Pracownicy Tesli przekazują sobie najciekawsze filmiki z kamer klientów

Kamery w samochodach Tesli stały się przedmiotem kolejnej kontrowersji związaną z tą firmą samochodową. Okazuje się, że pracownicy pomagający w rozwoju systemu autonomicznej jazdy często udostępniali między sobą wrażliwe obrazy użytkowników samochodów nagrywane przez kamery. Wśród osób poszkodowanych znalazł się nawet sam Elon Musk.

Kwestia prywatności w samochodach wyposażonych w kamery (szczególnie wewnątrz) jest bardzo delikatnym tematem. Nie ma pewności, kiedy i kto może uzyskać dostęp do tych danych, niezależnie od tego, jak dobrze napisane są warunki prywatności. W ostatnim czasie, kontrowersje wywołały kamery zainstalowane w samochodach Tesli. Pracownicy firmy, którzy pomagali w rozwoju systemów autonomii, dzielili się między sobą nagraniami z tych kamer, które czasem przedstawiały sytuacje, które użytkownicy samochodów woleliby zachować dla siebie. Jednakże, należy spojrzeć na tę sprawę w szerszym kontekście. Nagrania nie krążyły wśród pracowników tylko dlatego, że ktoś włamał się do kamer lub samochody były słabo zabezpieczone. Wszystko to wynika z konieczności pozyskania dużych ilości danych do opracowania systemów Autopilot i Full Self Driving. Aby to osiągnąć, potrzebne są liczne przykładowe dane, ale ktoś musi oznaczyć to, co faktycznie jest na zdjęciu.

Pracownicy Tesli wyłapują i dzielą się najśmieszniejszymi i najciekawszymi nagraniami z kamer użytkowników, a nawet tworzą z nich memy. Choć nagrania są anonimowe, to jednak dołączona jest lokalizacja, co pozwala na ustalenie tożsamości i adresu zamieszkania.

Tesla zatrudniła Kenijczyków, jednak nie byli oni zainteresowani wykonywaniem zadań.

Tesla zdecydowała się na zewnętrzną firmę, Samasource, aby pomóc w oznaczaniu danych potrzebnych do opracowania systemów Autopilot i Full Self Driving. Firma zatrudniła około 400 osób w Kenii, dając tym samym szansę pracy i dochodów szczególnie kobietom i młodym ludziom. Niestety, jakość pracy okazała się słaba i w 2019 roku Tesla zakończyła współpracę z firmą. Według raportów, wielu pracowników Tesli skarżyło się, że wiele obiektów nie zostało poprawnie oznakowanych lub w ogóle nie zostało oznakowanych, w tym hydranty i inne elementy. Od tego czasu Tesla sama zajęła się oznaczaniem danych, zatrudniając nawet 1000 osób do pracy nad tym projektem. To jednak nie jest nic dziwnego, że firma stara się kontrolować jakość pracy i nie ma zaufania do zewnętrznych firm.

W trakcie prac rozwojowych stwierdzono, że samochody Tesli mają problemy z rozpoznawaniem garaży, mocnych cieni i niektórych obiektów, takich jak np. węże ogrodowe. Aby rozwiązać ten problem, użyto nagrań z kamer samochodów do treningu w rzeczywistych warunkach. Użytkownicy samochodów Tesli wyrazili na to zgodę, ale dotyczyło to tylko jazdy, a nie postoju (wymagany był również stan ładowania, co mogło wprowadzać pewne rozbieżności). Jednak jeden z byłych pracowników Tesli twierdzi, że dzięki systemowi oznaczania obiektów na obrazie mieli dostęp do informacji o garażach ludzi. Wśród filmów nagrywanych kamerami znalazł się również klip prezentujący słynny Lotus Elise "Wet Nellie" z filmu o Bondzie "Szpieg, który mnie kochał", którego właścicielem jest sam Elon Musk. Musk nabył ten samochód na aukcji 10 lat temu za kwotę 968 tys. USD.

Najciekawsze filmiki były rozsyłane pomiędzy pracownikami.

Etapy opracowywania systemu autopilota w samochodach Tesli wiążą się z problemami związanych z prywatnością użytkowników. Dane z kamer samochodów wykorzystywane są do treningu algorytmów sztucznej inteligencji, jednak często rejestrują one także intymne sytuacje, wypadki oraz nagich ludzi. Choć użytkownicy wyrażają zgodę na udostępnianie tych danych, to nie chcieliby, aby były one dostępne dla osób trzecich. Pracownicy Tesli, którzy zajmują się etykietowaniem danych obrazowych, mają trudności z określeniem, które obrazy mogą być oznaczone, a które nie, co utrudnia zapobieganie niepożądanym zdarzeniom. Firma stara się zautomatyzować proces oznaczania obiektów przez sztuczną inteligencję, ale wciąż nie istnieje niezawodne rozwiązanie tego problemu.

Ciekawe sytuacje stały się następnie źródłem rozrywki wśród pracowników, którzy tworzyli z nich memy i rywalizowali o to, kto znajdzie najzabawniejsze nagranie. Dane były w dużej mierze anonimowe i nie były powiązane z konkretnymi samochodami, z wyjątkiem jednego bardzo ważnego szczegółu. Można było uzyskać dostęp do współrzędnych lokalizacji miejsca, w którym zrobiono wideo, co często pozwala na ustalenie tożsamości i wskazuje na dość poważne naruszenie prywatności użytkowników.