AIモデル訓練のために、インド人労働者が抵抗

人事スタッフは、各仕立て屋の頭に取り付けられた小さなカメラによって、潜在的な顧客が製品の品質を確認し、より多くの注文を出すようになり、インドの首都郊外にある衣料工場の全員の賃金が上がると主張した。しかし労働者は、本当の理由はAIだと疑った。そこで、若い仕立て屋アンクシュ・ヤダブと彼の友人はカメラをこじ開け、メモリーカードを取り出し、携帯電話に差し込んだ。「私たちは動画を携帯で見て、それが私たちの声、私たちが言ったことすべて、手、仕事、すべてを3分間のクリップで録画していることを発見した」とヤダブは言う。「3分ごとに、新しく録画されていた」。

政策立案者や一般市民が、ChatGPT、Claude、Geminiなどの大規模言語モデルが何百万ものオフィスワークをどのように破壊するかを理解しようと奮闘する中、AI企業はテクノロジーの中で最も厄介な問題の一つ、つまり、現実世界の物体に触れ、感じ、操作するようにAIモデルを訓練する器用さを解決するための競争を繰り広げている。ロボットは溶接やスプレー塗装などの規制された非接触タスクにはすでに優れているが、縫製や縫い物、またはハンドバッグの中で盲目的に電話を探すなどの非構造化タスクには苦労している。理論的には、人間のような器用さを備えた汎用人工知能は、世界で最も裕福な人物であるイーロン・マスクなどのテクノロジー大物が長い間夢見てきた「ロボット軍団」をもたらすだろう。しかしその前に、ロボットは電球の交換を学ぶ必要がある。

ますます人気が高まっているアプローチの一つは、人間が器用な作業を行う何百万時間もの録画でモデルを訓練し、ChatGPTのような言語モデルがインターネット上で利用可能な膨大なデータコーパスを取り込んだ後に言語と認知を模倣する能力を獲得したのと同様の器用さのブレークスルーを達成することだ。ある推定によれば、今後3年間でロボット研究室は、人間が最も人間らしい動作、すなわち熟練した手の使用を行う映像を1億時間から10億時間取得するために15億ドル以上を費やす可能性がある。

OpenAIやAnthropicなどのAIスタートアップは、作家、アーティスト、ミュージシャン、一般のインターネットユーザーの知的財産を同意なしに盗むことで、数十億ドルの評価額を達成してきた。今、新たな企業グループが肉体労働者で同じ成功を繰り返そうとしている。これらの企業はインドの工場主と提携し、すでに搾取的な条件下で働くヤダブのような従業員を監視するカメラの使用を提供し、その映像と引き換えに、つまりはデータを得ている。しかし、賢いインドの工場労働者はopenDemocracyに、これまでのところそのような試みに抵抗してきた方法を語り、他の場所の労働者に監視資本主義の容赦ない猛攻撃を阻止するためのテンプレートを提供している。

「地球上の反対側で人々の物理的な動きを収穫するカメラとセンサーを配備する前に、私たちは自問しなければなりません。もしすべての関係者のために技術を設計したら、どのように見えるだろうか？」と、マサチューセッツ州オーリン工科大学の人類学教授ケイトリン・リンチは言う。「労働者と協力して、彼らが歓迎する技術を見つけ、そこから始めることはどのように見えるだろうか？」ロボット工学と社会の交差点を研究するリンチは、労働者からデータを抽出するのではなく、これは労働者と企業の両方に利益をもたらすAIアプリケーションとロボット技術を設計する機会になる可能性があると述べた。「技術者として、私たちは単に政策が技術能力に追いつくのを待っているわけにはいきません。私たちには植民地搾取の歴史を振り返り、そのパターンを繰り返している時期を認識する責任があります」と彼女は言った。

自己中心データ収集 ロボット研究の最先端にいる技術者はopenDemocracyに、彼らの分野は「巨大なデータ問題」に直面していると語った。簡単に言えば、ロボットが学習するために必要な大規模で多様なデータセットを入手するのは難しい。現在の訓練のゴールドスタンダードなアプローチには、人間がロボットを遠隔操作して持ち上げや仕分けなどの物理的タスクを実行すること、または人間がロボットの手を模した手袋のような「グリッパー」を着用して手動タスクを実行することが含まれる。これらは効果的だが、拡張が難しく非常に高価である。より安価なアプローチは、シミュレーションデータを使用することである。これは、ロボットを訓練するために設計されたAIモデルを制御された仮想環境で実行およびテストするものだが、これにも欠点がある。「シミュレーションでは簡単に拡張できますが、実際のデータほど良いものはありません」と、米国カーネギーメロン大学ロボット工学研究所で訓練を受けたロボット工学機械学習エンジニアのジガー・クマール・パテルは言う。「物理的特性はモデルに簡単に変換できません。シミュレーターは改善されていますが、まだそこには達していません」と彼は説明し、「シミュレーションのギャップ」があると述べた。現実世界のオブジェクトの特性（重量、ノイズ、触りやすさ、予測不可能性）はデータに正確に変換されない。

この文脈で、技術者は「自己中心データ」、つまり頭部装着カメラから得られる映像に目を向けている。これは、複雑なタスクを実行する際の人間の手の位置と構成を正確に捉える。予想通り、このニーズに対応するために多くのスタートアップが出現している。

Egolab.AIがいかに監視を「生産性分析」として販売しているか このデータに必要なヘッドギアを製造しているスタートアップの一つがEgolab.AIである。これは2026年1月に海外に住む2人のインド人10代によって設立され、そのうちの1人は米国の大学の工学プログラムを中退していた。openDemocracyは、今年初めにEgolabのヘッドマウントカメラを着用するよう求められたデリーの工業地帯にある2つの工場の20人の労働者に話を聞いたが、彼らはその理由を説明されていなかった。ヤダブは、インド首都郊外の2つのユニットで約500〜600人の労働者を雇用するPearl Apparelが所有する小規模な工場で働いている。2つ目の工場はPearl Global Industriesが所有し、インド、バングラデシュ、ベトナム、インドネシア、グアテマラで3万人以上の労働者を擁する多国籍企業で、Zara、Ralph Lauren、Gap、Primarkなどのブランドに供給している。名前が似ているが、2つの工場に関連性はない。

工場従業員がヘッドギアを試用していたのとほぼ同時期に、Egolabは同じく若い2人の創業者が率いる別のスタートアップに買収された。Build Artificial Intelligence Inc.は、「歴史上最大の自己中心データ収集活動」と自称し、「人間の基盤の上にAIを構築する」ことを目的としている。これは昨年、米国デラウェア州で19歳のエドワード・シュウと21歳のジョナサン・ジアによって登録された。Egolabは、現代の職場におけるテクノロジーの抑圧的なダイナミクスを完璧に体現する取引を潜在的な工場に提供した。

インドのニュースサイトScroll.inが入手しopenDemocracyと共有したピッチデッキで、Egolabはインドの製造企業に「世界のAIデータ革命を先導する」よう呼びかけ、「組立、機械加工、積み込み」のワークフローの本物の映像を収集するのを支援するよう求めた。その見返りとして、同社は同じカメラを通じて労働者を監視することから得られるいわゆる「AI駆動の効率レポート」への無料アクセスを企業に提供した。このレポートは、労働者が工場フロアでどのように時間を使っているか、アイドル状態かどうか、さらには数秒間集まったかどうかを監視するものだった。このスタートアップは、この詮索を独自モデルに基づく「生産性分析」と呼んだ。同社が作成したサンプルレポートには、「アイドル時間の51％は社交。これはトップ工場の3倍。CAM 02の着用者の近くで午後2:00〜3:30に異なるステーションの労働者が集まっていることに気づいた」や「昼食後、全労働者の生産性が35％低下。トップ工場は、労働者が‘ゆっくり戻る’ことを許すのではなく、昼食直後に優先順位の高いタスクを開始することでこれを解決している」などの「重要な洞察」が含まれていた。Egolabのピッチデッキは、「労働者は自発的に選択する」とし、「いつでも撤回できる」と述べていたが、これらの主張はopenDemocracyがインタビューした労働者の経験と矛盾していた。

「すでに交渉力がほとんどなく、拘束された労働力である従業員のデータを取得することで、これらの企業は規制の空白の中でデータを収集している」と、ニューデリーを拠点とするテクノロジー弁護士シュルティ・ナラヤンは言う。インドにはまだ強固なデータ保護法がない。主要なプライバシー法であるデジタル個人データ保護法は、何年もの遅延と延期を経て、2023年に議会の野党議員が退席する中、1週間で急遽可決された。プライバシー条項の大部分（特に同意に関するもの）は延期され、2027年半ばまで発効しない。Egolab.AIとBuild AIはコメントの要請に応じなかった。応じた場合、この報告は更新される。

労働者は2週間にわたって監視ヘッドギアの着用を求められた Pearl GlobalとPearl Apparelの両方で、労働者は3月下旬から4月上旬の2週間、ヘッドギアを着用するよう求められた。一方で、カメラは、工場従業員の20％未満しか書面による契約を持たない国における、もう一つの搾取の事例に過ぎなかった。他方で、試験には明らかに不気味な点があり、それは始まったのと同じように不思議に終わった。ヤダブは、Pearl Apparelの労働者は当初、工場フロアでの奇妙な新しい侵入に困惑していたと語った。「彼らは私たちに[ヘッドセットを] 8時間すべて着用するよう求め、どれだけ働いているか、例えばどれだけ携帯電話を使っているかを確認していた。彼らはすべてを記録していた」と彼は言い、さらに「彼らは私たちが言うすべてを聞くことができた」と付け加えた。会社の文書で、Egolab.AIは、さらに利用可能にするデータで顔をぼかし、音声を消音すると主張しているが、それは労働者の経験ではなかった。「チームは午前9時頃に到着し、仕立て屋、ヘルパー（糸を切る、衣服を包装する、ステッカーを貼る）にヘッドカメラを着用するよう求めた」と、ヤダブの同僚で、他の仕立て屋が再現するためのプロトタイプを縫う経験豊富なマスター仕立て屋アルン・ラムは言う。「そして午後5時30分、通常のシフトが終わると、彼らはデバイスを持ち去った」。両工場で、何年もの労働で磨かれたスキル（それによって生計を立てている）を、自分の仕事をこなすロボットを訓練したい会社と共有した労働者への報酬は、温かいテトラパックのマンゴー・フルーティ（人工フルーツ風味飲料）だった。

「なぜこれを着けさせるのか？」 カメラを外してほしいという懇願が無視されると、労働者は静かに着用をやめるか、繰り返し着脱して映像を役立たずにし、「生産性分析」を妨害した。「着けると頭が痛くなり、外してしまった」と、ラムと同じフロアで働いていたヴィーナ・デヴィは回想する。デヴィは10年前にウッタル・プラデーシュ州の村からデリー周辺の工業地帯に移住してきた。「外そうとしたが、上司が何度も着けるように言うので、カメラを頭に戻さなければならなかった」。デヴィは、彼女と同僚はデータ収集の目的について何度も尋ねたが、上司も毎朝ヘッドセットを配りに来る若者のチームも答えなかったと語った。「私たちは『なぜこれを着けさせるのか？』と尋ねたが、上司は言わなかった」。Pearl Globalの若い仕立て屋ソヌ・クマールは、上司からデータ収集は「訓練」のためだと告げられたが、誰のための訓練かは言われなかったと語った。映像が自動化とAI訓練に使用される可能性があると聞いて、クマールは「もしロボットを訓練するためだと知っていたら、着けたくなかったでしょう。もしロボットにこの仕事をさせたいのなら、なぜすでに服を縫わせるロボットを手に入れないのですか？」と付け加えた。両工場の中間管理職と人事スタッフも同様に状況を把握していないようだった。Pearl Apparelでは、人事マネージャーが、上級管理職がカメラの目的を伝えていなかったため、労働者には「将来他の労働者を訓練するため」と伝えたと述べた。Pearl Globalでは、人事… [コスト制御のため打ち切り]