समय में Bolt या Lyft भी चला रहे थे। और गाड़ी चलाते समय भी Uber ऑन रखकर कॉल्स लेते जा रहे हैं। समझ नहीं आता कि यह ठीक है या नहीं—लगता है दुर्घटनाएँ काफी बढ़ सकती हैं।