Gig-Worker als geheime Waffe der KI: Wie Haushaltsvideos humanoide Roboter trainieren

Menschen in Nigeria und Indien befestigen iPhones an ihren Köpfen und filmen sich bei Hausarbeiten – ihre Aufnahmen dienen als Trainingsdaten für humanoide Roboter. Im Wettlauf um die Entwicklung von Maschinen, die sich wie Menschen bewegen sollen, werden solche Videos zur neuen Geheimwaffe der Robotik-Unternehmen.

Zeus, ein Medizinstudent aus Zentralnigeria, kehrt nach langen Tagen im Krankenhaus in seine Wohnung zurück, schaltet ein Ringlicht ein und montiert sein iPhone an der Stirn. Dann beginnt er, seine Tätigkeiten zu filmen: Er hebt die Hände wie ein Schlafwandler, legt ein Laken aufs Bett, bewegt sich langsam, um sicherzustellen, dass seine Hände im Kamerabild bleiben.

Zeus arbeitet als Datenerfasser für das Unternehmen Micro1 mit Sitz in Palo Alto, Kalifornien. Die Firma sammelt Daten aus der realen Welt und verkauft sie an Robotik-Unternehmen weiter. Gig-Worker wie Zeus liefern das Rohmaterial für das Training humanoider Roboter.

Der Wettlauf um humanoide Roboter ist erbittert: Tesla, Figure AI und Agility Robotics investieren Milliarden, um Maschinen zu entwickeln, die in Fabriken und Haushalten helfen können. Videoaufnahmen alltäglicher Verrichtungen gelten als die gefragteste Methode, um diesen Robotern menschliche Bewegungen beizubringen.

Micro1 hat Tausende von Leiharbeiterinnen und Leiharbeitern in über 50 Ländern eingestellt – darunter Indien, Nigeria und Argentinien. In diesen Regionen suchen viele technikaffine junge Menschen nach Arbeit. Sie befestigen iPhones an ihren Köpfen und filmen Wäschefalten, Geschirrspülen und Kochen.

Die Bezahlung ist für lokale Verhältnisse gut: Zeus erhält 15 US-Dollar pro Stunde. In Nigerias angespannter Wirtschaft mit hoher Arbeitslosigkeit ist das ein stattliches Einkommen. Die Arbeit kurbelt die lokale Wirtschaft an, wirft jedoch ethische Fragen auf – insbesondere zum Datenschutz.

„Das wäre eine wirklich schöne Gelegenheit, einen Beitrag zu leisten und Daten zu liefern, die in Zukunft zum Trainieren von Robotern verwendet werden“, sagt Zeus. Er fand den Job im November über LinkedIn und YouTube. Als angehender Arzt findet er die Arbeit jedoch eintönig: „Ich mag das wirklich nicht so sehr“, gesteht er.

„Ich bin der Typ Mensch, der … einen technischen Job braucht, bei dem ich nachdenken muss“, ergänzt Zeus. Die Arbeit ist nicht nur langweilig, sondern mitunter auch seltsam. Die Worker müssen stundenlang gleichförmige Bewegungen ausführen und dabei darauf achten, dass ihre Hände stets im Sichtfeld der Kamera bleiben.

Heikle Fragen betreffen den Datenschutz: Die gefilmten Videos zeigen private Räume und persönliche Gegenstände. Die Arbeiterinnen und Arbeiter wissen oft nicht, wer genau ihre Daten nutzt. Namhafte Robotik-Firmen verarbeiten das Material, ohne dass die Aufnahme-Personen über die Endverwendung informiert sind.

Einwilligung nach Aufklärung ist kaum gegeben. Die meisten Gig-Worker erfahren nur vage, dass ihre Videos zum Training von Robotern dienen. Welche Unternehmen die Daten kaufen und wie lange sie gespeichert werden, bleibt unklar. Datenschützer kritisieren diese Intransparenz scharf.

Wirtschaftlich profitiert die lokale Bevölkerung: In Nigeria und Indien schaffen solche Mikro-Jobs Einkommensmöglichkeiten für Studierende und Arbeitslose. Die Zahlungen erfolgen über digitale Plattformen und stärken die Kaufkraft vor Ort. Kritiker sehen darin jedoch eine neue Form der Ausbeutung.

Die Arbeit ähnelt anderen Crowdsourcing-Modellen wie Clickworker oder Amazon Mechanical Turk, allerdings mit einem entscheidenden Unterschied: Statt simpler Textaufgaben liefern die Worker hochkomplexe Bewegungstabellen für humanoide Roboter. Die Daten sind milliardenschwer – die Löhne bleiben niedrig.

Technisch ist die Erfassung anspruchsvoll: Die iPhones müssen exakt positioniert sein, die Beleuchtung stimmen. Jede unkontrollierte Bewegung kann das Training der Roboter stören. Micro1 überwacht die Qualität durch automatisierte Checks und manuelle Prüfung der Aufnahmen.

Robotik-Unternehmen nutzen die Daten, um neuronale Netze zu trainieren, die menschliche Bewegungen nachahmen. Tesla und Figure AI sollen bereits umfangreiche Kooperationen mit Micro1 eingegangen sein. Die Nachfrage nach realen Bewegungsdaten steigt rasant, da synthetische Daten oft nicht ausreichen.

Die Zukunft der humanoiden Roboter hängt maßgeblich von solchen Daten ab. Branchenexperten schätzen, dass Hunderttausende Stunden gefilmter Alltagstätigkeiten nötig sind, um robuste Bewegungsmodelle zu trainieren. Gig-Worker werden damit zum entscheidenden Faktor im Wettlauf um den ersten massentauglichen Humanoiden.

Kritiker der Arbeitsweise bemängeln, dass die Worker keine Mitsprache bei der Verwendung ihrer Daten haben. Anders als bei Studien wird keine informierte Einwilligung eingeholt. Die Grenzen zwischen bezahlter Arbeit und Datenausbeutung verschwimmen. Ethiker fordern transparente Standards.

Regulierungsfragen sind noch ungeklärt: In den USA und der EU fehlen spezifische Gesetze für das Training von KI mit menschlichen Bewegungsdaten. Datenschutzbehörden prüfen derzeit, ob solche Sammlungen unter die DSGVO fallen. Nigeria und Indien haben keine vergleichbaren Regelungen.

Ethische Implikationen reichen weit: Die Arbeitsweise könnte bestehende Ungleichheiten verstärken – reiche Unternehmen nutzen billige Arbeitskräfte in Entwicklungsländern, um ihre Roboter zu trainieren. Gleichzeitig drohen die Roboter später genau diese Arbeitsplätze zu ersetzen. Ein Teufelskreis.

Der Fall Zeus zeigt die Ambivalenz: Für den nigerianischen Studenten ist der Job eine willkommene Einkommensquelle, doch er reflektiert auch die Machtungleichgewichte. „Ich hoffe, dass meine Daten nicht für etwas Schädliches verwendet werden“, sagt er. Die Antwort bleibt vage – wie die Zukunft der Arbeit selbst.