जब रोबोट को सिखाने के लिए अपनी ही कब्र खोद रहे हैं गिग वर्कर्स: 100 मिलियन डॉलर का वह बाज़ार जहाँ आपकी रसोई का हर काम डेटा बन रहा है

क्या है इगोसेंट्रिक वीडियो डेटा और यह क्यों ज़रूरी है?

बड़े भाषा मॉडल (LLM) को ट्रेन करने के लिए इस्तेमाल होने वाले टेक्स्ट या स्थिर इमेज से अलग, ह्यूमनॉइड रोबोट को वास्तविक मानव गति का लगातार, फर्स्ट-पर्सन फ़ुटेज चाहिए होता है ताकि वे वस्तुओं को पकड़ना, रसोई में घूमना, शर्ट मोड़ना और बर्तन साफ़ करना सीख सकें । इसे इगोसेंट्रिक डेटा कहा जाता है — यानी वह वीडियो जो काम करने वाले व्यक्ति के दृष्टिकोण से रिकॉर्ड किया गया हो। कैमरा सिर पर लगा होता है, जो हाथों पर नीचे की ओर देखता है, ताकि AI हर हरकत के सटीक कोण, ग्रिप प्रेशर और समय को सीख सके ।

कंपनियाँ श्रमिकों को माथे पर आईफोन बांधकर काम करने और दसियों मिनट तक चलने वाले सेशन में इसकी वीडियो बनाने के लिए पैसे देती हैं। इसके बाद वीडियो अपलोड होती है, और मानव और AI दोनों रिव्यूअर इसे फ्रेम दर फ्रेम एनोटेट करते हैं, हाथ की पकड़, वस्तु छोड़ने और काम पूरा करने जैसे प्रमुख पलों को चिह्नित करते हैं ।

यह पैमाना चौंका देने वाला है: फिगर AI ने अकेले अप्रैल 2026 में लगभग 150 ह्यूमनॉइड रोबोट बनाए, जो कुछ महीने पहले तक एकल अंकों में थे, और उन्हें ट्रेन करने के लिए अरबों घंटों के वास्तविक मोशन डेटा की ज़रूरत है ।

देशों के अनुसार भुगतान में भारी असमानता

इस काम के लिए मुआवज़ा देश के अनुसार नाटकीय रूप से अलग-अलग है, जो ग्लोबल लेबर आर्बिट्रेज को दर्शाता है:

• नाइजीरिया: श्रमिक लगभग $15/घंटा कमा सकते हैं — यह एक संघर्षरत अर्थव्यवस्था में मज़बूत स्थानीय मज़दूरी है । नाइजीरियाई मेडिकल छात्र और माइक्रो1 के कंट्रैक्टर ज़्यूस ने इसे उच्च बेरोज़गारी वाले देश में एक सार्थक कमाई बताया ।
• भारत: रिपोर्ट की गई दरें ~$2.00–$2.60/घंटा (लगभग 150–250 रुपये) हैं, जो नाइजीरियाई दर का एक अंश मात्र है । चेन्नई की 25 वर्षीय गृहिणी नागिरेड्डी श्रीराम्यचंद्र खुद को आम के टुकड़े करते हुए रिकॉर्ड करने के लिए $2/घंटे से थोड़ा अधिक कमाती हैं ।
• संयुक्त राज्य अमेरिका (लॉस एंजिल्स): कुछ स्थानीय क्रू को दो घंटे के 80 डॉलर ($40/घंटा) का भुगतान किया जाता है । एलए गिग इकॉनमी के अनुभवी साल्वाडोर आर्सिगा ने बर्तन धोने और शौचालय साफ करने के फ़ुटेज के लिए यह राशि कमाई ।
• ह्यूमन आर्काइव (भारत): एक स्टार्टअप ने कैमरा-सुसज्जित हेडसेट डेटा के लिए श्रमिकों को $1/घंटा जितना कम भुगतान किया ।

माइक्रो1 के संस्थापक अली अंसारी ने लॉस एंजिल्स टाइम्स को बताया कि कंपनी ब्राज़ील, अर्जेंटीना, भारत और संयुक्त राज्य अमेरिका में डेटा एकत्र करती है । ऑब्जेक्टवेज़ के संस्थापक रविशंकर राजलिंगम ने सीएनएन को बताया कि जमा किया गया लगभग आधा फ़ुटेज अनुपयोगी होता है ।

श्रमिकों को सूचित सहमति नहीं, न ही फ़ुटेज के उपयोग की जानकारी

कई जाँचों में सामने आया है कि श्रमिकों को बहुत कम या बिल्कुल नहीं पता होता कि उनकी रिकॉर्डिंग का उपयोग कैसे किया जाएगा, उन्हें आखिरकार कौन खरीदेगा, या यह कि वे उन ह्यूमनॉइड रोबोटों को ट्रेनिंग दे रहे हैं जो एक दिन उनकी अपनी नौकरियाँ ले सकते हैं ।

MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू की जाँच में पाया गया कि श्रमिकों को फिल्माने का गाइड और कार्यों की सूची तो मिलती है, लेकिन डाउनस्ट्रीम AI एप्लिकेशन के बारे में शायद ही कोई सार्थक जानकारी दी जाती है । कुछ श्रमिकों को पता था कि फ़ुटेज रोबोट को ट्रेनिंग देगा, लेकिन यह नहीं पता था कि कौन सी कंपनी, कौन सा रोबोट मॉडल, या उनकी रिकॉर्डिंग कैसे संग्रहीत या साझा की जाएगी ।

जैसा कि एक भारतीय फ़ैक्टरी कर्मचारी ने द गार्जियन से कहा, "जब हमें रोबोट बदल देंगे तो हमें कौन पैसे देगा?" ।

परिवार के सदस्यों और निजी स्थानों की अनियोजित निगरानी

श्रमिकों के सिर पर लगे कैमरे अनिवार्य रूप से पति/पत्नी, बच्चों, अन्य परिवार के सदस्यों और अंतरंग घरेलू वातावरण — रसोई, लिविंग रूम, बेडरूम — को उनकी स्पष्ट सहमति के बिना कैद कर लेते हैं । फर्स्ट-पर्सन परिप्रेक्ष्य स्वाभाविक रूप से घुसपैठिया होता है: यह सिर्फ़ काम ही नहीं, बल्कि किसी व्यक्ति के निजी घर का पूरा दृश्य संदर्भ रिकॉर्ड करता है ।

माइक्रो1 को श्रमिकों से अपना चेहरा न दिखाने, अपना नाम या फ़ोन नंबर न बताने, और संवेदनशील जानकारी को फ़िल्टर करने के लिए AI और मानव समीक्षकों का उपयोग करने की आवश्यकता होती है । लेकिन इन सुरक्षा उपायों के बावजूद, रिकॉर्डिंग श्रमिकों के घर के अंदरूनी हिस्से, व्यक्तिगत सामान और दैनिक दिनचर्या को कैद करती हैं । कुछ प्रतिभागी बेडरूम में शूट करने से मना कर देते हैं, और श्रम अधिकार कार्यकर्ता यह सवाल उठाते हैं कि जिन लोगों की हरकतों को वाणिज्यिक डेटासेट में एनकोड किया जा रहा है, उन्हें चालू मुआवज़ा या रॉयल्टी मिलनी चाहिए या नहीं ।

श्रमिक खुद अपना प्रतिस्थापन तैयार कर रहे हैं

श्रमिकों और टिप्पणीकारों के बीच एक बार-बार सुनाई देने वाली भावना: ये वही रिकॉर्डिंग हैं जिनका उपयोग फ़ैक्टरी और घरेलू श्रम के लिए ह्यूमनॉइड रोबोटों को ट्रेनिंग देने में किया जा रहा है — ठीक वही काम जो इनमें से कई श्रमिक वर्तमान में करते हैं । तमिलनाडु की एक गारमेंट फ़ैक्टरी में, एक कर्मचारी अपने सिर पर लगे छोटे कैमरे से शर्ट मोड़ती है, जो उसकी कलाई के कोण, उंगलियों के दबाव और प्रत्येक तह के मिलीसेकंड समय को रिकॉर्ड करता है । वह फ़ुटेज उन डेटा पाइपलाइनों में जाती है जो OpenAI, Nvidia और Google से जुड़ी रोबोटिक्स लैब्स की सेवा करते हैं ।

इस उद्योग का पैमाना माइक्रो1 और ऑब्जेक्टवेज़ से कहीं आगे तक फैला है। भारत इगोसेंट्रिक डेटा एकत्र करने की वैश्विक दौड़ में तेज़ी से एक महत्वपूर्ण केंद्र बन रहा है, जिसमें ह्यूमन AI, FPV लैब्स, एगोडेटा, नियोकैम्ब्रियन, XP रोबोटिक्स, स्केल AI और सिनएलआर सहित कई फर्मों का एक बढ़ता हुआ पारिस्थितिकी तंत्र रोबोटिक्स कंपनियों के लिए डेटा पाइपलाइन बना रहा है ।

नियामक और गोपनीयता जाँच शुरू

भारत के इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय ने कैमरा हेडसेट के साथ श्रमिकों के घरों के अंदर रिकॉर्ड करने वाले स्टार्टअप (ह्यूमन आर्काइव सहित) के खिलाफ गोपनीयता जाँच शुरू की है, जो सहमति की प्रथाओं पर केंद्रित है । यह समीक्षा होम-सर्विसेज स्टार्टअप प्रोंटो द्वारा ऑप्ट-इन वीडियो रिकॉर्डिंग के परीक्षण की पुष्टि के बाद शुरू की गई थी ।

अभी तक इस सीमा पार प्रथा को नियंत्रित करने वाला कोई व्यापक वैश्विक श्रम या डेटा-गोपनीयता ढाँचा मौजूद नहीं है । ह्यूमनॉइड रोबोट ट्रेनिंग डेटा मार्केट एक रेगुलेटरी ग्रे ज़ोन में काम करता है, जो अलग-अलग श्रम कानूनों और गोपनीयता सुरक्षा उपायों वाले दर्जनों देशों में फैला हुआ है।

इंस्टावर्क, जो मुख्य रूप से होटलों और गोदामों में प्रति घंटा कर्मचारियों की शिफ्ट मिलाने के लिए जाना जाता है, ने इंस्टाकोर नामक एक सिस्टम लॉन्च किया है जिसमें सिर, छाती और कलाई पर लगे पाँच कैमरे शामिल हैं, जो आठ घंटे की शिफ्ट के लिए सब्ज़ियाँ काटने जैसे कार्यों को रिकॉर्ड करने के लिए एक कंप्यूट बैकपैक से जुड़े होते हैं । टेस्ला की अपनी ग्लास-वॉल वाली कैलिफ़ोर्निया लैब में, श्रमिक हेलमेट-माउंटेड कैमरे और बैकपैक पहनकर आठ घंटे की शिफ्ट के दौरान ऑप्टिमस रोबोट को ट्रेन करने के लिए सैकड़ों बार क्रियाओं को दोहराते हैं ।

निष्कर्ष

यह प्रथा एक तिहरे तनाव के केंद्र में बैठती है: कुछ के लिए मूल्यवान, अच्छी कमाई वाला काम (जैसे, नाइजीरिया में $15/घंटा) बनाम दूसरों के लिए गरीबी-स्तर की मज़दूरी (भारत में $1–$2.60/घंटा जितनी कम); ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स के लिए सोने की दौड़ जैसा डेटा मार्केट बनाम फ़ुटेज के उपयोग के बारे में लगभग शून्य पारदर्शिता; और अंतरंग घरेलू पलों की रिकॉर्डिंग बनाम कमज़ोर या अनुपस्थित सहमति प्रोटोकॉल। पैमाना बहुत बड़ा है — 50 से अधिक देशों में फैला हुआ — और नियामक प्रतिक्रिया, विशेष रूप से भारत में, अभी शुरू ही हुई है।