Pekerja India Menghasilkan $2,40/Jam dengan Merekam Tugas Harian untuk Pelatihan Robot AI

Pekerja di Tamil Nadu merekam tugas harian seperti memotong mangga dan mengikat sepatu menggunakan kamera pita kepala, dengan penghasilan sekitar $2,40 per jam untuk menyediakan data pelatihan bagi robot bertenaga AI. Rekaman tersebut, yang dikenal sebagai video egosentris, diproses oleh perusahaan seperti Objectways yang didirikan oleh CEO Ravi Shankar, dan memasok klien teknologi AS termasuk Amazon. Goldman Sachs memperkirakan pasar robot humanoid akan mencapai $38 miliar pada 2035, sehingga mendorong permintaan akan jenis data konteks manusia ini. Praktik ini memicu perdebatan soal privasi pekerja dan kesetaraan upah, karena tenaga kerja berbiaya rendah di India menghidupi produk robotika ber-margin tinggi di AS.

Pekerja Merekam Tugas Harian untuk Menghasilkan Data Pelatihan AI

Di India selatan, individu merekam diri mereka melakukan aktivitas biasa—memotong mangga, mengikat sepatu, membuat kopi—menggunakan kamera ponsel yang dipasang di kepala. Rekaman sudut pandang pertama yang dihasilkan menangkap bagaimana tangan bergerak saat menjalankan tugas, memetakan maksud, gerakan, dan lingkungan dalam satu aliran. Format video egosentris ini diminati pengembang AI karena mengajarkan robot untuk meniru tanpa harus membuat kode langkah demi langkah. Pekerja dibayar sekitar $2,40 per jam untuk merekam tugas rumah dan tempat kerja tersebut. Salah satu contoh yang disebut dalam sumber adalah Nagireddy Sriramyachandra, yang merekam aktivitas memotong mangga di Tamil Nadu.

Objectways Memasok Video Egosentris ke Klien Teknologi AS

Objectways, perusahaan pelabelan data yang didirikan oleh Ravi Shankar, beroperasi sebagai simpul dalam rantai pasok pelatihan AI. Karyawan merekam ratusan mikro-tugas di rumah yang diskenariokan dan tiruan pabrik, lalu rekan kerja memberi anotasi pada bingkai-bingkai tersebut menjadi langkah-langkah yang bisa dibaca mesin. Menurut perusahaan, hasilnya diserahkan kepada klien teknologi AS yang membangun robot rumahan dan sistem gudang, termasuk perusahaan seperti Amazon. Model bisnis bergantung pada produksi volume besar data perilaku dunia nyata yang bersih untuk melatih robot humanoid dan robot bergerak. Goldman Sachs memproyeksikan belanja yang terkait dengan robot humanoid bisa melampaui $38 miliar pada 2035, dengan asumsi biaya perangkat keras turun dan model AI tujuan umum terus membaik.

Kekhawatiran Privasi dan Kesetaraan Upah Muncul dari Praktik Pengumpulan Data

Perekaman aktivitas harian di dapur, ruang keluarga, dan lantai pabrik memunculkan pertanyaan privasi. Beberapa pekerja menghindari merekam kamar tidur atau anggota keluarga, sementara yang lain meminta aturan yang jelas mengenai retensi data, lisensi, dan apakah rekaman mereka akan digunakan dalam model komersial di masa depan tanpa kompensasi tambahan. Kesetaraan upah juga menjadi perhatian lain: kesenjangan antara robot yang dilatih lewat tenaga kerja berbiaya rendah dan produk premium yang dijual di AS telah menarik sorotan dari pembuat kebijakan dan pelanggan. Pertanyaan apakah kumpulan data yang memungkinkan robotika ber-margin tinggi harus meminta upah yang lebih tinggi bagi kontributor sejalan dengan perdebatan sebelumnya seputar layanan tumpangan dan moderasi konten. Meski begitu, tim-tim di AS terus membutuhkan variasi tangan, pencahayaan, dan lingkungan untuk menghindari model AI yang rapuh, sehingga permintaan terhadap rekaman tetap bertahan.

FAQ

Tugas apa yang direkam pekerja di Tamil Nadu untuk pelatihan AI?
Pekerja merekam aktivitas harian biasa seperti memotong mangga, mengikat sepatu, dan membuat kopi menggunakan kamera pita kepala. Rekaman tersebut digunakan untuk melatih robot bertenaga AI agar dapat melakukan tugas serupa.

Berapa upah pekerja untuk merekam video egosentris?
Pekerja memperoleh sekitar $2,40 per jam untuk merekam tugas rumah dan tempat kerja yang memasok data pelatihan bagi pengembangan robot AI.

Kekhawatiran privasi apa yang muncul dari pengumpulan data ini?
Rekaman sering berasal dari dapur, ruang keluarga, dan lantai pabrik, sehingga menimbulkan pertanyaan tentang retensi, lisensi, dan apakah konten akan digunakan dalam model komersial di masa depan tanpa kompensasi berkelanjutan bagi pekerja. Sebagian pekerja menghindari merekam kamar tidur atau anggota keluarga.