The gig workers who are training humanoid robots at home ★★★★☆
新兴的数据经济
当Zeus——尼日利亚一名医学生——晚上回家后，他打开环形灯，把iPhone绑在额头上，开始录制自己整理床铺、熨衣服的画面。他不是网红，而是一名数据标注员。
他受雇于Micro1，这家位于加州帕洛阿尔托的公司收集真实世界数据并出售给机器人公司。在全球50多个国家，数千名自由职业者正在做同样的事情——录制自己做家务的影片。
时薪$15的新兴职业
这些工人时薪$15，在尼日利亚是高收入。工作是严格筛选的：AI agent Zara进行面试，审查家务视频样本，每周提交的视频需要被AI和人工审核。
但这份工作并不轻松：
- 在狭窄的公寓里很难创造多样化的内容
- 隐私问题：视频捕捉家庭内部环境
- 需要不断挑战自己创造新的家务动作
百亿美元的数据需求
投资者正在向人形机器人领域倾注资金——2025年超过60亿美元。Micro1估计，机器人公司每年在真实世界数据上的支出超过1亿美元。
Scale AI已收集超过10万小时的影片。DoorDash让送货司机录制自己做家务的画面。中国则有数十个国有机器人训练中心，员工戴着VR头盔和外骨骼教机器人打开微波炉。
💡 核心洞见: 就像当年数据标注催生了亚马逊turk一样，今天的家务录制正在催生新的"数据劳工"经济——只是这次是在自己家里，对着自己的iPhone。这暴露了AI训练背后被忽视的伦理问题：隐私、知情同意、数据用途透明度。
时间比预期更长
加州大学伯克利分行的机器人专家Ken Goldberg说："达到目标需要的时间比人们想象的更长。"大型语言模型在文本和图像上训练需要人类10万年才能读完，而人形机器人可能需要更多数据——因为控制机器人关节比生成文本更复杂。