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上个月，我连续一周在公寓里用第一人称视角记录切黄瓜、洗碗、倒饮料等家务操作。这种被行业称为“自我中心数据”的视频，正成为训练类人机器人完成精细动作任务的关键资源。随着越来越多公司研发AI模型，这类高特异性视频（如手部倒水不洒的特写镜头）需求激增，投资者预计未来几年头部企业将从第三方采购数亿小时的数据。
22岁的Kled创始人Avi Patel表示：“希望全球每个人都记录自己洗碗的过程，这样机器人就能帮你永远不用做这些家务。”Kled等数据收集平台已在印度等国家兴起，当地自雇者月收入约125美元，这类零工收入与之相近。
我通过Kled、Luel和Waffle Video等平台完成任务，收入微薄，却意外让公寓变得前所未有的整洁。Kled的爆火源于Patel年初在X平台发布的视频，展示了公司30万用户上传的海量数据，引发400万次观看，众多AI实验室和模型开发商纷纷联系采购数据。
该平台除家务视频外，还收集用户整个相机胶卷作为训练数据，马来西亚已有早期采用者。“特殊任务”板块允许用户选择任务类型（如倒垃圾，标注“中等报酬”），但具体时薪未公开，公司称下月更新将列出部分任务的报酬。随着美国企业如DoorDash的Tasks应用加入，这类“传递现实”的零工或成更多人维持生计的选择。
