穆罕默德·阿希姆在班加罗尔剪发和修整胡子已经四年了。但最近，这位22岁的年轻人开始把相机绑在头上来记录自己的工作。相机只记录他的手和手指——客户的面孔被模糊处理。“流程很简单，但你必须要对自己的动作保持纪律。运营团队教会我我的手必须始终整齐地保持在画框内，光线必须清晰，在工作时不能过于突然地倾斜头部。”他每天佩戴相机五到六个小时。“这是不错的钱，但老实说，做一些如此前卫的事情的感觉让我感到兴奋。我从未想过我的剃须技巧会对全球技术公司有用，”阿希姆说道。他是全球数十万名获得报酬以记录自己活动的工人之一。阿希姆的视频被一家地方公司收集，该公司可能有数百人拍摄他们的工作。然后这些视频被出售给科技公司和研究机构，用于训练人工智能——特别是所谓的物理人工智能，一种可以控制现实世界中机器人的人工智能。拉什丹科技收集和处理这种人工生成的数据。“每个机器人公司，每个前沿人工智能实验室，都有他们想要的一种特定类型的数据：工业任务、农业、家务、小型商业工作如陶艺、制衣、刺绣、蜡烛制造。我们会去任何有任务的地方，”联合创始人兼首席执行官沙希尔·拜格说道。他的公司为八到十小时的录制工作支付5到10美元（£3.74; £7.47）。“对许多人来说，这很有意义，”拜格说。保证工人给予同意并对这个过程感到舒适是很重要的，他说。“我们记录手，不记录面孔，而当多相机安装确实捕捉到更多身体或环境时，我们会模糊面孔。没有名字，没有联系方式，没有个人身份的任何信息会进入我们交付的内容。”但他的客户变得更加苛刻。“现在客户要求在一个人的头部周围安装四到六个相机，以覆盖整个场景，而不仅仅是手。说服某人同意佩戴一个小相机是一回事。说服他们同意佩戴几乎是五个相机的头戴设备则是完全不同且更困难的事情。我们为这个数据收集层次支付更多，因为我们向人们提出了更高的要求。”而且这个行业正在变得更加拥挤，阿加瓦尔预计今年在印度会出现更多竞争者。为什么这些数据如此重要？如果你想让机器人在现实世界中导航，他们不能仅仅在计算机模拟中训练，洪·阿加瓦尔（Manish Agarwal）说，他是人类实验室的创始人，专门收集和处理人类生成的数据。大部分数据来自视频，但有时收集者会在手和手指上佩戴硬件以捕捉物理接触。“物理任务需要涉及四肢运动、手指、手腕、肘部、肩膀和动态施力的高质量信号。例如：施加正确的握力，这样一个塑料瓶不会变形，而钢杯会变保持良好的状态，”他说。直到最近，这些数据是不可用的。“没有现存的互联网上关于体现人类活动的档案——没有厨房被清理或由知道施加多少力量的手组装的汽车的数据集。这些数据必须从头开始，在现实世界中、各种环境中捕获，”阿加瓦尔说，他的公司在班加罗尔和旧金山设有基地。目前他的公司在拉丁美洲和东南亚有96,000名数据收集者。人类实验室筛选这些收集者提供的数千小时视频，选择最有用的内容。然后对其进行标签，以便人工智能知道它在观看什么，并以客户可使用的格式打包。“你需要在不同的地理区域收集各种工厂、各种任务的数据，因为如果你想为美国工厂或美国房屋建立部署，你会希望有对这些环境的代理。印度的住宅可能不适合用来为美国的机器人用例构建背景。”但工人们是否在为有朝一日将替代他们工作的机器收集数据？目前，塔塔社会科学学院（TISS）管理与劳动研究学院的高级教授比诺·保罗表示，尚早得知。对某些工人来说，人工智能可能是一个有用的工具，但机器人可能会自动化其他工作，他说。问题是，如果机器开始接管，工人们几乎无能为力。“当工人意识到他们参与了什么时，事情可能已经走得太远，”他说。像许多人一样，他希望政府能监管人工智能。“人工智能不能仅仅被视为一个技术系统。