Uber biến ứng dụng thành “sân tập” cho AI, giúp tài xế có thể kiếm thêm thu nhập

Động thái này đánh dấu bước chuyển hướng đáng chú ý của Uber, khi công ty tìm cách mở rộng vai trò của mình từ nền tảng gọi xe sang trung tâm việc làm linh hoạt và nguồn dữ liệu AI toàn cầu.

Tài xế Uber trở thành “nhân lực huấn luyện AI”

Theo mô tả từ Uber, các nhiệm vụ được thiết kế đơn giản, dễ thực hiện và chỉ mất vài phút để hoàn thành. Tài xế có thể ghi âm giọng nói bằng tiếng địa phương hoặc tiếng mẹ đẻ, chụp và tải ảnh phương tiện, biển hiệu hoặc vật thể cụ thể, cũng như gửi lên thực đơn hoặc hóa đơn viết bằng các ngôn ngữ khác nhau. Mỗi nhiệm vụ mang lại khoản thù lao nhỏ, ví dụ tải lên một thực đơn tiếng Tây Ban Nha có thể nhận được khoảng 1 USD (khoảng 26 nghìn đồng).

Những microtask này phản ánh chiến lược mới của Uber trong việc tận dụng lực lượng lao động khổng lồ của mình, hàng triệu tài xế và shipper đang hoạt động tại hơn 70 quốc gia nhằm xây dựng một nguồn dữ liệu đa ngôn ngữ, phong phú và mang tính thực tế cao cho quá trình huấn luyện mô hình AI tổng hợp.

Thị trường lao động dữ liệu vốn do các nền tảng như Scale AI và Amazon Mechanical Turk chi phối, nơi con người được thuê để gắn nhãn, phân loại hoặc xác thực dữ liệu giúp AI học chính xác hơn. Với quy mô toàn cầu và lượng đối tác đông đảo, Uber sở hữu lợi thế đặc biệt trong việc thu thập dữ liệu thực tế từ nhiều môi trường khác nhau, điều mà các công ty chuyên về AI truyền thống khó có thể đạt được.

Đầu năm nay, Uber đã mua lại startup Segments.ai của Bỉ, công ty chuyên cung cấp công cụ gắn nhãn dữ liệu cho AI nhằm củng cố năng lực trong lĩnh vực này. Trước đó, một nhóm tài xế Uber tại Ấn Độ đã được chọn tham gia thử nghiệm microtask và kết quả khả quan đã thúc đẩy công ty mở rộng chương trình sang thị trường Mỹ.

Song song với dự án AI, Uber cũng công bố một loạt cập nhật quan trọng trong ứng dụng tài xế, nhằm cải thiện sự minh bạch và tính linh hoạt trong quá trình làm việc.

Cụ thể, công ty giới thiệu thẻ chuyến đi mới (offer card) cho phép tài xế có nhiều thời gian hơn để xem thông tin trước khi chấp nhận. Bản đồ nhiệt (heatmap) hiển thị khu vực có nhu cầu cao và thời gian chờ trung bình, giúp tài xế chủ động lên kế hoạch di chuyển. Ngoài ra, Uber cung cấp hai tùy chọn điều hướng là tuyến đường tối ưu và tuyến đường tối đa hóa thu nhậpnhằm đáp ứng nhu cầu di chuyển linh hoạt giữa ngoại ô và trung tâm.

Tính năng an toàn Women Rider Preferences được mở rộng ra nhiều thành phố tại Mỹ, cho phép nữ tài xế chỉ nhận chuyến từ hành khách nữ. Theo thống kê, tính năng này đã được áp dụng trong hơn 100 triệu chuyến đi. Uber cũng bổ sung cơ chế đánh giá tối thiểu cho khách hàng, giúp tài xế cảm thấy an toàn và chủ động hơn trong việc chọn chuyến.

Về chính sách xử lý khiếu nại, Uber khẳng định sẽ áp dụng biện pháp mạnh tay với những báo cáo sai sự thật từ hành khách, đồng thời đảm bảo tài xế có quyền phản hồi trước khi tài khoản bị vô hiệu hóa. Một cải tiến khác là Delayed Ride Guarantee, cam kết tài xế vẫn được trả thêm nếu chuyến đi bị trì hoãn do lỗi của khách hàng hoặc yếu tố khách quan.

Uber và tham vọng bước vào nền kinh tế AI

Dù mới ở giai đoạn thử nghiệm, mô hình microtask cho thấy Uber đang dần tái định vị mình như một nền tảng việc làm và dữ liệu AI toàn cầu. Bằng việc kết hợp công nghệ và lực lượng lao động linh hoạt, Uber có thể trở thành đối thủ tiềm năng của những tên tuổi lớn trong lĩnh vực dữ liệu AI, đồng thời mở ra cơ hội thu nhập mới cho hàng triệu đối tác.

Tuy nhiên, các chuyên gia cũng cảnh báo rằng việc mở rộng mô hình này sẽ làm dấy lên nhiều tranh luận về thu nhập và quyền lợi lao động, đặc biệt khi Uber vẫn coi tài xế là đối tác độc lập thay vì nhân viên chính thức. Cách Uber cân bằng giữa đổi mới công nghệ và công bằng xã hội sẽ quyết định liệu họ có thể thành công trong hành trình bước vào nền kinh tế AI hay không.

Xem thêm:

• Microsoft chuẩn bị chuyển sản xuất Surface ra khỏi Trung Quốc
• Microsoft muốn người dùng trò chuyện với máy tính và để trí tuệ nhân tạo điều khiển thiết bị

Nguồn: The Verge