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时薪多1块8,工人亲手教AI抢自己饭碗

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新德里西郊的垃圾回收站,43岁的Sunita Rathore头顶绑着一部iPhone,在38度高温下分拣塑料。镜头对准她的双手:撕标签、分类、堆叠。她不知道这些画面将流向哪里,只知道每小时能多赚150卢比——约合人民币1块8。

这是她二十年来第一次能为四个孩子存下学费。

这就是当下全球科技业最荒诞的一幕:数十万印度工人正用最原始的方式,为最先进的AI机器人编写“操作手册”。他们记录下的每一个手势,都在加速自己失业那天的到来。

数据饥渴

人形机器人在实验室里能跳舞、跑马拉松,但在仓库里连拿个箱子都会摔倒。问题不在硬件,而在数据。OpenAI训练ChatGPT靠文字和图片,但机器人需要的是人类干活的“第一视角”视频——折衣服、焊鞋面、系鞋带。这种视频以前没人拍,现在成了全球最抢手的资源。

花旗预测,到2050年人形机器人及相关服务市场规模将达7万亿美元,全球部署6.48亿台。马斯克甚至预言人均至少两台。训练数据市场今年119亿美元,2031年将飙至498亿美元。

印度成了数据金矿

美国和中国在具身智能领域激烈竞争。美国有Tesla、Figure AI、Agility Robotics,中国有宇树、智元、优必选。中国的工厂数据大多仅供国内自用,美国靠招募社工、外卖员自行拍摄,产量完全跟不上需求。

于是,拥有全球最大手工劳动力池的印度,成了必争之地。

“印度是地球上最丰富的数据来源,”德里创业公司ManuData创始人Avinash Pandey说。从鞋厂到农田,从建筑工地到渔村,工人们头戴摄像头、指套传感器,把毕生手艺数字化。

19岁的哥伦比亚大学辍学生Eddy Xu带着2200万美元融资,把整个团队从旧金山搬到班加罗尔。他的公司Build AI已在数十家工厂给1.4万名工人装上头戴设备,攒下超过100万小时 footage。前亚马逊Alexa机器学习团队成员Nikita Sadhnani创立的BergLabs AI,每天接三通电话,客户名单包括美国和中国顶尖机器人实验室。零工平台Awign Enterprises日录数千小时,已向 unnamed 头部机器人厂商交付20万小时数据,年底目标200万小时。

OpenAI投资的Physical Intelligence、Figure AI、Nvidia、苹果都在抢购。

有客户开出400种场景需求清单,包括医美诊所、加油站、钻石切割中心。

残酷的性价比

在耐克、阿迪达斯代工厂Alpine Shoes,38岁的Dilip Kumar Yadav每月工资1.94万卢比,头戴设备每天再给他300卢比——够他给北方邦老家的父母寄一笔像样的钱。他数得出厂里几十种可被录制的工序:裁片、注塑、耐折测试、削边。旁边,Nisha Kumari正在录自己系鞋带的特写。两人都没听说过机器人进工厂这回事。

未经标注的原始视频每小时能卖7美元以上,精细标注的——精确到“右手持刀,刀刃朝向番茄”——每小时15到30美元。“同样的数据在美国成本至少三倍,”Awign创始人Annanya Sarthak说。

同意书形同虚设

但伦理红线正在崩塌。许多工人完全不知道拍摄用途。所谓的同意书往往只有几行字,法律效力存疑。数字权利活动家Mishi Choudhary直言:“把这种录制称为'自愿'是闹剧。”即使画面只拍手部,也会泄露家庭内部、个人物品等生物识别信息。旁人的脸常被无意录入,而印度数据保护法核心条款2027年才生效。

权力失衡太明显了,”Choudhary说,“创造这些资源的人值得透明和公平报酬,而不是被以工作之名施舍几个铜板。”

闭环

对Sunita Rathore们来说,这个窗口期——专家估计约十年——意味着真金白银。窗口关闭之后呢?

班加罗尔仓库里,27岁的Yeshwanth N一边包灯泡一边说,他看过足够多的科幻片。

“等机器人来了,我就回老家种万寿菊和玉米,”他做了个啥种子的手势,“那活儿机器人干不了。”

他或许是对的。但首先,得有人愿意付他1块8一小时,去教机器人怎么撒种。(AI研究院)

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