起源：实探荆门“被电商拉黑”街路作者： 宋湘婷：

我戴着摄像头上班，在助AI抢走我饭碗

最近，为了使AI模型和机械人更好地理解物理世界，人类的劳动过程正成为AI训练数据的“收割”对象。印度工厂职工头戴摄像头拍摄“第一人称视角”的视频素材，被打包成数据集销售；美国表卖骑手兼职纪录自己执行各类工作的视频，上传平台赚取额表收入。

“对于那些试图让机械人仿照人类作为的公司来说，第一人称视角数据可能是一种极具成本效益的实现方式。”印度信息技术钻研所海得拉巴分；等俗暄兄行闹斫淌谒古说ぁぢ抟粒⊿pandan Roy）通知媒体，喂给系统的数据越多，机械人就越聪明。

传统的机械人训练方式是招募人员，让机械人在推算机天生的虚构三维环境中复造他们的作为。此刻，利用视觉数据成为另一种更为便捷的训练步骤。

此类视觉数据网络活动的增长引发了忧郁：“工人是在训练AI来取代他们自己吗？”值得关注的是，有一些工人是在不知情、未被征得赞成的情况下被网络第一人称视角数据。

印度工人身上的“白鼠尝试”

4月，印度工厂内的一段视频在网络上疯传；胬，一排排工人正坐在缝纫机前缝造衣服，他们头上佩带着装有摄像头的环形设备，纪录着每一步操作。

这段疯传的视频中，工人们佩带着一种能够纪录作为的设备，在缝造衣服。

据印度驰名独立媒体Scroll报路，这发生在服装造作巨头明珠全球工业有限公司位于古鲁格拉姆（Gurugram）的工厂。“我们被要求在上午10点到下午4点之间佩带这个设备。”该工厂的一位工人称，“他们说我们必须佩带一个星期，想看看我们在轮班期间都在干什么，以及干了多长功夫。”

“我们不相信这些理由。”另一名工人说，“工厂里正本就有摄像头，为什么不用那些？”该公司大无数工人来自比哈尔国或西孟加拉国的村庄，他们从周一到周六每天工作12个幼时，月薪在20000至30000卢比（约合人民币1420元至2130元）之间。

工人每全国班时，治理人员会收回这些建设了32GB内存卡的摄像头。每台设备都有一个怪异的序列号，这个号码会被纪录在工厂提供给工人的身份ID旁边。

有几名工人对这个设备感应警惕。“它的电池就在k8凯发天生赢家太阳穴左近，随着电池发热，我们会感应不舒服。”一位工人说，“感触它就像在吸k8凯发天生赢家血一样。”

还有工人对该设备的过度监督感应不安。“去洗手间之前，我们必须把它摘下来。”“并且，戴着它的时辰我们不能和配偶措辞，它会偷听k8凯发天生赢家对话。我们也不能四处走动，有时辰我自己会把设备关掉。”

参加这个项主张工人们暗示，对于佩带该设备，公司从未征得他们的赞成，无论是通过口头还是书面大局。

致力于钻研技术与社会交汇议题的印度非投机机构Aapti钻研所指出，与其通过幼我知情赞成的视角来思虑数据网络，不如“从集体数据权势的概想启程，由于它影响的是整个工人集体”。“我们必要有集体社区的力量。不然，我们就是在做那些让我们自己失业的工作。”

类似的摄像设备也曾呈此刻“肯印度（Ken India）”公司的工厂里。这是一家总部位于印度马哈拉施特拉国的纺织造作商。该公司在领英平台上的一篇帖子中暗示，工人佩带的这些硬件设备属于名为Egolab AI的草创公司。

设备网络到的视觉数据会被“聚合、处置并打包成数据集”，提供给“构建机械人、推算机视觉和自主系统的全球AI公司”。Egolab AI在一份文件中称，这些公司蕴含特斯拉、波士顿动力以及Figure AI。

Egolab AI于2026年1月由印度两名青少年缔造，自称为“印度最大的第一人称视角（POV）数据聚合商”。该公司在一份公开文件中暗示，到2027年，将聚合印度每个重要国和各个行业的第一人称视角数据，蕴含纺织、汽车、化工、电子、钢铁和快消品。

缔造仅两个月，Egolab AI就被美国一家公司收购，买卖金额达到七位数。“这一重大的数据集将成为全球AI和机械人训练的基石。”Egolab AI公司称，工人们会因“为AI的进取做出贡献”而感应自身价值的提升，并且是自愿选择参与数据网络的。该公司强调，这一行为切合印度《2023年数字幼我数据；しā。

Egolab AI的一份汇报样本显示，数据网络系统基于摄像头设备捉拿的画面，利用AI天生了工厂工人的“出产力分析”，列出“最佳工人”和“最差工人”的出产力，并以此推算出“均匀出产力”得分。

Egolab.AI的样本汇报展示工厂工人的“出产力分析”。

样本汇报中的分析写路：“您的工人均匀每天有2.2幼时没有在工作，这导致您每天因产出削减而损失约33000卢比。”此表，汇报还量化地拆解了工人在非工作功夫都在做什么，例如“空闲比例”中有32%花在了与同事谈天上，汇报甚至指名路姓地指出了特定工人。

随后，汇报将这些分数与Egolab AI合作过的其他工厂进行对比，从而给出了工人出产力的百分位排名。

纺织业是印度最大的雇工行业之一，直接从业人丁近4500万，其中很多人来自村落地域。这并不是唯一通过工人网络第一人称视角数据的行业。印度公司阿维格（Awign）企业有限公司也在网络类似数据，用于实现切黄瓜或整顿玩具等家务活的自动化。另一家总部位于旧金山的草创公司Humyn AI也正试图成立类似的业务。

表卖骑手通过纪录自己的工作赢利

在美国，表卖骑手成为网络视觉数据的“工具”，他们还能从中赚取报答。今年3月，美国表卖巨头DoorDash推出一款名为Tasks（工作）的独立利用。凭据该公司布告，Tasks允许其美国800万名零工从业者通过纪录自己执行各类工作的视坡反赢利。这些数据随后将被利用于训练AI和机械人。

这款新利用中提供的工作蕴含叠衣服、洗碗筷和铺床等日常家务，凭据每项零工支出的劳动和复杂水平提供分歧的报答。像建剪植物和换盆这样难度较高的工作，报答则越发丰富。

骑手还能够通过录造其他说话的口语内容来获得报答。利用上的一个工作列表就提醒西班牙语使用者：“与您的伴侣或家人就日；疤饨刑烊弧⒓葱说亩曰啊。

“我们以为，这对于构建物理智能的前沿领域将拥有巨大意思。”DoorDash结合首创人兼首席技术官安迪·方（Andy Fang）在社交媒体上谈到这次颁布时写路。

去年，优步（Uber）也试点了一项类似的工作，允许其美国零工从业者通过执行额表的数字化工作来赢利，蕴含上传用于训练AI的照片和灌音。近年来，数据标注行业蓬勃发展，数十个平台都在雇用合同工来援手在线训练AI模型。

据《洛杉矶时报》报路，一款对接企业与幼时工的招聘利用Instawork，一向在洛杉矶招募工人，让他们戴上配有手机支架的头带，纪录打扫房间的过程。

其他机械人开发商也开发了类似的数据网络战术。总部位于美国加州的机械人公司Sunday Robotics向全国各地邮寄一种“技术捉拿手套”，人们通过戴着这种机械手套做家务来网络活动数据，数据随后会被用来训练该公司在研发的AI驱动家用机械人。

然而，从网络第一人称视角数据到实现工厂机械人的自动化，科技公司必要来自多个地域的数十亿幼时的高质量数据。像Build AI这样曾获得重量级投资的科技公司，目前宣称网络到的数据也仅仅是冰山一角。