Dibalik Layar Pelatihan Robot Humanoid: Ribuan Pekerja Direkam di Rumah Tanpa Tahu Tujuan Akhir

Ribuan pekerja kontrak di lebih dari 50 negara dibayar untuk mengikatkan kamera—biasanya iPhone—di kepala dan sarung tangan pelacak gerakan di tangan mereka, lalu merekam diri mereka melakukan tugas rumah tangga seperti melipat baju, mencuci piring, memasak, dan membersihkan rumah . Rekaman video 'egosentrik' ini kemudian dijual ke perusahaan robotika—termasuk Tesla, Figure AI, Scale AI, dan Agility Robotics—dan menggerakkan pasar data pelatihan yang kini bernilai lebih dari $100 juta per tahun .

Perantara data seperti Micro1 (Palo Alto) dan Objectways telah merekrut pekerja ini secara massal. Micro1 sendiri memiliki sekitar 4.000 kontraktor di 71 negara yang mengirimkan lebih dari 160.000 jam video setiap bulan . Rekaman ini tidak berasal dari laboratorium canggih, melainkan dari rumah sederhana, kos-kosan, dan kamar sewaan di India, Nigeria, Argentina, Kenya, Filipina, dan Brasil .

Apa Itu Data Video Egocentric dan Mengapa Penting?

Berbeda dengan teks atau gambar statis yang digunakan untuk melatih model bahasa besar, robot humanoid membutuhkan rekaman terus-menerus dari sudut pandang orang pertama tentang gerakan manusia nyata untuk belajar cara menggenggam benda, bernavigasi di dapur, melipat baju, dan menggosok piring . Inilah yang disebut data egosentrik—video yang direkam dari perspektif orang yang melakukan tindakan. Kamera dipasang di kepala, diarahkan ke tangan, sehingga AI dapat mempelajari sudut yang tepat, tekanan genggaman, dan waktu setiap gerakan .

Perusahaan membayar pekerja untuk mengikatkan iPhone di dahi mereka dan melakukan tugas-tugas selama puluhan menit. Video tersebut kemudian diunggah, dan peninjau manusia maupun AI memberi anotasi bingkai demi bingkai, menandai momen-momen penting seperti genggaman tangan, pelepasan benda, dan penyelesaian tugas .

Skalanya sangat besar: Figure AI sendiri memproduksi sekitar 150 robot humanoid pada April 2026, naik dari jumlah satu digit beberapa bulan sebelumnya, dan membutuhkan miliaran jam data gerakan dunia nyata untuk melatih mereka .

Kesenjangan Upah Ekstrem Antar Negara

Kompensasi untuk pekerjaan ini sangat bervariasi tergantung lokasi, mengungkapkan praktik arbitrase tenaga kerja global yang mencolok:

• Nigeria: Pekerja bisa mendapatkan sekitar $15/jam — upah yang lumayan di negara dengan ekonomi yang sulit . Zeus, seorang mahasiswa kedokteran Nigeria dan kontraktor Micro1, menggambarkan gaji ini berarti di negara dengan pengangguran tinggi .
• India: Upah yang dilaporkan berkisar antara ~$2,00–$2,60/jam (sekitar 150–250 rupee), sebagian kecil dari tarif Nigeria . Nagireddy Sriramyachandra, ibu rumah tangga berusia 25 tahun di Chennai, hanya menghasilkan sedikit di atas $2/jam merekam dirinya mengiris mangga .
• Amerika Serikat (Los Angeles): Beberapa kru lokal dibayar $80 untuk dua jam ($40/jam) . Salvador Arciga, seorang veteran pekerja gig di LA, mendapatkan jumlah itu untuk rekaman dirinya mencuci piring dan membersihkan toilet .
• Human Archive (India): Sebuah startup membayar pekerjanya hanya $1/jam untuk data dari set kepala berkamera .

Pendiri Micro1, Ali Ansari, mengatakan kepada Los Angeles Times bahwa perusahaannya mengumpulkan data di Brasil, Argentina, India, dan Amerika Serikat . Pendiri Objectways, Ravishankar Rajalingam, mengatakan kepada CNN bahwa kira-kira separuh rekaman yang dikirimkan tidak dapat digunakan .

Pekerja Kurang Mendapat Informasi dan Tidak Tahu Penggunaan Rekaman

Temuan yang berulang di berbagai investigasi adalah bahwa para pekerja memiliki sedikit atau tidak tahu sama sekali bagaimana rekaman mereka akan digunakan, siapa yang akan membelinya, atau bahwa mereka sedang melatih robot humanoid yang suatu hari nanti bisa menggantikan pekerjaan mereka sendiri .

Investigasi MIT Technology Review menyoroti bahwa pekerja menerima panduan syuting dan daftar tugas, tetapi jarang mendapatkan informasi yang berarti tentang aplikasi AI di hilir . Beberapa pekerja paham rekaman itu akan melatih robot, tetapi tidak tahu perusahaan mana, model robot mana, atau bagaimana rekaman mereka akan disimpan atau dibagikan .

Seperti yang dikatakan seorang pekerja pabrik India kepada The Guardian, "Siapa yang akan membayar kita saat kita digantikan oleh robot?" .

Pengawasan Tak Disengaja terhadap Anggota Keluarga dan Ruang Pribadi

Kamera yang diikatkan di kepala pekerja secara tidak sengaja menangkap pasangan, anak-anak, anggota keluarga lain, dan lingkungan rumah yang intim—dapur, ruang tamu, kamar tidur—tanpa persetujuan eksplisit mereka . Perspektif orang pertama ini pada dasarnya bersifat intrusif: ia merekam tidak hanya tugas, tetapi seluruh konteks visual rumah pribadi seseorang .

Micro1 mewajibkan pekerja untuk tidak menunjukkan wajah, tidak menyebutkan nama atau nomor telepon, dan mengklaim menggunakan AI plus peninjau manusia untuk menyaring informasi sensitif . Namun meskipun ada langkah-langkah pengamanan itu, rekaman tetap menangkap interior rumah pekerja, barang-barang pribadi, dan rutinitas sehari-hari . Beberapa peserta menolak merekam di kamar tidur, dan aktivis buruh telah mengajukan pertanyaan apakah orang yang gerakannya dikodekan ke dalam dataset komersial harus menerima kompensasi atau royalti yang berkelanjutan .

Pekerja Melatih Pengganti Mereka Sendiri

Sentimen yang berulang di kalangan pekerja dan komentator: rekaman yang sama ini digunakan untuk melatih robot humanoid untuk pekerjaan pabrik dan rumah tangga—pekerjaan yang saat ini dipegang oleh banyak pekerja ini . Di sebuah pabrik garmen di Tamil Nadu, seorang pekerja melipat kemeja dengan kamera kecil terpasang di kepalanya, merekam sudut persis pergelangan tangannya, tekanan genggaman jari-jarinya, dan waktu milidetik setiap lipatan . Rekaman itu mengalir ke jalur data yang melayani laboratorium robotika yang terhubung ke OpenAI, Nvidia, dan Google .

Skala industri ini melampaui Micro1 dan Objectways. India dengan cepat menjadi pusat penting dalam perlombaan global mengumpulkan data egosentrik, dengan ekosistem perusahaan yang berkembang termasuk Humyn AI, FPV Labs, Egodata, Neocambrian, XP Robotics, Scale AI, dan CynLr yang semuanya membangun jalur data untuk perusahaan robotika .

Investigasi Regulasi dan Privasi Mulai Bermunculan

Kementerian Elektronik dan Teknologi Informasi India telah meluncurkan penyelidikan privasi terhadap startup (termasuk Human Archive) yang merekam di dalam rumah pekerja dengan set kepala kamera, dengan fokus pada praktik persetujuan . Peninjauan ini dibuka setelah startup layanan rumah Pronto mengkonfirmasi bahwa mereka telah menguji perekaman video opt-in .

Belum ada kerangka kerja tenaga kerja atau privasi data global yang komprehensif yang mengatur praktik lintas batas ini . Pasar data pelatihan robot humanoid beroperasi di zona abu-abu regulasi, menjangkau puluhan negara dengan undang-undang ketenagakerjaan dan perlindungan privasi yang berbeda-beda.

Instawork, yang terkenal karena mencocokkan pekerja per jam dengan shift di hotel dan gudang, meluncurkan sistem bernama Instacore yang mencakup lima kamera yang dipasang di kepala, dada, dan pergelangan tangan, terhubung ke ransel komputasi untuk shift delapan jam merekam tugas-tugas seperti memotong sayuran . Laboratorium berlapis kaca Tesla di California memiliki pekerja dengan kamera helm dan ransel, mengulangi tindakan ratusan kali selama shift delapan jam untuk melatih robot Optimus .

Inti Permasalahan

Praktik ini berada di pusat ketegangan rangkap tiga: pekerjaan berharga dengan upah layak bagi sebagian orang (mis., $15/jam di Nigeria) versus upah di bawah garis kemiskinan bagi yang lain (serendah $1–$2,60/jam di India); pasar data 'gold rush' untuk robotika humanoid versus transparansi yang hampir nol tentang bagaimana rekaman digunakan; dan penangkapan momen rumah tangga yang intim versus protokol persetujuan yang lemah atau tidak ada. Skalanya sangat besar—mencakup 50+ negara—dan respons regulasi, terutama di India, baru saja dimulai.