In un’inchiesta del Guardian, la giornalista Anuj Behal racconta come migliaia di operai indiani stiano, senza saperlo fino in fondo, alimentando l’addestramento dei robot che potrebbero un giorno sostituirli.
Lalita, operaia di una fabbrica di abbigliamento alle porte di Delhi, ricorda la prima volta che i suoi supervisori le hanno fatto indossare una telecamera frontale prima del turno: “Il modo in cui si monta una telecamera a muro, l’hanno montata su di noi”, racconta. Nessuno le ha spiegato perché. La telecamera registrava tutto: il ritmo delle mani mentre guidava il tessuto nella macchina da cucire, la precisione nell’allineare colletti e cuciture, le interazioni con le colleghe.
All’inizio sembrava quasi divertente. Poi l’atmosfera in fabbrica è cambiata: i lavoratori, preoccupati di essere monitorati sulla produttività, hanno iniziato a muoversi con più cautela, parlare meno tra loro, prestare attenzione a ogni gesto.
Quello che Lalita non sapeva è che le sue giornate di lavoro stavano alimentando un mercato in piena espansione: la raccolta di “dati egocentrici“, ovvero registrazioni in prima persona di movimenti e interazioni umane, fondamentali per addestrare robot capaci di sostituire le persone sulle linee di produzione. A differenza dei modelli linguistici come ChatGPT o Gemini, addestrati su enormi quantità di testo disponibile online, i robot hanno bisogno di filmati che mostrino il lavoro fisico dal punto di vista di chi lo compie.
Secondo gli esperti del settore, servirebbero centinaia di milioni, forse miliardi, di ore di attività umana filmata in fabbriche, magazzini, negozi e abitazioni prima che i robot possano muoversi in modo affidabile nel mondo reale. EgoLab, una delle aziende che raccoglie questi dati dalla fabbrica di Lalita a Gurugram, conta Tesla tra i suoi clienti principali: Elon Musk ha previsto che circa l’80% del valore futuro dell’azienda arriverà non dalle auto elettriche, ma dai robot umanoidi.
L’India si è trasformata in un punto di riferimento globale per questo tipo di raccolta dati. Un ecosistema crescente di aziende, tra cui Humyn AI, FPV Labs, Egodata, Scale AI e CynLr, costruisce pipeline di dati per le società di robotica. Secondo Puneet Jindal, fondatore di Labellerr AI, il motivo è semplice: nessun altro luogo offre la stessa combinazione di scala, diversità e densità di lavoro manuale. Il costo gioca un ruolo enorme: un’azienda che paga 30 dollari l’ora per la raccolta dati negli Stati Uniti può ottenere lavoro simile in India per meno di un sesto di quella cifra.
L’inchiesta del Guardian, condotta su sei fabbriche in cinque stati indiani, ha trovato lavoratori che indossano dispositivi che vanno dagli smart glasses Meta a telecamere frontali senza ricevere alcun compenso diretto per i filmati poi venduti alle aziende tecnologiche. “A volte ci danno una bibita“, racconta Lalita, che guadagna circa 200 dollari al mese. “Non sono nemmeno sicura se sia per le riprese o perché il caldo di Delhi è insopportabile”.
Le implicazioni vanno oltre la mancanza di compenso. Alcune aziende usano gli stessi filmati per generare report di produttività, classificando i lavoratori in base al tempo trascorso attivamente al lavoro, stimando le perdite dovute a periodi di “inattività”, arrivando persino a tracciare quanto tempo i dipendenti passano a parlare con i colleghi. Geeta Thatra, ricercatrice della no-profit Work Fair and Free Foundation con sede a Bengaluru, solleva interrogativi anche sulla privacy: racconta di operaie che, dimenticando di indossare la telecamera, sono entrate in bagno con il dispositivo ancora attivo.
Nessuna delle sette aziende tecnologiche intervistate dal Guardian ha dichiarato di aver ottenuto il consenso direttamente dai lavoratori: i permessi, quando esistono, passano attraverso la direzione delle fabbriche. E in contesti dove il lavoro è precario o mediato da intermediari, la stessa nozione di consenso diventa fragile: un’operaia può apparentemente accettare di indossare una telecamera, ma può davvero rifiutarsi senza temere ripercussioni sul proprio impiego?
Il fenomeno si sta espandendo anche oltre le fabbriche, coinvolgendo lavoratori informali come operai edili, rider e venditori ambulanti, pagati direttamente tramite intermediari locali. Munazir, muratore a Bengaluru, guadagna tra 30 e 40 dollari a settimana da questi incarichi, una cifra significativa rispetto agli 8 dollari che guadagna in media in un giorno di lavoro normale. Ma anche lui non sa cosa accada ai filmati che produce.
Secondo Madhumita Dutta, ricercatrice della Ohio State University, il punto centrale è che i lavoratori vengono pagati per il loro tempo, non per il valore a lungo termine generato dai dati che producono. Sarayu Natarajan, fondatrice dell’Aapti Institute, la inquadra in termini ancora più diretti: queste registrazioni catturano conoscenza corporea, accumulata in anni di esperienza, che una volta trasformata in dataset smette di appartenere a chi l’ha generata.
Tornata alla sua macchina da cucire, Lalita continua a lavorare colletti e cuciture come ha sempre fatto. Alla domanda se i lavoratori dovrebbero ricevere una quota del valore generato da questi dati, ride: “Non riceviamo nemmeno il nostro pieno valore per il lavoro che facciamo adesso. Chi ci pagherà quando saremo sostituiti dai robot?“.
Potete leggere il report completo sul The Guardian.
