Невидима армія «людських сенсорів»: як працівники з усього світу за копійки навчають роботів

• Micro1, стартап із Пало-Альто, найняв близько 4000 «роботизованих генералістів» у 71 країні. Працівники кріплять iPhone до голови за допомогою ремінця та знімають постановочні завдання: приготування їжі, прибирання, садівництво та догляд за домашніми улюбленцями. Micro1 платить близько $15/год на деяких ринках (Нігерія, США), і працівники разом надсилають понад 160 000 годин відео щомісяця .
• Objectways також найняв тисячі працівників у понад 50 країнах, використовуючи як носимі камери, так і рукавички з трекінгом рухів .
• Instawork у червні 2026 року запустив систему Instacore — носимий пристрій із п'ятьма камерами, закріпленими на тілі, які під'єднані до комп'ютерного рюкзака, — перетворивши своїх працівників на збирачів даних для навчання роботів на робочих місцях, таких як комерційні кухні та склади .
• Human Archive, стартап, підтриманий Y Combinator, платить індійським працівникам за носіння кепок з камерами та тактильних рукавичок. Понад 1000 активних сенсорних гарнітур вже розгорнуто у сферах домашніх послуг, готельного та ресторанного бізнесу .
• World Context, пакистанський стартап, заснований у 2025 році, записує заводських працівників за допомогою власних сенсорів і головних камер, продаючи промислові навчальні набори даних робототехнічним компаніям із США та Китаю .
• DoorDash запустив DoorDash Tasks у березні 2026 року — застосунок, який платить 8 мільйонам американських кур'єрів (Dasher) за запис повсякденних справ для навчання роботів .

Хто купує ці дані: Tesla, Figure AI та Agility Robotics

Відео від першої особи, зібрані працівниками, використовуються для навчання гуманоїдних роботів від Tesla (Optimus), Figure AI та Agility Robotics . Figure AI, зокрема, різко наростила виробництво: за словами генерального директора Бретта Едкока, компанія виготовила приблизно 150 одиниць у квітні 2026 року. Цей стрибок став можливим завдяки реальним людським демонстраційним даним .

Вражаючі масштаби

Масштаби конвеєра даних величезні та продовжують зростати:

• Лише Micro1: ~4000 працівників із 71 країни, понад 160 000 годин відео на місяць .
• JD.com (Китай): Співпрацює з містом Суцянь для генерації 10 мільйонів годин навчальних даних для робототехніки протягом двох років .
• Світовий ринок: Інфраструктура навчальних даних для фундаментальних моделей гуманоїдних роботів у 2025 році оцінювалася в $1,5 млрд, а до 2034 року, за прогнозами, досягне $62,8 млрд (CAGR 56%) .
• Інвестиції: Понад $6 млрд було вкладено в гуманоїдну робототехніку у 2025 році (Tesla Optimus, Figure AI, 1X, Agility Robotics), що створило майже ненаситний попит на реальні навчальні дані .
• Оцінки венчурних фондів: Bessemer Venture Partners прогнозує, що сукупні витрати на роботизовані дані перевищать $3 млрд до 2030 року .

Розрив в оплаті: $15/год проти $2,60/год

У цій глобальній робочій силі існує разюча нерівність в оплаті:

• Нігерія / США: Працівники отримують приблизно $15/год (наприклад, працівники Micro1, які записують відео на iPhone) .
• Індія: Працівникам платять близько 250 рупій/год, або приблизно $2,60/год — приблизно в шість разів менше, ніж їхні колеги в Нігерії чи США за ту саму роботу .

Проблеми приватності та захисту праці

Швидке зростання цієї індустрії викликало серйозні етичні питання:

• Недостатня прозорість: Багатьом працівникам не повідомляють, які компанії зрештою використовуватимуть їхні відео. Micro1 продає набори даних розробникам гуманоїдних роботів, але окремі працівники часто не знають кінцевого покупця .
• Зйомка членів сім'ї: Працівники знімають відео вдома, тому в кадр часто потрапляють чоловіки/дружини, діти та особистий простір. Ці записи зберігаються та використовуються для навчання ШІ, при цьому умови зберігання або видалення часто незрозумілі .
• Прогалини в інформованій згоді: Критики стверджують, що працівники в країнах із нижчим рівнем доходу можуть не до кінця розуміти, як будуть використані дані про їхні рухи — або що вони навчають роботів, які з часом можуть замінити подібну людську працю .

Глобальна гонка: державні центри даних Китаю

Попит на дані для втіленого ШІ (embodied AI) не обмежується приватними компаніями. Китай зробив це національним пріоритетом, масштабно будуючи державну інфраструктуру:

• Пекінський інноваційний центр гуманоїдної робототехніки керує навчальною базою даних із десятками реалістичних симуляційних сценаріїв, здатною генерувати понад 500 годин даних на день .
• У травні 2026 року було відкрито Національну пілотну базу для застосувань втіленого ШІ, де понад 140 роботів навчаються в більш ніж 40 сценаріях, включаючи кухні, склади та ферми .
• Центр навчання роботів у районі Шицзіншань (Пекін) із бюджетом у $30 млн розпочав навчання 100 гуманоїдних роботів у жовтні 2025 року .
• Майже 100 центрів збору даних для втіленого ШІ було створено в китайських містах за підтримки місцевого державного капіталу та технологічних конгломератів, що робить їх одними з найактивніших покупців роботів на ринку .

Підсумок

Використання дешевої глобальної робочої сили як «людських сенсорів» стало основою навчання гуманоїдних роботів у 2026 році. Хоча це створює величезні масиви даних за набагато нижчою вартістю, ніж традиційне телеуправління, це викликає незручні питання про експлуатацію праці, інформовану згоду та приватність — особливо коли працівники в Індії отримують лише частку від зарплати своїх колег в інших країнах за ідентичну роботу, часто не знаючи, хто переглядатиме їхні записи.