在尼日利亞中部一座山頂城市，醫學生 Zeus 結束了一天的醫院工作，回到他的單身公寓後，開啟了他的環形燈，將 iPhone 綁在額頭上，開始錄製自己。他像夢遊者般將雙手舉起，並將床單鋪在床上，動作緩慢而小心，以確保雙手始終在鏡頭範圍內。Zeus 是一家美國公司 Micro1 的數據錄製者，該公司位於加州帕洛阿爾托，專門收集現實世界數據，並將其銷售給機器人公司。
隨著 Tesla、Figure AI 和 Agility Robotics 等公司競相開發類人機器人，這些機器人旨在模仿人類的動作和行為，Zeus 這類的兼職工作者錄製的視頻正成為訓練這些機器人的新方式。Micro1 在全球五十多個國家雇用了數千名合約工作者，包括印度、尼日利亞和阿根廷，這些地區有大量渴望工作的年輕人。他們將 iPhone 安裝在頭上，錄製自己摺衣服、洗碗和做飯的過程。這份工作在當地標準下報酬不錯，並對當地經濟有一定的促進作用，但也引發了隱私和知情同意的問題。這份工作有時也頗具挑戰性和奇特。
Zeus 是在去年十一月發現這份工作的，當時 LinkedIn 和 YouTube 上開始有人談論這個話題。他想：“這將是一個很好的機會，可以為未來訓練機器人提供數據。”在尼日利亞困難的經濟環境下，Zeus 每小時 $15 的工資算是相當不錯，但作為一名懷抱成為醫生夢想的學生，他覺得每天為衣服熨燙數小時非常無聊。“我真的不太喜歡這樣，”他說。“我是一個需要思考的技術工作者。”由於未經授權談論工作，Zeus 和 MIT Technology Review 訪問的所有工作者要求僅以化名被提及。
類人機器人因為操控實物的能力難以掌握而著稱，但大型語言模型的興起正在改變機器人技術的發展方向。許多研究人員認為，類人機器人可以通過大量的運動數據進行訓練，從而學會與世界互動。MIT Technology Review 最近的一項民調中，讀者將類人機器人選為2026 年十大突破技術中的第十一項。儘管如此，機器人技術需要的物理世界數據要複雜得多，而這類數據的獲取更加困難。雖然虛擬模擬可以訓練機器人進行雜技表演，但無法教他們如何抓取和移動物體，因為模擬在精確模擬物理方面存在困難。雖然收集真實世界的數據既耗時又費錢，但這可能是機器人在工廠運行和擔任家政工作所需的關鍵。
投資者正熱衷於解決這一挑戰，預計在2025 年將在類人機器人上花費超過60 億美元。家庭數據錄製正在成為全球蓬勃發展的兼職經濟。像 Scale AI 和 Encord 這樣的數據公司正在招募自己的數據錄製者，而 DoorDash 則支付送貨司機拍攝自己做家務的視頻。在中國，許多國有機器人培訓中心的工作者則佩戴虛擬現實頭盔和外骨骼，以教導類人機器人如何打開微波爐和擦拭桌子。
Micro1 的首席執行官 Ali Ansari 表示，“需求很大，並且增長非常快。”他估計，機器人公司現在每年花費超過 1 億美元從他的公司及其他類似公司購買現實世界數據。Micro1 的工作者需要通過一個名為 Zara 的 AI 代理進行篩選，Zara 進行面試並檢查視頻樣本。每周，工作者需提交自己在家務中錄製的視頻，按照指示來保持手部可見並以自然速度移動。這些視頻會由 AI 和人類審核，接受或拒絕後，會由 AI 和數百名人工標記團隊為視頻中的動作進行標註。
由於這種訓練機器人的方法尚處於起步階段，目前尚不清楚什麼樣的數據才算是好的訓練數據。不過，Ansari 認為，“需要提供大量變化，以便機器人能夠很好地概括基本的導航和操控能力。”然而，許多工作者表示，在自己狹小的居住空間中創建多樣的“家務內容”是一項挑戰。住在簡陋單身公寓的 Zeus 每天僅能錄製熨衣服的畫面。印度德里的家教 Arjun 則花了整整一小時來製作一段 15 分鐘的視頻，因為他花了大量時間思考新的家務。“在家裡能製作多少內容呢？能製作多少內容？”他感慨道。
隱私問題也引發了討論。Micro1 要求工作者在錄製視頻時不要出現面部，並避免透露姓名、電話號碼和出生日期等個人信息，隨後會利用 AI 和人類審核人員刪除任何未被過濾的信息。儘管如此，這些視頻仍然捕捉了工作者生活中的私密片段：他們家中的環境、所擁有的物品以及日常生活的步驟。理解在錄製家務時，他們可能記錄了哪些個人信息並不容易。對於有家庭的工作者來說，保持私生活不被拍攝是一場持續的博弈。Arjun 是兩位女兒的父親，經常需要將他那兩歲的小女兒擋在鏡頭之外。“有時候工作真的很困難，因為我的女兒還小。”他說。
