Miljoenenmarkt voor trainingsdata: hoe duizenden flexwerkers robots leren koken, schoonmaken en strijken

Wat is egocentrische videodata en waarom is het belangrijk?

In tegenstelling tot de tekst of statische beelden die worden gebruikt om grote taalmodellen te trainen, hebben humanoïde robots continue, eerstpersoonsbeelden nodig van echte menselijke bewegingen om te leren hoe ze voorwerpen moeten vastpakken, door keukens moeten navigeren, overhemden moeten vouwen en borden moeten schrobben . Dit wordt egocentrische data genoemd — video opgenomen vanuit het perspectief van de persoon die de handeling uitvoert. De camera wordt op het hoofd bevestigd en naar de handen gericht, zodat de AI de precieze hoeken, grijpdruk en timing van elke beweging kan leren .

Bedrijven betalen werkers om een iPhone op hun voorhoofd te binden en taken uit te voeren in sessies van tientallen minuten. De video wordt geüpload en zowel menselijke als AI-beoordelaars labelen deze beeld voor beeld, waarbij ze belangrijke momenten markeren zoals het vastpakken van een voorwerp, het loslaten ervan en het voltooien van een taak .

De schaal is overweldigend: Figure AI alleen al produceerde ongeveer 150 humanoïde robots in april 2026, een enorme sprong vergeleken met de enkele exemplaren maanden eerder, en heeft miljarden uren aan realistische bewegingsdata nodig om ze te trainen .

Extreme loonverschillen tussen landen

De vergoeding voor dit werk varieert enorm, wat een schril contrast laat zien in de mondiale arbeidsmarkt:

• Nigeria: Werkers kunnen ongeveer 15 dollar per uur verdienen — een hoog lokaal loon in een kwakkelende economie . Zeus, een Nigeriaanse geneeskundestudent en Micro1-contractant, noemt het een zinvolle bijverdienste in een land met hoge werkloosheid .
• India: Gerapporteerde tarieven variëren van ~2,00 tot 2,60 dollar per uur (ongeveer 150-250 roepies), een fractie van het Nigeriaanse tarief . Nagireddy Sriramyachandra, een 25-jarige huisvrouw in Chennai, verdient iets meer dan 2 dollar per uur met het filmen van zichzelf terwijl ze mango's snijdt .
• Verenigde Staten (Los Angeles): Sommige lokale ploegen krijgen 80 dollar voor twee uur werk (40 dollar per uur) . Salvador Arciga, een ervaren klusjesman in LA, verdiende dat bedrag voor beelden van zichzelf terwijl hij afwaste en toiletten schoonmaakte .
• Human Archive (India): Een startup betaalde werkers slechts 1 dollar per uur voor data verzameld met een op het hoofd gemonteerde camera .

Micro1-oprichter Ali Ansari vertelde de Los Angeles Times dat het bedrijf data verzamelt in Brazilië, Argentinië, India en de Verenigde Staten . Objectways-oprichter Ravishankar Rajalingam zei tegen CNN dat ruwweg de helft van het ingestuurde beeldmateriaal onbruikbaar is .

Werkers hebben geen toestemming gegeven en weten niet waarvoor de beelden worden gebruikt

Een terugkerende bevinding uit meerdere onderzoeken is dat werkers weinig tot geen idee hebben hoe hun opnames zullen worden gebruikt, wie ze uiteindelijk zal kopen, of dat ze de humanoïde robots trainen die op een dag hun eigen baan kunnen overnemen .

Het onderzoek van MIT Technology Review benadrukt dat werkers een filmhandleiding en takenlijst krijgen, maar zelden zinvolle informatie over de uiteindelijke AI-toepassingen . Sommige werkers begrepen dat de beelden robots zouden trainen, maar wisten niet welk bedrijf, welk robottmodel of hoe hun opnames zouden worden opgeslagen of gedeeld .

Zoals een Indiase fabrieksarbeider tegen The Guardian zei: 'Wie gaat ons betalen als we door robots zijn vervangen?' .

Onbedoelde surveillance van familieleden en privéruimtes

Camera's die op het hoofd van werkers zijn bevestigd, leggen onvermijdelijk echtgenoten, kinderen, andere familieleden en intieme thuisomgevingen vast — keukens, woonkamers, slaapkamers — zonder hun expliciete toestemming . Het eerstepersoonsperspectief is inherent opdringerig: het registreert niet alleen de taak, maar de volledige visuele context van iemands privéwoning .

Micro1 eist van werkers dat ze hun gezicht niet laten zien, geen namen of telefoonnummers noemen en beweert AI plus menselijke beoordelaars in te zetten om gevoelige informatie te filteren . Maar zelfs met die waarborgen leggen de opnames de interieurs, persoonlijke bezittingen en dagelijkse routines van werkers vast . Sommige deelnemers weigeren in slaapkamers te filmen, en arbeidsactivisten vragen of mensen wier bewegingen in commerciële datasets worden vastgelegd, doorlopende compensatie of royalty's zouden moeten ontvangen .

Werkers trainen hun eigen vervangers

Een terugkerend sentiment onder werkers en commentatoren: dezelfde opnames worden gebruikt om humanoïde robots te trainen voor fabrieks- en huishoudelijk werk — precies de banen die veel van deze werkers nu hebben . In een kledingfabriek in Tamil Nadu vouwt een arbeidster een overhemd met een kleine camera op haar hoofd die elke beweging registreert — de exacte hoek van haar pols, de grijpdruk van haar vingers, de milliseconde timing van elke vouw . Dat beeldmateriaal stroomt in datapijplijnen die roboticslabs bedienen die gelinkt zijn aan OpenAI, Nvidia en Google .

De schaal van de industrie reikt veel verder dan Micro1 en Objectways. India wordt snel een cruciaal knooppunt in de wereldwijde race om egocentrische data te verzamelen, met een groeiend ecosysteem van bedrijven zoals Humyn AI, FPV Labs, Egodata, Neocambrian, XP Robotics, Scale AI en CynLr, die allemaal datapijplijnen bouwen voor roboticsbedrijven .

Regelgevings- en privacyonderzoeken dienen zich aan

Het Indiase Ministerie van Elektronica en Informatietechnologie is een privacyonderzoek gestart naar startups (waaronder Human Archive) die met camera-headsets in de woningen van werkers filmen, met de nadruk op toestemmingspraktijken . De review werd geopend nadat thuiszorgstartup Pronto had bevestigd dat het optionele video-opnames had getest .

Er bestaat nog geen wereldwijd arbeids- of dataprivacykader dat deze grensoverschrijdende praktijk reguleert . De markt voor trainingsdata voor humanoïde robots opereert in een grijze zone, verspreid over tientallen landen met uiteenlopende arbeidswetten en privacybescherming.

Instawork, vooral bekend van het koppelen van uurkrachten aan shifts in hotels en magazijnen, lanceerde een systeem genaamd Instacore met vijf camera's op het hoofd, de borst en de polsen, verbonden met een computerrugzak voor acht uur durende shifts waarin taken zoals het snijden van groenten worden opgenomen . Tesla's eigen glazen lab in Californië heeft werkers met helmcamera's en rugzakken die tijdens acht uur durende diensten handelingen honderden keren herhalen om de Optimus-robot te trainen .

De kern van de zaak

Deze praktijk staat centraal in een drievoudige spanning: waardevol, goed betaald werk voor sommigen (bijv. 15 dollar/uur in Nigeria) versus armoedelonen voor anderen (slechts 1–2,60 dollar/uur in India); een goudkoortsachtige datamarkt voor humanoïde robotica versus bijna nul transparantie over hoe de beelden worden gebruikt; en het vastleggen van intieme huishoudelijke momenten versus zwakke of afwezige toestemmingsprotocollen. De schaal is enorm — verspreid over 50+ landen — en de regelgevende reactie, met name in India, begint pas net.