Delhi’deki fabrikalarda işçiler, robotların yerlerine geçecek olanlara en insani davranışları öğretme çabalarına direniyorlar.
Anumeha Yadav
Yapay zeka insan eline ihtiyaç duyuyor. Hintli işçiler buna karşı çıktı.
Yayınlanma tarihi: /17 Temmuz 2026 / 17 Temmuz 2026.
İnsan kaynakları personeli, her terzinin başına takılan küçük kameraların, potansiyel müşterilerin ürünlerin kalitesini görmesini ve daha fazla sipariş vermesini sağlayacağını, bunun da Hindistan’ın başkentinin dışındaki giyim fabrikasında çalışan herkesin maaşlarında artışa yol açacağını iddia etti. Ancak işçiler asıl nedenin yapay zeka olduğunu düşünüyorlardı.
Böylece genç bir terzi olan Ankush Yadav ve arkadaşları kameraların kapaklarını açtılar, hafıza kartlarını çıkardılar ve telefonlarına taktılar.
Yadav, “Görüntüleri cep telefonlarımızdan izledik ve seslerimizi, söylediğimiz her şeyi, ellerimizi, çalışmalarımızı, her şeyi üç dakikalık klipler halinde kaydettiğini gördük,” dedi. “Her üç dakikada bir yeniden kayıt yapıyordu.”
Politika yapıcılar ve sıradan insanlar, ChatGPT, Claude ve Gemini gibi büyük dil modellerinin milyonlarca ofis işini nasıl alt üst edeceğini anlamaya çalışırken, yapay zeka şirketleri teknolojinin en karmaşık sorunlarından birini çözmek için yarışıyor: el becerisi, yani yapay zeka modellerini gerçek dünyadaki nesnelere dokunmaya, hissetmeye ve onları manipüle etmeye eğitmek. Robotlar zaten kaynak ve sprey boyama gibi düzenlenmiş temassız görevlerde iyidir, ancak dikiş, nakış veya bir çantada körü körüne telefon arama gibi yapılandırılmamış görevlerde zorlanırlar.
Teoride, insan benzeri el becerisiyle birleşmiş yapay genel zeka, dünyanın en zengin adamı Elon Musk gibi teknoloji devlerinin uzun zamandır hayalini kurduğu insan yerini alacak ” robot ordusunu ” ortaya çıkaracaktır. Ancak öncelikle robotların ampul değiştirmeyi öğrenmesi gerekiyor.
Giderek popülerleşen bir yaklaşım, insanların el becerisi gerektiren işleri yaparken çekilmiş milyonlarca saatlik kayıtlarını modellere uygulayarak, ChatGPT gibi dil modellerinin internette bulunan geniş veri kümesini özümseyerek dil ve bilişsel yetenekleri taklit etme becerisi kazanmasına benzer bir el becerisi atılımı elde etme umududur. Bir tahmine göre, önümüzdeki üç yıl içinde robotik laboratuvarları, belki de en insani eylemlerden biri olan el becerilerinin ustaca kullanımını gösteren 100 milyon ila 1 milyar saatlik görüntü elde etmek için 1,5 milyar dolardan fazla harcama yapabilir.
OpenAI ve Anthropic gibi birkaç yapay zeka girişimi, yazarların, sanatçıların, müzisyenlerin ve sıradan internet kullanıcılarının fikri mülkiyetini izinsiz çalarak milyarlarca dolarlık değerlemelere ulaştı. Şimdi ise yeni bir şirket grubu, bu başarıyı el emeğiyle çalışan işçilerle tekrarlamayı hedefliyor. Bu firmalar, Hindistan’daki fabrika sahipleriyle anlaşmalar yaparak, Yadav gibi zaten sömürücü koşullar altında çalışan işçileri gözetlemek için kameralarını kullanma karşılığında görüntüleri talep ediyorlar.
Ancak deneyimli Hintli fabrika işçileri, openDemocracy’ye bu tür girişimlere nasıl direndiklerini anlatarak, gözetim kapitalizminin amansız saldırısını engellemek için dünyanın dört bir yanındaki işçilere bir örnek teşkil ettiler.
Massachusetts’teki Olin Mühendislik Koleji’nde antropoloji profesörü olan Caitrin Lynch, “Kameraları ve sensörleri yerleştirmeden ve dünyanın öbür ucundaki insanların fiziksel hareketlerini kaydetmeden önce kendimize şu soruyu sormalıyız: Teknolojimizi ilgili herkes için tasarlasaydık nasıl olurdu?” dedi. “İşçilerle ortaklık kurarak hangi teknolojiyi memnuniyetle karşılayacaklarını öğrenmek ve oradan yola çıkmak nasıl olurdu?”
Robotik ve toplum arasındaki kesişim noktasını araştıran Lynch, bunun çalışanlardan veri toplamak yerine, hem çalışanlara hem de şirketlere fayda sağlayacak yapay zeka uygulamaları ve robotik teknolojisi tasarlamak için bir fırsat olabileceğini söyledi.
“Teknoloji uzmanları olarak, politikaların teknolojik yeteneklerimize yetişmesini bekleyemeyiz,” dedi. “Sömürgeciliğin tarihine bakmak ve onun kalıplarını tekrarladığımızı fark etmek bizim sorumluluğumuzdur.”
Robotik araştırmalarının ön saflarında yer alan teknoloji uzmanları, openDemocracy’ye alanlarının “büyük bir veri sorunuyla” karşı karşıya olduğunu söyledi. Kısacası, robotların öğrenmesi için gereken büyük ve çeşitli veri kümelerine ulaşmak zor.
Günümüzde eğitimde altın standart olarak kabul edilen yaklaşımlar, bir insanın uzaktan kumanda ile bir robotu kontrol ederek kaldırma veya sıralama gibi fiziksel görevleri yerine getirmesini veya bir insanın robot elini taklit eden eldiven benzeri bir “kavrama aleti” giyerek manuel bir görevi yerine getirmesini içerir. Bunlar etkili yöntemlerdir, ancak ölçeklendirilmesi zordur ve çok pahalıdır.
Daha ucuz bir yaklaşım ise simülasyon verilerini kullanmaktır; bu yöntemde robotları eğitmek için tasarlanmış bir yapay zeka modeli kontrollü bir sanal ortamda çalıştırılır ve test edilir; ancak bunun da kendi dezavantajları vardır.
Massachusetts, Cambridge’deki Robotik ve Yapay Zeka Enstitüsü’nde robotikçi ve makine öğrenimi mühendisi olan Jigar Kumar Patel, “Simülasyonda ölçeklendirme kolayca yapılabilir, ancak hiçbir şey gerçek veriler kadar iyi değildir,” dedi. “Fiziksel özellikler modellere kolayca aktarılamaz. Simülatörler gelişiyor ancak henüz istediğimiz noktada değiliz,” diye açıklayan Patel, gerçek dünyadaki nesnelerin özelliklerinin (ağırlıklar, gürültüler, dokunmaya karşı esneklik, öngörülemezlik) verilere doğru bir şekilde aktarılamadığı bir “simülasyon açığı”ndan bahsetti.
Bu bağlamda, teknoloji uzmanları, karmaşık görevleri yerine getirirken insan ellerinin pozisyonlarını ve konfigürasyonlarını doğru bir şekilde yakalayan, başa takılan kameralardan elde edilen görüntüler olan “egosantrik verilere” yöneliyorlar. Tahmin edilebileceği gibi, bu ihtiyacı karşılamak için bir dizi yeni girişim ortaya çıktı.
Bu veriler için gerekli olan başlığı üreten girişimlerden biri de , bu yılın Ocak ayında yurt dışında yaşayan iki Hintli genç tarafından kurulan Egolab.AI’dir ; bu gençlerden biri ABD’deki bir üniversitede mühendislik programını bırakmıştır.
openDemocracy, bu yılın başlarında Egolab’ın başa takılan kameralarını takmaları istenen ancak neden böyle bir şey yapacakları konusunda bilgilendirilmeyen Delhi’nin sanayi bölgesindeki iki fabrikadan 20 işçiyle konuştu. Yadav, Hindistan başkentinin dışında iki tesiste yaklaşık 500-600 işçi çalıştıran Pearl Apparel’e ait iki fabrikadan daha küçük olanında çalışıyor. İkinci fabrika ise Hindistan, Bangladeş, Vietnam, Endonezya ve Guatemala’da 30.000’den fazla çalışanı olan ve Zara, Ralph Lauren, Gap ve Primark gibi markalara tedarik sağlayan çok uluslu bir şirket olan Pearl Global Industries’e ait . Benzer isimlerine rağmen iki fabrika arasında bir bağlantı yok.
Konuştuğumuz fabrika çalışanlarının başlıklarını denediği sıralarda, Egolab, benzer şekilde genç iki kurucu tarafından yönetilen başka bir girişim şirketi tarafından satın alındı. Build Artificial Intelligence Inc., kendisini “tarihin en büyük benmerkezci veri toplama girişimi” olarak tanımlıyor ve amacını “insan temeli üzerine yapay zeka inşa etmek” olarak açıklıyor. Şirket, geçen yıl ABD’nin Delaware eyaletinde 19 yaşındaki Edward Xu ve 21 yaşındaki Jonathan Jia tarafından tescil edildi.
Egolab, potansiyel fabrikalara, modern iş yerinde teknolojinin baskıcı dinamiklerini mükemmel bir şekilde özetleyen bir anlaşma sundu.
Hint haber sitesi Scroll.in tarafından elde edilen ve openDemocracy ile paylaşılan bir sunum dosyasında Egolab, Hintli üretim firmalarını “montaj, işleme, yükleme” iş akışlarının gerçek görüntülerini toplamalarına yardımcı olarak “küresel yapay zeka veri devrimine öncülük etmeye” davet etti. Karşılığında, şirketlere aynı kameralar aracılığıyla işçileri gözetleyerek elde edilen ve işçilerin üretim alanında zamanlarını nasıl kullandıklarını, boşta olup olmadıklarını veya birkaç saniyeliğine bir araya gelip gelmediklerini izleyecek olan “yapay zeka destekli verimlilik raporlarına” ücretsiz erişim sundu. Girişim, bu gözetlemeyi kendi tescilli modellerine dayalı “verimlilik analizi” olarak adlandırdı.
Şirket tarafından hazırlanan örnek bir raporda, “Boş zamanın %51’i sosyalleşmeyle geçiyor. Bu, en iyi fabrikalardan 3 kat daha yüksek. Farklı istasyonlardaki işçilerin 14:00-15:30 saatleri arasında CAM 02 takan kişinin yakınında toplandığını fark ettik” ve “Öğle yemeğinden sonra tüm işçilerde verimlilik %35 düşüyor. En iyi fabrikalar bunu, işçilerin ‘yavaş yavaş işe dönmelerine’ izin vermek yerine, öğle yemeğinden hemen sonra yüksek öncelikli görevlere başlayarak çözüyor.” gibi “kritik bilgiler” yer alıyordu.
Egolab’ın sunum dosyasında, işçilerin kameraları takmayı “gönüllü olarak seçtikleri” ve “istedikleri zaman geri çekebilecekleri” belirtiliyordu; bu iddialar, openDemocracy tarafından görüşülen işçilerin deneyimleriyle çelişiyordu.
Yeni Delhi merkezli teknoloji avukatı Shruti Narayan, “Bu tür şirketler, zaten pazarlık gücü düşük olan ve zorunlu iş gücü niteliğindeki çalışanların verilerini alarak, düzenleyici bir boşlukta veri topluyorlar” dedi.
Hindistan’da hâlâ sağlam bir veri koruma mevzuatı bulunmuyor. Başlıca veri gizliliği yasası olan Dijital Kişisel Veri Koruma Yasası, yıllarca gecikme ve ertelemenin ardından , muhalefet üyelerinin oturumu terk etmesiyle birlikte 2023 yılında aceleyle bir haftada kabul edildi. Gizlilikle ilgili hükümlerinin büyük bir kısmı – özellikle de rıza konusu – ertelendi ve 2027 yılının ortalarına kadar yürürlüğe girmeyecek.
Egolab.AI ve Build AI, yorum taleplerine yanıt vermedi.
Hem Pearl Global’de hem de Pearl Apparel’de işçilerden Mart sonu ve Nisan başlarında iki hafta boyunca başlık takmaları istendi. Bir yandan, kameralar, fabrika çalışanlarının %20’sinden azının yazılı sözleşmeye sahip olduğu bir ülkede sömürünün bir başka örneğiydi. Öte yandan, başladığı gibi gizemli bir şekilde sona eren bu denemelerde açıkça tuhaf bir şey vardı.
Yadav, Pearl Apparel’deki işçilerin fabrika üretim alanına yapılan bu garip yeni müdahale karşısında başlangıçta şaşkına döndüklerini söyledi.
“Bize sekiz saat boyunca [kulaklığı] takmamızı, ne kadar çalıştığımızı, örneğin ne kadar süre cep telefonu kullandığımızı kaydetmemizi istiyorlardı,” dedi ve ekledi: “Söylediğimiz her şeyi duyabiliyorlardı.” Şirket belgelerinde Egolab.AI, daha sonra kullanıma sunduğu verilerde yüzleri bulanıklaştırdığını ve sesleri susturduğunu iddia ediyor, ancak çalışanların deneyimi böyle değildi.
Yadav’ın meslektaşlarından, diğer terzilerin kopyalaması için prototipi diken deneyimli usta terzi Arun Ram, “Bir ekip sabah 9 civarında gelir ve terzilerden, iplik kesen, giysileri paketleyen, etiketleri kabartan yardımcılardan kameraları başlarına takmalarını isterdi,” dedi. “Ardından, genel vardiya bittiğinde, saat 17:30’da cihazları götürürlerdi.”
Her iki fabrikada da, yıllarca emek vererek mükemmelleştirdikleri ve geçimlerini sağladıkları becerilerini, işlerini yapabilecek robotlar yetiştirmeyi hedefleyen bir şirketle paylaşan işçilere verilen ödül, yapay meyve aromalı bir içecek olan sıcak bir tetrapak Mango Frooti idi.
Kameraların çıkarılması yönündeki talepleri karşılık bulmayınca, işçiler sessizce kameraları takmayı bıraktılar veya görüntüleri işe yaramaz hale getirmek ve ‘verimlilik analizini’ engellemek için sürekli takıp çıkardılar.
Ram ile aynı katta çalışan Veena Devi*, “Takınca başım ağrıyordu ve çıkarıyordum,” diye anlattı. Devi, on yıl önce Uttar Pradesh’teki köyünden Delhi’yi çevreleyen sanayi bölgelerine göç etmişti. “Çıkarmaya çalışırdım ama amirim tekrar tekrar takmamı isterdi, bu yüzden kamerayı tekrar başıma takmak zorunda kalırdım.”
Devi, kendisinin ve meslektaşlarının veri toplamanın amacını birkaç kez sorduklarını ancak ne amirlerinin ne de her sabah kulaklık dağıtmak için gelen gençlerden oluşan ekibin kendilerine yanıt vermediğini söyledi. “’Bunu neden takmamızı istiyorsunuz?’ diye soruyorduk ama amirler cevap vermiyordu.”
Pearl Global’de çalışan genç bir terzi olan Sonu Kumar, amirinin kendisine veri toplamanın “eğitim” amaçlı olduğunu söylediğini, ancak eğitimin kimin için olduğunu belirtmediğini söyledi. Görüntülerin otomasyon ve yapay zeka eğitimi için kullanılabileceğini duyunca Kumar şunları ekledi: “Eğer bunun bir robotu eğitmek için olduğunu bilseydim, giymeyi tercih etmezdim. Eğer bu işi bir robota yaptırmak istiyorlarsa, neden zaten kıyafet dikmek için bir robot kullanmıyorlar?”
Her iki fabrikadaki orta düzey yöneticiler ve insan kaynakları personeli de aynı derecede bilgisiz görünüyordu. Pearl Apparel’da bir insan kaynakları müdürü, üst yönetimin kameraların amacını kendileriyle paylaşmadığı için işçilere bunun “gelecekteki diğer işçileri eğitmek için” olduğunu söylediklerini belirtti. Pearl Global’da ise insan kaynakları personeli, rollerinin kamera cihazlarını kullanan yeni kurulan ekip için bir oda sağlamakla sınırlı olduğunu, burada toplanıp cihazları günlük olarak izleyebileceklerini ve şarj edebileceklerini söyledi. “Altı ila on genç kız ve erkekten oluşan bir ekip gelir ve kameraları yukarıdaki beş kattaki farklı departmanlara yerleştirmek için kendilerini bölerdi: üretim, son işlem, paketleme.”
Pearl Apparel’da çalışan ve isminin açıklanmaması koşuluyla openDemocracy’ye konuşan orta düzey bir yönetici, kameraların ne için kullanıldığını bilmedikleri için personeli kameraları takmaya “motive etmenin” zor olduğunu söyledi. Yönetici, “Kamera ekipleri bunun ‘Üretim ve zaman hesaplaması’ için yapıldığını söylerdi. Çalışanlar gelip bize, ‘Hayır efendim, bu yapay zeka için’ derdi” dedi. “Çalışanlar tuvalete gitmek için cihazları çıkarsa, çoğu bir daha takmazdı. Üst yönetim arayıp bize, ‘Neden vardiya boyunca takmalarını sağlamıyorsunuz? Bu şekilde verimlilik analizi yapılamaz’ derdi. Ama tek bir çalışan bile sekiz saat boyunca takmadı.”
Pearl Global yakınlarındaki bir fabrikada genç bir terzi, bir gömleğe düğmeler dikiyordu. Anumeha Yadav
Kumar, sanayi bölgesindeki çoğu terzi gibi, günde sekiz saatlik vardiyalarla çalışıyor ve haftada bir veya iki saat fazla mesai yapıyordu; bu sayede son iki yılın büyük bölümünde aylık 15.108 rupi (yaklaşık 115 sterlin) maaş alıyordu. Bu maaş, Nisan ayında 18.500 rupiye (142 sterlin) yükseldi. Bu artış, Delhi’nin sanayi bölgesinde uzun süredir devam eden düşük ücretler ve zorlu çalışma koşullarıyla ilgili şikayetlerin, ABD-İran savaşı sonrasında yemeklik gaz fiyatlarının fırlamasıyla doruk noktasına ulaşmasının ardından yaşandı. Grev yapan işçiler, eyalet hükümeti asgari ücrette %35’lik bir artış açıklayana kadar polisle çatıştı.
Olaylar sırasında Pearl Global’deki işçiler iki kez iş bırakma eylemi gerçekleştirdi. Fabrikanın ilgili birimindeki çalışanlar openDemocracy’ye bu bilgiyi verdi. İlk eylemde, üretim hattındaki işçiler bir saatten fazla süreyle iş bıraktı. Bir işçi, “Ertesi sabah, binden fazla işçi kapının önünde toplandı ve genel vardiya için fabrikaya girmeyi reddetti” dedi.
Çalışanlar, şirket temsilcilerinin yeni asgari ücrete uygun olarak ücretlerini artırmayı kabul etmelerinin ardından ancak işlerine geri döndüler. Bir amir, birkaç işçinin kamera kulaklıklarının ısı ürettiğinden ve baş ağrısına neden olduğundan şikayet ettiğini söyledi. Veri toplama, işe döndükten sonra bir veya iki gün daha devam etti, ancak işçiler günün büyük bir bölümünde kulaklık takma konusunda giderek daha fazla işbirliği yapmayı reddettiler. Deneyin başlamasından iki hafta sonra, video toplama deneyi her iki fabrikada da sessizce rafa kaldırıldı.
Hem Pearl Apparel hem de Pearl Global, openDemocracy’nin yorum talebine yanıt vermedi.
openDemocracy, Pearl Global’de çalışan 30’lu yaşlarının ortalarındaki bir tekstil işçisi olan Chintu Pal’a, yakın gelecekte robotların işçilerin yerini alarak dikiş dikmeyi öğrenmesi durumunda ne olacağını sordu. Pal, “Bence şu anda böyle makineler üretemiyorlar,” dedi. “Yoksa bir kaarigar’a (usta bir zanaatkâra) ihtiyaç duymazlardı. İlk yapacakları şey yoksulları kovmak olurdu. ‘ Defolun !’ derlerdi bize.”
Birkaç saniye düşündükten sonra şöyle ekledi: “Bunun Çin’de zaten yaşanıyor olabileceğine inanıyorum.”
*Çalışanların isimleri gizliliklerini korumak amacıyla değiştirilmiştir.
Anumeha Yadav, Hindistan’da emek ve teknoloji üzerine yazılar yazıyor. İşyeri hakları, Aadhaar biyometrik sisteminin yaşlılar ve çocuklar üzerindeki etkileri, çatışma bölgelerinde gıda ve sağlık hizmetlerine erişim gibi konuları araştırdı. X: @anumayhem