“对于那些试图让机器人模仿人类动作的公司来说，第一人称视角数据可能是一种极具成本效益的实现方式。”印度信息技术研究所海得拉巴分校机器人研究中心助理教授斯潘丹·罗伊（Spandan Roy）告诉媒体，喂给系统的数据越多，机器人就越聪明。

传统的机器人训练方式是招募人员，让机器人在计算机生成的虚拟三维环境中复制他们的动作。现在，利用视觉数据成为另一种更为便捷的训练方法。

此类视觉数据收集活动的增加引发了担忧：“工人是在训练AI来取代他们自己吗？”值得关注的是，有一些工人是在不知情、未被征得同意的情况下被收集第一人称视角数据。

印度工人身上的“白鼠实验”

4月，印度工厂内的一段视频在网络上疯传。画面里，一排排工人正坐在缝纫机前缝制衣服，他们头上佩戴着装有摄像头的环形设备，记录着每一步操作。

这段疯传的视频中，工人们佩戴着一种可以记录动作的设备，正在缝制衣服。

据印度知名独立媒体Scroll报道，这发生在服装制造巨头明珠全球工业有限公司位于古鲁格拉姆（Gurugram）的工厂。“我们被要求在上午10点到下午4点之间佩戴这个设备。”该工厂的一位工人称，“他们说我们必须佩戴一个星期，想看看我们在轮班期间都在干什么，以及干了多长时间。”

“我们不相信这些理由。”另一名工人说，“工厂里本来就有摄像头，为什么不用那些？”该公司大多数工人来自比哈尔邦或西孟加拉邦的村庄，他们从周一到周六每天工作12个小时，月薪在20000至30000卢比（约合人民币1420元至2130元）之间。

工人每天下班时，管理人员会收回这些配备了32GB内存卡的摄像头。每台设备都有一个独特的序列号，这个号码会被记录在工厂提供给工人的身份ID旁边。

有几名工人对这个设备感到警惕。“它的电池就在我们的太阳穴附近，随着电池发热，我们会感到不舒服。”一位工人说，“感觉它就像在吸我们的血一样。”

还有工人对该设备的过度监视感到不安。“去洗手间之前，我们必须把它摘下来。”“而且，戴着它的时候我们不能和配偶说话，它会偷听我们的对话。我们也不能到处走动，有时候我自己会把设备关掉。”

参与这个项目的工人们表示，对于佩戴该设备，公司从未征得他们的同意，无论是通过口头还是书面形式。

致力于研究技术与社会交汇议题的印度非营利机构Aapti研究所指出，与其通过个人知情同意的视角来思考数据收集，不如“从集体数据权利的概念出发，因为它影响的是整个工人集体”。“我们需要有集体社区的力量。否则，我们就是在做那些让我们自己失业的工作。”

类似的摄像设备也曾出现在“肯印度（Ken India）”公司的工厂里。这是一家总部位于印度马哈拉施特拉邦的纺织制造商。该公司在领英平台上的一篇帖子中表示，工人佩戴的这些硬件设备属于名为Egolab AI的初创公司。

设备收集到的视觉数据会被“聚合、处理并打包成数据集”，提供给“构建机器人、计算机视觉和自主系统的全球AI公司”。Egolab AI在一份文件中称，这些公司包括特斯拉、波士顿动力以及Figure AI。

Egolab AI于2026年1月由印度两名青少年创立，自称为“印度最大的第一人称视角（POV）数据聚合商”。该公司在一份公开文件中表示，到2027年，将聚合印度每个主要邦和各个行业的第一人称视角数据，包括纺织、汽车、化工、电子、钢铁和快消品。

创立仅两个月，Egolab AI就被美国一家公司收购，交易金额达到七位数。“这一庞大的数据集将成为全球AI和机器人训练的基石。”Egolab AI公司称，工人们会因“为AI的进步做出贡献”而感到自身价值的提升，并且是自愿选择加入数据收集的。该公司强调，这一行为符合印度《2023年数字个人数据保护法》。

Egolab AI的一份报告样本显示，数据收集系统基于摄像头设备捕捉的画面，利用AI生成了工厂工人的“生产力分析”，列出“最佳工人”和“最差工人”的生产力，并以此计算出“平均生产力”得分。

Egolab.AI的样本报告展示工厂工人的“生产力分析”。

样本报告中的分析写道：“您的工人平均每天有2.2小时没有在工作，这导致您每天因产出减少而损失约33000卢比。”此外，报告还量化地拆解了工人在非工作时间都在做什么，例如“空闲比例”中有32%花在了与同事聊天上，报告甚至指名道姓地指出了特定工人。

随后，报告将这些分数与Egolab AI合作过的其他工厂进行对比，从而给出了工人生产力的百分位排名。

纺织业是印度最大的雇工行业之一，直接从业人口近4500万，其中许多人来自农村地区。这并不是唯一通过工人收集第一人称视角数据的行业。印度公司阿维格（Awign）企业有限公司也在收集类似数据，用于实现切黄瓜或整理玩具等家务活的自动化。另一家总部位于旧金山的初创公司Humyn AI也正试图建立类似的业务。

外卖骑手通过记录自己的工作赚钱

在美国，外卖骑手成为收集视觉数据的“工具”，他们还能从中赚取报酬。今年3月，美国外卖巨头DoorDash推出一款名为Tasks（任务）的独立应用。根据该公司公告，Tasks允许其美国800万名零工从业者通过记录自己执行各种任务的视频来赚钱。这些数据随后将被应用于训练AI和机器人。

这款新应用中提供的任务包括叠衣服、洗碗筷和铺床等日常家务，根据每项零工付出的劳动和复杂程度提供不同的报酬。像修剪植物和换盆这样难度较高的任务，报酬则更加丰厚。

骑手还可以通过录制其他语言的口语内容来获得报酬。应用上的一个任务列表就提示西班牙语使用者：“与您的朋友或家人就日常话题进行自然、即兴的对话”。

“我们认为，这对于构建物理智能的前沿领域将具有巨大意义。”DoorDash联合创始人兼首席技术官安迪·方（Andy Fang）在社交媒体上谈到此次发布时写道。

去年，优步（Uber）也试点了一项类似的任务，允许其美国零工从业者通过执行额外的数字化任务来赚钱，包括上传用于训练AI的照片和录音。近年来，数据标注行业蓬勃发展，数十个平台都在雇用合同工来帮助在线训练AI模型。

据《洛杉矶时报》报道，一款对接企业与小时工的招聘应用Instawork，一直在洛杉矶招募工人，让他们戴上配有手机支架的头带，记录打扫房间的过程。

其他机器人开发商也开发了类似的数据收集策略。总部位于美国加州的机器人公司Sunday Robotics向全国各地邮寄一种“技能捕捉手套”，人们通过戴着这种机械手套做家务来收集运动数据，数据随后会被用来训练该公司正在研发的AI驱动家用机器人。

然而，从收集第一人称视角数据到实现工厂机器人的自动化，科技公司需要来自多个地区的数十亿小时的高质量数据。像Build AI这样曾获得重量级投资的科技公司，目前声称收集到的数据也仅仅是冰山一角。