Nijerya ve Hindistan’da insanlar iPhone’larını başlarına bağlayıp ev işlerini yaparken kendilerini kaydediyorlar.
Michelle Kim / Nisan 2026
Nijerya’nın merkezindeki bir tepe şehrinde yaşayan tıp öğrencisi Zeus, hastanede geçirdiği uzun bir günün ardından stüdyo dairesine döndüğünde, halka ışığını açar, iPhone’unu alnına bağlar ve kendini kaydetmeye başlar. Uyurgezer gibi ellerini önünde kaldırır ve yatağına bir çarşaf serer. Ellerinin kamera kadrajında kalmasını sağlamak için yavaş ve dikkatli hareket eder.
Zeus, Kaliforniya’nın Palo Alto şehrinde bulunan ve robotik şirketlerine satmak üzere gerçek dünya verileri toplayan ABD merkezli Micro1 şirketi için bir veri kaydedicidir. Tesla, Figure AI ve Agility Robotics gibi şirketler, fabrikalarda ve evlerde insanlara benzeyecek ve onlar gibi hareket edecek şekilde tasarlanmış insansı robotlar üretmek için yarışırken, Zeus gibi serbest çalışanlar tarafından kaydedilen videolar, bu robotları eğitmenin en yeni ve popüler yolu haline geliyor.
Micro1, Hindistan, Nijerya ve Arjantin de dahil olmak üzere 50’den fazla ülkede binlerce sözleşmeli işçi işe aldı; bu ülkelerde teknolojiye yatkın gençlerin büyük bir kısmı iş arıyor. Bu kişiler iPhone’larını başlarına takıp çamaşır katlarken, bulaşık yıkarken ve yemek pişirirken kendilerini kaydediyorlar. İş, yerel standartlara göre iyi para kazandırıyor ve yerel ekonomileri canlandırıyor, ancak gizlilik ve bilgilendirilmiş onam konusunda çetrefilli soruları da beraberinde getiriyor. Ve iş zaman zaman zorlayıcı ve tuhaf olabiliyor.
Zeus, Kasım ayında LinkedIn ve YouTube’da her yerde bu işten bahsedilmeye başlanmasıyla işi buldu. “Bu, bir iz bırakmak ve gelecekte robotları eğitmek için kullanılacak veriler sağlamak için gerçekten güzel bir fırsat olurdu,” diye düşündü.
Zeus saatte 15 dolar kazanıyor; bu, Nijerya’nın yüksek işsizlik oranlarıyla boğuşan ekonomisinde iyi bir gelir. Ancak doktor olmayı hayal eden, gözleri parlayan bir öğrenci olarak, her gün saatlerce kıyafetlerini ütülemeyi sıkıcı buluyor.
“Aslında pek hoşuma gitmiyor,” diyor. “Ben düşünmeyi gerektiren teknik bir işe ihtiyaç duyan biriyim.”
Zeus ve MIT Technology Review tarafından röportaj yapılan tüm çalışanlar , çalışmaları hakkında konuşma yetkileri olmadığı için yalnızca takma adlarla anılmayı rica ettiler.
İnsansı robotların yapımı oldukça zordur çünkü fiziksel nesneleri manipüle etmek ustalaşılması güç bir beceridir. Ancak ChatGPT gibi sohbet robotlarının temelini oluşturan büyük dil modellerinin yükselişi, robotikte bir paradigma değişimine ilham verdi. Tıpkı büyük dil modellerinin internetten toplanan devasa metin yığınları üzerinde eğitilerek kelime üretmeyi öğrenmesi gibi, birçok araştırmacı insansı robotların da büyük miktarda hareket verisi üzerinde eğitilerek dünyayla etkileşim kurmayı öğrenebileceğine inanıyor.
Editörün notu: MIT Technology Review okuyucuları tarafından yapılan son bir ankette, insansı robotlar 2026 yılı için belirlediğimiz 10 Çığır Açan Teknoloji listesinin 11. sırasında yer aldı .
Robotik, fiziksel dünya hakkında çok daha karmaşık verilere ihtiyaç duyar ve bu verileri bulmak çok daha zordur. Sanal simülasyonlar robotları akrobatik hareketler yapmaya eğitebilir , ancak nesneleri kavramayı ve hareket ettirmeyi öğretemez, çünkü simülasyonlar fiziği mükemmel doğrulukla modellemekte zorlanır. Robotların fabrikalarda çalışması ve ev işlerinde hizmet vermesi için, toplanması ne kadar zaman alıcı ve pahalı olursa olsun, gerçek dünya verilerine ihtiyacımız olabilir.
Yatırımcılar bu zorluğun üstesinden gelmek için büyük bir hızla para yatırıyor ve 2025 yılında insansı robotlara 6 milyar dolardan fazla yatırım yapıyor . Evde veri kaydı, dünya çapında hızla büyüyen bir serbest çalışma ekonomisi haline geliyor. Scale AI ve Encord gibi veri şirketleri kendi veri kaydedici ordularını kurarken, DoorDash teslimat sürücülerine ev işlerini yaparken kendilerini filme almaları için ödeme yapıyor. Çin’de, devlete ait düzinelerce robot eğitim merkezindeki işçiler, insansı robotlara mikrodalga fırını nasıl açacaklarını ve masayı nasıl sileceklerini öğretmek için sanal gerçeklik başlıkları ve dış iskeletler giyiyor.
Micro1 CEO’su Ali Ansari, “Çok büyük bir talep var ve bu talep gerçekten çok hızlı artıyor,” diyor. Ansari, robotik şirketlerinin artık her yıl kendi şirketinden ve benzer şirketlerden gerçek dünya verileri satın almak için 100 milyon dolardan fazla harcadığını tahmin ediyor.
Bir günün özeti
Micro1’deki çalışanlar, görüşmeler yapan ve ev işi videolarından örnekler inceleyen Zara adlı bir yapay zeka ajanı tarafından değerlendiriliyor. Her hafta, ellerini görünür tutmak ve doğal hızda hareket etmek gibi talimatlara uyarak evlerinde yaptıkları işleri gösteren videolar gönderiyorlar. Videolar hem yapay zeka hem de bir insan tarafından inceleniyor ve ya kabul ediliyor ya da reddediliyor. Daha sonra, yapay zeka ve yüzlerce insandan oluşan bir ekip tarafından videolardaki eylemler etiketleniyor.
Robotları eğitmek için kullanılan bu yaklaşım henüz başlangıç aşamasında olduğundan, iyi eğitim verilerinin ne olduğu henüz net değil. Yine de Ansari, “Robotun temel navigasyon ve dünyayı manipüle etme konusunda iyi bir genelleme yapabilmesi için çok sayıda varyasyon sağlamanız gerekiyor” diyor.
Ancak birçok çalışan, küçük evlerinde çeşitli “ev işi içerikleri” oluşturmanın zorlu bir iş olduğunu söylüyor. Mütevazı bir stüdyoda yaşayan azimli öğrenci Zeus, her gün kıyafetlerini ütülemekten başka bir şey kaydetmekte zorlanıyor. Hindistan’ın Delhi şehrinde özel ders veren Arjun ise, yeni ev işleri üzerinde çok fazla zaman harcadığı için 15 dakikalık bir video hazırlamak için bir saatini harcıyor.
“Evde ne kadar içerik üretilebilir? Ne kadar içerik?” diyor.
Bir de gizlilik konusu var ki bu da oldukça hassas bir mesele. Micro1, çalışanlarından kameralara yüzlerini göstermemelerini veya isim, telefon numarası ve doğum tarihi gibi kişisel bilgilerini vermemelerini istiyor. Ardından, gözden kaçan her şeyi kaldırmak için yapay zeka ve insan inceleyiciler kullanıyor.
Ancak yüzler görünmese bile, videolar işçilerin hayatlarından samimi bir kesit yakalıyor: evlerinin iç mekanları, eşyaları, rutinleri. Ve kameralar önünde ev işleri yaparken ne tür kişisel bilgiler kaydediyor olabileceklerini anlamak zor olabilir. Bu tür görüntülerin incelenmesi, en belirgin tanımlayıcıların ötesinde hassas bilgileri filtrelemeyebilir.
Aile sahibi çalışanlar için özel hayatı kamera dışında tutmak sürekli bir pazarlık meselesi. İki kız çocuğu babası olan Arjun, iki yaşındaki yaramaz kızını kadrajın dışında tutmak zorunda kalıyor. “Bazen çalışmak çok zor oluyor çünkü kızım küçük,” diyor.
Nijerya’da bankacılık sektöründe çalışırken veri kaydediciliğine yönelen Sasha, komşularının şaşkınlıkla kendisini izlemesini engellemek için, ortak bir konut kompleksinde çamaşırlarını dışarı asarken parmak uçlarında yürüyor.
MIT Technology Review tarafından görüşülen işçiler, verilerinin robotları eğitmek için kullanıldığını anlasalar da, verilerinin tam olarak nasıl kullanılacağını, saklanacağını ve Micro1’in verileri sattığı robotik şirketleri de dahil olmak üzere üçüncü taraflarla nasıl paylaşılacağını bilmiyorlar. Ansari’nin belirttiğine göre, gizlilik nedenleriyle Micro1, müşterilerinin isimlerini açıklamıyor veya işçilere katkıda bulundukları projelerin özel niteliğini anlatmıyor.
Maryland Üniversitesi, Baltimore County’de insan merkezli bilişim profesörü olan Yasmine Kotturi, “Eğer çalışanlar bu tür uygulamalara dahil oluyorsa, şirketlerin bu teknolojinin nereye gidebileceği ve uzun vadede onları nasıl etkileyebileceği konusunda onları bilgilendirmesi önemlidir” diyor.
Bazı çalışanlar, zaman zaman şirket Slack kanalında diğer çalışanların verilerinin silinip silinemeyeceğini sorduğunu gördüklerini söylüyor. Micro1, bu tür verilerin silinip silinmediği konusunda yorum yapmaktan kaçındı.
Ansari, “İnsanlar bunu kendi istekleriyle yapıyorlar,” diyor. “İstedikleri zaman çalışmayı durdurabilirler.”
Veriye aç
Binlerce işçinin farklı evlerde ev işlerini farklı şekillerde yapması nedeniyle, bazı robot bilimciler onlardan toplanan verilerin robotları güvenli bir şekilde eğitmek için yeterince güvenilir olup olmadığını sorguluyor.
ASTM International’da robot bilimci olan Aaron Prather, “Evlerimizde yaşam tarzımız güvenlik açısından her zaman doğru olmayabilir,” diyor. “Eğer bu kişiler kazaya yol açabilecek kötü alışkanlıklar öğretiyorlarsa, bu iyi bir veri değil.” Toplanan verilerin muazzam hacmi, kalite kontrolü için incelenmesini zorlaştırıyor. Ancak Ansari, şirketin bir görevi güvenli olmayan şekillerde yerine getirmeyi gösteren videoları reddettiğini, buna karşılık sakar hareketlerin robotlara ne yapmamaları gerektiğini öğretmek için yararlı olabileceğini söylüyor.
Ardından, bu verilerin ne kadarına ihtiyacımız olduğu sorusu ortaya çıkıyor. Micro1, on binlerce saatlik görüntüye sahip olduğunu söylerken, Scale AI ise 100.000 saatten fazla veri topladığını açıkladı .
Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley’de robot bilimci olan Ken Goldberg, “Oraya ulaşmak çok uzun zaman alacak,” diyor. Büyük dil modelleri, bir insanın okuması 100.000 yıl sürecek metin ve görüntüler üzerinde eğitildi ve insansı robotların daha da fazla veriye ihtiyacı olabilir, çünkü robotik eklemleri kontrol etmek metin üretmekten bile daha karmaşık. “İnsanların düşündüğünden daha uzun sürecek,” diyor.
Hindistan’da hareketli bir teknoloji merkezinde yaşayan mühendislik öğrencisi Dattu, üniversitedeki dolu bir gün derslerinin ardından eve geldiğinde akşam yemeğini atlayıp saksı bitkileri ve ağırlıklarla dolu küçük balkonuna koşuyor. iPhone’unu alnına bağlayıp aynı kıyafetleri tekrar tekrar katlarken kendini kaydediyor.
Ailesi ona şaşkınlıkla bakıyor. “Onlar için bu adeta uzay teknolojisi gibi,” diyor. Arkadaşlarına işinden bahsettiğinde ise, “ev işlerini kaydederek para kazanabilecekleri fikrine hayret ediyorlar.”
Üniversite eğitimini veri kaydı ve diğer veri etiketleme işleriyle bir arada yürütmek onu oldukça yoruyor. Yine de, “tüm dünyadan farklı bir şey yapıyormuş gibi hissediyorsunuz,” diyor.