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Kurzfassung
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Quellen
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Uber hat in den USA das Pilotprogramm "Digital Tasks" gestartet, mit dem Fahrer in ihrer Freizeit Geld verdienen können. Die Fahrer erledigen Mikro-Aufgaben wie Audioaufnahmen oder das Hochladen von Fotos, um KI-Modelle zu trainieren. Das Programm soll Ubers eigenen KI-Datenservice stärken und das Unternehmen als Konkurrenten im Markt für Daten-Labeling positionieren. Die Initiative ist Teil einer größeren Strategie, die Einnahmequellen für Fahrer zu diversifizieren und das globale Fahrernetzwerk für neue Geschäftsbereiche zu nutzen.







Uber Newsroom CNBC The Verge TechRound Chosun Biz


Uber startet in den USA ein neues Pilotprogramm, das Fahrern ermöglicht, in ihrer Wartezeit Geld zu verdienen. Mit "Digital Tasks" können sie kleine Aufgaben erledigen, die zum Training von künstlicher Intelligenz dienen. Der Vorstoß verwandelt das globale Fahrernetzwerk in eine riesige Datensammel-Maschine für Ubers KI-Dienstleistungen. Vom Fahrer zum Datensammler Das neue Programm macht die Fahrer-App zur Plattform für KI-Trainingsdaten. In den Pausen zwischen Fahrten oder während des Ladens ihrer Fahrzeuge können Fahrer nun bezahlte Mikro-Aufgaben annehmen. Diese Aufgaben sind vielfältig und umfassen beispielsweise das Aufnehmen von Audio-Clips in verschiedenen Sprachen oder das Fotografieren und Hochladen von Speisekarten. Die Vergütung richtet sich nach dem geschätzten Zeitaufwand der jeweiligen Aufgabe. Uber will damit eine neue Einnahmequelle für seine Fahrer schaffen, die unabhängig vom reinen Fahrdienst ist. Das Unternehmen betont, dass diese Tätigkeiten ausschließlich in der fahrfreien Zeit erledigt werden können, um die Sicherheit nicht zu gefährden. Strategischer Ausbau des KI-Geschäfts Hinter dem Programm steckt eine klare strategische Ausrichtung. Uber baut seinen Geschäftsbereich für KI-Dienstleistungen gezielt aus. Anstatt externe Firmen für das Labeln von Daten zu beauftragen, nutzt das Unternehmen nun sein eigenes, globales Netzwerk von Fahrern. Dieser Schritt soll die Effizienz steigern und die Kosten für das Training der eigenen KI-Modelle senken. Die gesammelten Daten dienen der Verbesserung von Ubers internen Systemen und werden auch Unternehmenskunden angeboten. Das Programm hat nichts mit der Entwicklung autonomer Fahrzeuge zu tun. Vielmehr positioniert sich Uber als Konkurrent zu etablierten Daten-Labeling-Anbietern wie Scale AI und Amazons Mechanical Turk. Das Pilotprojekt in den USA folgt auf erste erfolgreiche Tests in Indien.

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