泰米尔纳德邦的工人使用头戴式摄像机来完成日常任务，例如切芒果和系鞋带，每小时大约赚 $2.40，为为 AI 赋能的机器人提供训练数据。相关画面被称为第一人称视频（egocentric video），由 Objectways 等公司处理；Objectways 由首席执行官 Ravi Shankar 创立，为包括 Amazon 在内的美国科技客户供货。高盛预测，类人机器人市场到 2035 年将达到 380 亿美元，推动对这种以人为中心的情境数据的需求。此做法引发了关于工人隐私和薪酬公平的争论，因为印度的低成本劳动力为美国的高利润机器人产品提供了支撑。
工人拍摄日常任务以生成 AI 训练数据
在印度南部，个人会用固定在头上的智能手机摄像头，记录自己进行普通活动——切芒果、系鞋带、做咖啡——的过程。由此得到的第一人称画面记录了手在任务中的运动方式，将意图、动作和环境在一段连续画面中呈现。这种第一人称视频形式受到 AI 开发者的青睐，因为它能教会机器人模仿，而不需要逐步编写代码。工人每小时大约赚 $2.40，用于录制这些家中和工作场所的任务。一位在报道中被举例的人是 Nagireddy Sriramyachandra，他在泰米尔纳德邦拍摄切芒果。
Objectways 向美国科技客户提供第一人称视频
Objectways 是一家数据标注公司，由 Ravi Shankar 创立，在 AI 训练供给链中充当枢纽。员工在搭建的家居场景和工厂仿真布景中拍摄数百个微任务，然后同事将这些画面逐帧标注为机器可读取的步骤。公司称，该输出将交付给构建家用机器人和仓储系统的美国科技客户，包括 Amazon 等企业。该商业模式依赖于大规模产出干净且真实的行为数据，以训练类人和移动机器人。高盛预计，到 2035 年，若将与类人机器人相关的支出计算在内，可能超过 380 亿美元，假设硬件成本下降且通用型 AI 模型持续改进。
隐私与薪酬公平担忧源于数据采集做法
在厨房、客厅和工厂车间拍摄日常活动引发隐私问题。部分工人会避免拍摄卧室或家庭成员，另一些人则希望明确有关数据保留、授权以及其画面是否会在未来商业模型中使用且不再额外补偿的规则。薪酬公平是另一个担忧：用低成本劳动力训练出的机器人与在美国销售的高端产品之间的差距，已引起政策制定者和客户的关注。关于能够支撑高利润率机器人的数据集是否应当为贡献者提供更高工资的问题，类似于此前围绕网约车与内容审核的争论。尽管存在这些问题，美国团队仍继续需要多样的手部、照明和环境，以避免出现“脆弱”的 AI 模型，从而维持对该类画面的需求。
常见问题
泰米尔纳德邦的工人会为 AI 训练拍摄哪些任务？
工人使用头戴式摄像机拍摄切芒果、系鞋带和做咖啡等普通日常活动。相关画面用于训练能够执行类似任务的 AI 机器人。
工人录制第一人称视频的报酬是多少？
工人每小时大约赚 $2.40，用于拍摄家中和工作场所任务，为 AI 机器人开发提供训练数据。
这种数据采集会带来哪些隐私担忧？
画面往往来自厨房、客厅和工厂车间，引发关于数据保留、授权以及内容是否会在未来商业模型中使用而无需持续向工人补偿的疑问。一些工人会避免拍摄卧室或家庭成员。
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