الأعمال المنزلية اليومية التي يتم تصويرها مقابل بضع بنسات في الساعة تساعد على تحسين تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

لتغذية موجة من مجموعات بيانات تدريب الروبوتات، يقوم عمال الهنود مثل ناجيردي سريرامياشندرا بتصوير أفعال يومية باستخدام هواتف ذكية مثبتة على الرأس مقابل حوالي 250 روبية (حوالي 2.40 دولار) في الساعة. تحوّل شركات مثل Objectways و Humyn Lab المقيمة في بنغالور هذه اللقطات الذاتية إلى تسميات تدريبية مع قيام المستثمرين بتقدير سوق الروبوت البشري بحوالي 38 مليار دولار بحلول عام 2035.

• الملخصات الرئيسية:
• تدفع Objectways حوالي 2.40 دولار في الساعة مع تزويد الهند لبيانات تدريب الروبوتات الذكية.
• تتوقع Goldman Sachs أن تصل الروبوتات البشرية إلى $38B بحلول 2035، مما يعزز الطلب على الذكاء الاصطناعي.
• يواجه Ravi Shankar’s Objectways مناقشات حول الخصوصية والمساواة في الأجور مع توسع الذكاء الاصطناعي.

في تاميل نادو، تلتقط كاميرا على عصابة رأس ناجيردي سريرامياشندرا وهو يقطع المانجو، وتصبح اللقطات بيانات تدريب للروبوتات مقابل حوالي 2.40 دولار في الساعة. تغذي تلك المهام المحمولة خط أنابيب فيديو ذاتي يمر من مصانع النسيج إلى محلات التعليق مثل Objectways وإلى ممرات التكنولوجيا في الولايات المتحدة حيث يلتقي المدير التنفيذي Ravi Shankar مع موجة الطلب التالية على الذكاء الاصطناعي. المال بسيط، لكن التوقعات السوقية ليست كذلك، حيث تقدر Goldman Sachs سوق الروبوتات البشرية بـ 38 مليار دولار بحلول 2035. بين هذين الرقمين تبرز أسئلة معقدة حول من يستفيد من دفع الهند لتكون مركز بيانات، وما يعنيه التسجيل المستمر لخصوصية العمال.

تصوير الحياة اليومية لتدريب الذكاء الاصطناعي غدًا

يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى سياق بشري، وفي الوقت الحالي غالبًا ما يبدو هذا السياق كأنه هاتف ذكي مثبت على رأس عامل، يلتقط العادي. في جنوب الهند، يصور الناس أنفسهم وهم يقطعون المانجو، يربطون الأحذية، أو يصنعون القهوة. تساعد تلك اللقطات الشركات الأمريكية على تحسين الروبوتات والمساعدين الذين يتعلمون بالمشاهدة. الأجر منخفض، والمخاطر على تطوير الذكاء الاصطناعي العالمي عالية.

كسب القروش مقابل بيانات تشبه الإنسان

بالنسبة لمهمة منزلية نموذجية، يكسب العمال حوالي 2.40 دولار في الساعة، مسجلين لقطات من وجهة نظر الشخص الأول تظهر بالضبط كيف تتحرك الأيدي خلال مهمة. يُطلق على هذا الفيديو الذاتي، ويُقدر لأنه يرسم نية، وحركة، وبيئة في تدفق واحد. تعلم تلك المقاطع التقليد، وهو أمر حاسم إذا كان من المتوقع أن تطوي الروبوتات الغسيل أو تحضر الطعام بدون برمجة خطوة بخطوة.

عمل تسمية البيانات للذكاء الاصطناعي

واحدة من مراكز سلسلة التوريد هذه هي Objectways، شركة تسمية البيانات التي أسسها Ravi Shankar وتعمل بشكل وثيق مع عملاء التكنولوجيا في الولايات المتحدة. يصور الموظفون مئات من المهام الصغيرة داخل منازل مسرحية ونماذج مصانع، ثم يقوم الزملاء بتعليق الإطارات إلى خطوات قابلة للقراءة آليًا. وفقًا للشركة، يُستخدم الناتج في فرق بناء روبوتات منزلية وأنظمة مستودعات في منصات كبرى، بما في ذلك شركات مثل أمازون.

الاقتصاديات صعبة التجاهل. يتطلب تدريب الروبوتات البشرية والمتنقلة كميات هائلة من بيانات السلوك النظيفة والواقعية. هذا يعزز سوق الخدمات الذي تتابعه وول ستريت عن كثب. وفقًا لـ Goldman Sachs، قد يتجاوز الإنفاق المرتبط بالروبوتات البشرية 38 مليار دولار بحلول 2035، بشرط انخفاض تكاليف الأجهزة واستمرار تحسين النماذج العامة.

التحديات والأسئلة الأخلاقية

يثير هذا العمل قضايا معقدة تتبع البيانات إلى وادي السيليكون. الخصوصية هي القلق الأول، حيث غالبًا ما تأتي اللقطات من المطابخ وغرف المعيشة وأرضيات المصانع. يتجنب بعض العمال التصوير في غرف النوم أو مع أفراد الأسرة تمامًا. ويريد آخرون قواعد واضحة بشأن الاحتفاظ، والترخيص، وما إذا كانت محتوياتهم ستُدرج في نماذج تجارية مستقبلية بدون تعويض مستمر.

> > 🚨 عمال الهند يدربون روبوتات الذكاء الاصطناعي على أخذ وظائفهم. > > > مقابل 250 روبية في الساعة، يسجل العمال أنشطة يومية لمساعدة شركات التكنولوجيا العالمية على تدريب روبوتات مدعومة بالذكاء الاصطناعي على التحرك مثل البشر. pic.twitter.com/Y5DYgGcMTh > > > — Bharat Tech & Infra (@BharatTechIND) 11 يونيو 2026 > >

هناك أيضًا مسألة المساواة في الأجور. المسافة بين روبوت مدرب على عمالة منخفضة التكلفة ومنتج فاخر يُباع في الولايات المتحدة تثير التدقيق من قبل صانعي السياسات والعملاء. هل يجب أن تتطلب مجموعات البيانات التي تمكّن الروبوتات ذات الهوامش العالية أجورًا أعلى للمساهمين؟ يظل هذا السؤال ظلًا على ازدهار الذكاء الاصطناعي، تمامًا كما كانت المناقشات حول خدمات الركوب وإدارة المحتوى قبل عقد من الزمن.

ومع ذلك، يواصل الحجم دفع السوق قدمًا. تحتاج فرق الولايات المتحدة إلى أيدي متنوعة، وإضاءة، وبيئات لتجنب نماذج هشة. في الوقت الحالي، تظل الكاميرات تسجل، قطعة مانجو واحدة وطيّة منشفة في كل مرة، وتحول الإيماءات اليومية إلى مجموعة التدريب التالية للآلات التي تريد أن تتعلم كيف نعيش ونعمل.