被告知用於訓練AI模型，印度工人奮起反抗

人力資源部門聲稱，每位裁縫頭上的微型攝像頭將幫助潛在客户看到產品質量，從而帶來更多訂單，最終為每個人加薪。但工人們懷疑真正的原因是AI。因此，年輕裁縫Ankush Yadav和他的朋友們撬開攝像頭，取出存儲卡並插入手機。“我們在手機上查看錄像，發現它正在記錄我們的聲音、我們説的每一句話、我們的手、我們的工作，一切，每三分鐘一個片段，”Yadav説，“每三分鐘後，它會重新錄製。”

隨着政策制定者和普通民眾努力理解ChatGPT、Claude和Gemini等大型語言模型將如何顛覆數百萬辦公室工作，AI公司競相解決技術中最棘手的問題之一：靈巧性，即訓練AI模型觸摸、感覺和操作現實世界中的物體。機器人已經擅長如焊接和噴漆等規範的接觸任務，但在縫合、縫紉或徒手在包裏摸索手機等非結構化任務上卻難以勝任。理論上，通用人工智能結合人類般的靈巧性將產生人類替代的“機器人軍隊”，這是埃隆·馬斯克等科技巨頭長期夢想的。但首先，機器人需要學會換燈泡。

一種日益流行的方法是使用數百萬小時的人類執行靈巧任務的錄音訓練模型，希望實現靈巧性突破，類似於語言模型（如ChatGPT）在攝取互聯網上大量數據後獲得模仿語言和認知的能力。據估計，未來三年內，機器人實驗室可能花費超過15億美元，以獲取1億到10億小時的人類執行最人性化動作（即熟練使用雙手）的錄像。

一批AI初創公司（如OpenAI和Anthropic）通過未經許可竊取作家、藝術家、音樂家和普通互聯網用户的知識產權，實現了數十億美元的估值。現在，新一批公司希望對手工工人複製這一成功。這些公司與印度工廠主達成協議，提供使用攝像頭監視像Yadav這樣的員工（他們已在剝削條件下工作），以換取錄像。但精明的印度工廠工人向openDemocracy講述了他們如何迄今抵抗此類嘗試，為其他地方的工人提供了抵抗監控資本主義無情衝擊的模板。

“在部署攝像機和傳感器並收穫地球另一端人們的物理運動之前，我們必須問自己：如果我們為所有參與者設計技術，會是什麼樣子？”馬薩諸塞州奧林工程學院人類學教授Caitrin Lynch説，“與工人合作找出他們歡迎的技術，並由此出發，會是什麼樣子？”Lynch研究機器人學與社會學的交叉領域，她表示，與其從工人那裏提取數據，不如將此作為設計AI應用和機器人技術的機會，以同時造福工人和公司。“作為技術專家，我們不能簡單地等待政策趕上我們的技術能力，”她説，“我們有責任審視殖民剝削的歷史，並認識到何時在重複其模式。”

自我中心數據收集 處於機器人研究前沿的技術專家告訴openDemocracy，他們的領域面臨“巨大的數據問題”。簡而言之，機器人學習所需的大型多樣化數據集難以獲得。當前訓練的金標準方法包括人類遠程控制機器人執行物理任務（如舉起或分類），或人類在執行手動任務時佩戴模擬機器人手的“夾持器”。這些方法有效但難以擴展且成本高昂。一種更便宜的方法是使用模擬數據，即在受控虛擬環境中運行和測試用於訓練機器人的AI模型——但這有其自身的缺點。“在模擬中很容易擴展，但沒有什麼比真實數據更好，”在卡內基梅隆大學機器人研究所接受培訓的機器人機器學習工程師Jigar Kumar Patel説，“物理屬性不容易轉化為模型。模擬器正在改進，但我們還沒到那一步，”他解釋説，存在“模擬間隙”，現實世界中物體的屬性（重量、噪音、可觸性、不可預測性）不能準確轉化為數據。

在此背景下，技術專家轉向“自我中心數據”，即從頭戴式攝像機獲得的錄像，這些錄像準確捕捉人執行復雜任務時雙手的位置和配置。可預見的是，一批初創公司湧現出來滿足這一需求。

Egolab.AI如何將監控作為“生產力分析”銷售 一家制造所需頭戴設備的初創公司是Egolab.AI，由兩名居住國外的印度青少年於2026年1月創立，其中一人從美國一所大學的工程專業輟學。openDemocracy採訪了今年早些時候被要求佩戴Egolab頭戴攝像頭的德里工業區兩家工廠的20名工人，但他們未被告知原因。Yadav在較小的工廠工作，該工廠由Pearl Apparel所有，在印度首都外有兩個單位，約500-600名工人。第二家工廠由Pearl Global Industries所有，這是一家在印度、孟加拉國、越南、印度尼西亞和危地馬拉擁有超過30,000名工人的跨國公司，為Zara、Ralph Lauren、Gap和Primark等品牌供貨。儘管名稱相似，這兩家工廠並無關聯。

大約在工廠員工試用其頭戴設備的同時，Egolab被另一家由兩位同樣年輕的創始人領導的初創公司收購。Build Artificial Intelligence Inc.自稱“歷史上最大的自我中心數據收集工作”，旨在“在人類基礎上構建AI”。它由19歲的Edward Xu和21歲的Jonathan Jia於去年在美國特拉華州註冊。Egolab向潛在工廠提供了一項完全體現現代技術中壓迫性動態的交易。在印度新聞網站Scroll.in獲得並與openDemocracy分享的演示文稿中，Egolab邀請印度製造公司“引領全球AI數據革命”，幫助收集“組裝、機加工、裝載”工作流程的真實錄像。作為回報，它向公司免費提供所謂的“AI驅動的效率報告”，這些報告來自通過相同攝像頭監控工人，監控他們如何在車間利用時間，是否閒置，甚至是否聚集了幾秒鐘。這家初創公司將這種窺探稱為基於其專有模型的“生產力分析”。該公司生成的一份樣本報告包括“關鍵洞察”，如“51%的閒置時間是社交。這比頂級工廠高3倍。我們注意到在下午2:00-3:30之間，來自不同工位的工人聚集在CAM 02佩戴者附近”以及“午餐後所有工人的生產力下降35%。頂級工廠通過午餐後立即開始高優先級任務而不是讓工人‘慢慢恢復’來解決這一點”。Egolab的演示文稿稱“工人自願選擇”佩戴攝像頭，並且“隨時可以退出”——這些説法與openDemocracy採訪的工人的經歷相矛盾。

“通過獲取已經是受限制勞動力且幾乎沒有議價能力的員工數據，這些公司正在監管真空中收集數據，”新德里技術律師Shruti Narayan説。印度仍然沒有健全的數據保護立法。其主要的隱私法《數字個人數據保護法》經歷了多年的延遲和推遲，最終於2023年在一週內匆忙通過，同時議會反對派成員退出。其大部分隱私條款（尤其是關於同意的）被推遲，要到2027年中期才生效。Egolab.AI和Build AI未回應評論請求。如果回應，本報告將更新。

工人被要求佩戴監控頭戴設備兩週 在Pearl Global和Pearl Apparel，工人在3月下旬和4月初被要求佩戴頭戴設備兩週。一方面，攝像頭只是一個僅有不到20%的工廠員工持有書面合同的國家中的又一個剝削實例。另一方面，這些測試明顯令人不安，它們像開始一樣神秘地停止了。Yadav説Pearl Apparel的工人最初對工廠車間上這種奇怪的新入侵感到困惑。“他們要求我們[佩戴頭戴設備]整整八小時，看我們工作多久，比如説，用手機多久；他們記錄一切，”他説，並補充説：“他們能聽到我們説的每一句話。”在公司文件中，Egolab.AI聲稱它在進一步提供的數據中模糊了面部並靜音了聲音，但這不是工人的經歷。“一個團隊大約早上9點到達，要求裁縫、助手（剪線頭、打包衣服、貼標籤）戴上頭戴攝像機，”Yadav的一位同事、經驗豐富的大師裁縫Arun Ram説，“然後下午5:30，當普通班結束時，他們取走了設備。”在兩家工廠，工人分享多年勞動磨練出的技能（他們賴以謀生）而獲得的補償是一盒温暖的芒果Frooti，一種人工水果味飲料。

‘為什麼要讓我們戴這個？’ 當取下攝像頭的請求被置若罔聞時，工人悄悄停止佩戴或反覆取下並戴上使錄像無用，並阻礙“生產力分析”。“戴着頭疼，我就取下來，”與Ram在同一層工作的Veena Devi回憶道。Devi十年前從北方邦的村莊遷移到德里周圍的工業區。“我試圖取下，但主管一再要求戴上，所以我只好把攝像頭放回頭上。”Devi説她和同事們多次詢問數據收集的目的，但無論是主管還是每天早上分發頭戴設備的年輕團隊都沒有回應他們。“我們問，‘為什麼要讓我們戴這個？’但主管不説。”Pearl Global的年輕裁縫Sonu Kumar説，他的主管告訴他數據收集是為了“培訓”——但沒説培訓誰。當聽説錄像可能用於自動化和訓練AI時，Kumar補充説：“如果我知道是為了訓練機器人，我寧願不戴。如果他們想讓機器人做這項工作，那為什麼不讓機器人縫衣服呢？”兩家工廠的中層管理人員和人力資源似乎也同樣不知情。在Pearl Apparel，一位人力資源經理説，因為高級管理層沒有告訴他們攝像頭的目的，他們告訴工人是為了“將來培訓其他工人”。在Pearl Global，人力資源… [文章因成本控制被截斷]