Nagireddy Sriramyachandra ma 25 lat i mieszka w Chennai na południu Indii. Jest gospodynią domową, ale od pewnego czasu na swoich codziennych obowiązkach również zarabia.
Nie prowadzi jednak profilu w mediach społecznościowych i nie nagrywa poradników. Zakłada na głowę smartfon i wykonuje zwyczajne domowe czynności. Kamera rejestruje świat dokładnie z jej perspektywy: jej ręce, przedmioty, po które sięga, sposób, w jaki je chwyta i kolejne ruchy.
W reportażu AFP widzimy ją podczas krojenia mango. Za godzinę takiego nagrania otrzymuje 250 rupii, czyli równowartość nieco ponad 2 dolarów.
„Kto inny dałby ci 250 rupii za godzinę tylko za wykonywanie prac domowych?” – mówiła reporterowi AFP.
Robot musi najpierw zobaczyć, jak robi to człowiek
Po co komu nagranie kobiety gotującej obiad? O ile modele sztucznej inteligencji operujące tekstem czy obrazem można trenować na ogromnych zbiorach cyfrowych danych, nauczenie maszyny poruszania się w prawdziwym świecie jest znacznie trudniejsze. Robot musi wiedzieć nie tylko, czym jest kubek czy ręcznik. Musi nauczyć się, jak go chwycić, pod jakim kątem ustawić dłoń, z jaką siłą wykonać ruch i co zrobić później.
Dlatego tak wartościowe stają się nagrania z perspektywy pierwszej osoby, nazywane danymi egocentrycznymi. Pokazują dokładnie to, co widzi i robi człowiek.
Sriramyachandra przesyła swoje materiały za pomocą specjalnej aplikacji do firmy Objectways, zajmującej się m.in. przygotowywaniem danych dla systemów AI. Gdy podczas nagrywania jej dłonie znikają z pola widzenia kamery, aplikacja informuje ją, że nie zostały wykryte. To właśnie ich ruch jest jednym z najważniejszych elementów całego materiału.
Nagrywane są zresztą nie tylko domowe obowiązki. Osoby tworzące podobne dane pracują w domach, fabrykach i specjalnie przygotowanych studiach, korzystając ze smartfonów, kamer zakładanych na głowę czy czujników ruchu.
Praca domowa nagle stała się cenna
W całej tej historii jest jednak pewien paradoks. Praca wykonywana w domu przez lata była ekonomicznie niemal niewidzialna. Przygotowanie posiłku, posprzątanie kuchni czy złożenie sterty prania nie pojawia się na pasku wynagrodzenia. Najczęściej po prostu trzeba to zrobić.
Tymczasem rozwój robotyki sprawił, że wiedza potrzebna do wykonania tych najzwyklejszych czynności nagle ma konkretną wartość. Żeby maszyna kiedyś potrafiła zrobić kanapkę, złożyć ręcznik czy przygotować kawę, ktoś najpierw musi jej pokazać, jak robi to człowiek. Okazuje się, że coś, co z ludzkiej perspektywy wydaje się banalne, dla robota składa się z ogromnej liczby drobnych decyzji i ruchów.
Dla Sriramyachandry to przede wszystkim dodatkowy zarobek. Jak opowiadała reporterowi AFP, być może któregoś dnia sama będzie miała robota, który wykona za nią część obowiązków.
Tysiące ludzi uczą maszyny swojego świata
Jej historia nie jest wyjątkiem. Według AFP w Indiach przy tworzeniu danych potrzebnych do szkolenia systemów AI pracują już tysiące osób.
Jedna z firm opisanych przez agencję, Qanat Consultancy Services, miała około 2 tys. współpracowników rejestrujących elementy swojej codzienności. Jej założycielka przyznała jednocześnie, że szczególnie trudno było przekonać do udziału kobiety. Powodem były m.in. obawy rodzin związane z prywatnością.
Sama Sriramyachandra również wyznaczyła granice. Nie nagrywa w sypialni. Nawet jeśli ma złożyć ubrania, robi to w salonie. To pokazuje drugą stronę nowego zajęcia. Kamera nie rejestruje przecież wyłącznie ruchów dłoni. Wchodzi do prywatnych domów i pokazuje fragment codziennego życia ludzi, którzy dostarczają dane globalnej branży technologicznej.
Uczą roboty pracy, którą robot może kiedyś wykonać za nich
Ludzie zarabiają dziś na uczeniu maszyn czynności, które w przyszłości maszyny mają wykonywać samodzielnie. Nie oznacza to oczywiście, że za chwilę w każdym domu pojawi się humanoidalny robot składający pranie i przygotowujący kolację. Technologia wciąż mierzy się z ogromnym problemem przeniesienia umiejętności AI z cyfrowego świata do nieprzewidywalnej rzeczywistości. Właśnie dlatego potrzebne są tysiące godzin pozornie nudnych nagrań jak np. ktoś bierze filiżankę, ktoś składa ręcznik, ktoś kroi owoc.
Jeszcze niedawno trudno byłoby przypuszczać, że zwykłe domowe obowiązki mogą stać się częścią jednej z najbardziej zaawansowanych technologicznie gałęzi gospodarki. Dziś ruch dłoni kobiety krojącej mango w swojej kuchni może być fragmentem lekcji dla robota, który kiedyś zrobi to samo. Przyszłość robotyki zaczyna się nie tylko w futurystycznych laboratoriach. Czasem zaczyna się w zwyczajnej kuchni.
Źródło: Agence France-Presse, „The Indian workers training AI robots to take their jobs”, 11 czerwca 2026; NDTV; Al Jazeera.