成千上萬工人喺超過50個國家,頭戴iPhone錄低自己折衫、洗碗、煮飯,行內稱為「自我中心影片」(egocentric video),用嚟訓練人形機械人,呢個數據市場每年價值超過1億美元。 工人薪酬差異極大:尼日利亞有$15/小時,印度低至$2/小時甚至$1/小時,洛杉磯約$40/小時。大部分工人唔清楚自己嘅片段最終會被點用,甚至唔知自己正在訓練可能會取代自己份工嘅機械人。
研究答案

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is the emerging trend of using gig workers across 50+ countries—such as those recruited by companies like Micro1 and Objectways—who wea. Article summary: This practice sits at the center of a **triple tension**: valuable, well-paying work for some (e.g., $15/hr in Nigeria) vs. poverty-level wages for others (as low as $1–$2.60/hr in India); a gold-rush data market for hum. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
成千上萬嘅合約工人分佈喺全球超過50個國家,佢哋頭戴攝影機(通常係iPhone)同埋動作追蹤手套,錄低自己做日常家務嘅片段——折衫、洗碗、煮飯、打掃——呢啲片段行內稱之為「自我中心影片」(egocentric video)。呢啲片段會被賣畀機械人公司,包括Tesla、Figure AI、Scale AI同Agility Robotics,並催生咗一個每年價值超過1億美元嘅訓練數據市場
。
中間嘅數據代理商包括Micro1(總部喺加州Palo Alto)同Objectways,佢哋大規模招聘呢班工人。單係Micro1一間公司,就有大約4,000個合約工人,分佈喺71個國家,每個月提交超過160,000小時嘅影片。呢啲片段唔係嚟自高科技實驗室,而係嚟自普通嘅屋企、 hostel同出租房,包括印度、尼日利亞、阿根廷、肯尼亞、菲律賓同巴西等國家
。
人形機械人要學習點樣捉緊物件、喺廚房走動、折衫同洗碗,就需要連續嘅第一人稱真人動作片段——呢個就係「自我中心數據」。鏡頭戴喺頭上,向下影住雙手,等人工智能可以學到每個動作嘅精確角度、握力同時間點
。
工人會將iPhone綁喺額頭,跟住做十幾分鐘嘅任務,片段上載之後,由人工智能同真人評審逐格標記,記低重要時刻例如手掌捉緊、放開物件同完成任務。
呢個規模係好驚人嘅:Figure AI喺2026年4月大概製造咗150部人形機械人,相比幾個月前每個月只係單位數字,佢哋需要數十億小時嘅真實動作數據嚟訓練機械人。
呢份工嘅報酬取決於你喺邊個國家做,暴露咗全球勞動力套戧嘅問題:
Micro1 嘅創辦人 Ali Ansari 向《洛杉磯時報》表示,公司喺巴西、阿根廷、印度同美國收集數據。Objectways 嘅創辦人 Ravishankar Rajalingam 向 CNN 透露,大約一半提交嘅片段係用唔到嘅
。
多個調查都發現,工人幾乎完全唔知道自己嘅片段會點樣被使用、最終會賣俾邊個,甚至唔知道呢啲片段正在訓練嗰啲可能會取代自己份工嘅人形機械人。
《MIT Technology Review》嘅調查指出,工人只會收到拍攝指南同任務清單,但好少會收到有關下游人工智能應用嘅有意義資訊。有啲工人知道片段係用嚟訓練機械人,但唔知道係邊間公司、邊個機械人型號,或者片段會點樣儲存同分享
。
正如一位印度工廠工人向《衛報》所講:「如果我哋俾機械人取代咗,邊個會賠錢俾我哋?」。
戴喺工人頭上嘅鏡頭無可避免會影到配偶、小朋友、其他家人同埋屋企內部環境——廚房、客廳、睡房——而佢哋根本冇同意過。第一人稱視角本身就係有入侵性嘅:唔單止錄低任務,仲會錄低一個人屋企嘅整個視覺環境
。
Micro1 要求工人唔好露出樣貌、唔好講自己個名或者電話號碼,並聲稱會用人工智能加真人審查嚟過濾敏感資訊。但就算有呢啲措施,片段仍然會錄低工人嘅屋企內部、個人財物同日常生活
。有啲參與者拒絕喺睡房拍攝,勞工權益人士提出一個問題:啲人嘅動作俾人編碼入商業數據庫之後,應唔應該得到持續嘅補償或者版稅
。
工人同評論員都有一個反覆出現嘅感受:呢啲片段正正係用嚟訓練人形機械人做工廠同家務勞動——即係好多工人目前做緊嘅工作。喺泰米爾納德邦一間成衣工廠,有個工人頭戴小鏡頭折衫,記錄佢手腕嘅精確角度、手指嘅握力,以至每個折疊動作嘅毫秒時機
。呢啲片段會流入數據管道,服務緊同OpenAI、Nvidia同Google有關連嘅機械人實驗室
。
呢個行業嘅規模遠遠唔止Micro1同Objectways。印度正迅速成為全球收集自我中心數據嘅關鍵中心,湧現咗一個不斷增長嘅生態系統,包括Humyn AI、FPV Labs、Egodata、Neocambrian、XP Robotics、Scale AI同CynLr等公司,全部都在為機械人公司建立數據管道。
印度電子同資訊科技部已經對記錄工人屋企內部嘅初創公司(包括Human Archive)展開私隱調查,重點係同意方式。呢次審查係喺家居服務初創公司Pronto確認佢哋測試過選擇性影片錄製之後展開嘅
。
目前無任何全面嘅全球勞工或數據私隱框架去規管呢種跨境做法。呢個人形機械人訓練數據市場處於一個灰色地帶,橫跨幾十個擁有唔同勞工法例同私隱保障嘅國家。
Instawork,呢間主要幫酒店同倉庫配對時薪工人嘅公司,推出咗一個叫Instacore嘅系統,包括五個安裝喺頭、胸口同手腕嘅鏡頭,連接到一個運算背包,可以連續錄八個鐘頭嘅任務,例如切菜。Tesla喺加州嘅玻璃牆實驗室入面,工人戴住頭盔鏡頭同背包,喺八個鐘頭嘅更期入面重複動作幾百次,用嚟訓練Optimus機械人
。
呢個做法處於三重矛盾嘅中心:對某啲人嚟講係有價值、收入唔錯嘅工作(例如尼日利亞$15/小時),但對其他人嚟講係接近貧窮線嘅工資(印度最低$1–$2.60/小時);一個黃金潮般嘅人形機械人數據市場,但片段點樣用就近乎零透明度;仲有記錄親密家居時刻嘅問題,但同意方式薄弱甚至完全冇。規模好大——橫跨超過50個國家——而規管回應,特別係印度,只係啱啱先開始。
Studio Global AI
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成千上萬工人喺超過50個國家,頭戴iPhone錄低自己折衫、洗碗、煮飯,行內稱為「自我中心影片」(egocentric video),用嚟訓練人形機械人,呢個數據市場每年價值超過1億美元。
成千上萬工人喺超過50個國家,頭戴iPhone錄低自己折衫、洗碗、煮飯,行內稱為「自我中心影片」(egocentric video),用嚟訓練人形機械人,呢個數據市場每年價值超過1億美元。 工人薪酬差異極大:尼日利亞有$15/小時,印度低至$2/小時甚至$1/小時,洛杉磯約$40/小時。大部分工人唔清楚自己嘅片段最終會被點用,甚至唔知自己正在訓練可能會取代自己份工嘅機械人。
頭戴式鏡頭會無意中錄到工人嘅家人、小朋友同埋家居內部環境,但佢哋根本冇同意過。印度資訊科技部已展開私隱調查,但目前全球未有統一嘅勞工或數據私隱規管框架。