把iPhone綁在額頭上切黃瓜、倒垃圾、摺衣服——這不是行為藝術，而是人類正在為機器人準備「教材」。
2026年5月26日，《連線》雜誌記者里斯·羅傑斯（Reece Rogers）在美國加州三藩市的公寓中，展開了一項為期一週的實驗：他將手機固定在額頭上，以第一人稱視角錄下自己洗碗、倒垃圾、摺疊衣物、沖泡飲料等日常家務，目的只有一個——為正在開發中的人形機器人提供訓練數據。
這種拍攝方式在業界被稱為「自我中心數據」（egocentric data），是一種從配戴者頭部或胸前攝影機所錄製的第一人稱影片。雖然互聯網上充斥著可供爬取的影片，但高度精細的片段——例如數千段手部特寫，展示倒水入杯而不濺出的過程——對機器人學習現實世界任務至關重要。羅傑斯在文章中寫道：「我不再只是一個普通人類，我是現實的傳導者、訊息的媒介。」
22歲的數據收集平台Kled創辦人阿維·帕特爾（Avi Patel）直言：「我希望地球上每個人都錄下自己洗碗的過程，這樣機器人就能學會洗碗，你未來永遠不用再洗。」據報道，帕特爾今年稍早在社交平台X上發布了一段展示公司數據庫的影片，迅速獲得超過400萬次觀看，各大基礎模型公司和實驗室隨即蜂擁而至。Kled目前已擁有超過30萬用戶，除了機器人訓練外，該平台主要付費向用戶購買整部手機相簿，用作人工智能訓練素材。
羅傑斯在測試中還使用了Luel和Waffle Video等平台。外送平台DoorDash今年亦推出了獨立的Tasks應用程式，讓外送員在送餐之餘接拍任務影片賺取收入。然而，他在一週的密集拍攝後坦言，實際報酬相當微薄——「我基本上等於免費訓練了機器人」，這些收入對三藩市每月2,500美元的房租而言幾乎毫無幫助。唯一意想不到的收穫是：他的公寓從未如此整潔。
人形機器人產業正快速擴張。有投資者估計，未來數年內，領先的機器人公司將向第三方數據供應商購買數以億計小時的第一人稱影片。在印度等國家，這類數據收集工作已逐漸普及——當地自僱工作者平均月收入約125美元，而這些影片拍攝工作的報酬可達相近水平。在馬來西亞，Kled也看到早期用戶開始大量接單。
然而，隨著數十萬用戶將含有家居場景的影片上傳至商業平台，隱私問題亦隨之浮現——這些包含個人生活細節的數據最終流向何處、如何被使用，目前仍缺乏明確規範。當人類的日常動作被逐一拆解為機器人的學習素材，「訓練機器人」的界線，或許正在重新定義人與機器之間的關係。
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