Quando Zeus, um estudante de medicina que vive em uma cidade no topo de uma colina no centro da Nigéria, retorna ao seu apartamento estúdio após um longo dia no hospital, ele liga sua ring light, prende seu iPhone na testa e começa a gravar a si mesmo. Ele levanta as mãos à sua frente como um sonâmbulo e coloca um lençol na cama. Ele se move lenta e cuidadosamente para garantir que suas mãos permaneçam dentro do enquadramento da câmera.
Zeus é um registrador de dados para a Micro1, uma empresa dos EUA com sede em Palo Alto, Califórnia, que coleta dados do mundo real para vender a empresas de robótica. À medida que empresas como Tesla, Figure AI e Agility Robotics correm para construir humanoides, robôs projetados para se parecerem e se moverem como humanos em fábricas e casas, vídeos gravados por trabalhadores de bicos como Zeus estão se tornando a mais nova forma mais importante de treiná-los.
A Micro1 contratou milhares de trabalhadores terceirizados em mais de 50 países, incluindo Índia, Nigéria e Argentina, onde grandes contingentes de jovens familiarizados com tecnologia estão em busca de empregos. Eles estão prendendo iPhones na cabeça e gravando a si mesmos dobrando roupas, lavando louça e cozinhando. O trabalho paga bem para os padrões locais e está impulsionando economias locais, mas levanta questões complexas sobre privacidade e consentimento informado. E o trabalho pode ser desafiador às vezes, e estranho.
Zeus encontrou o trabalho em novembro, quando as pessoas começaram a falar sobre ele em todos os lugares no LinkedIn e no YouTube. “Esta seria uma oportunidade realmente boa para deixar uma marca e fornecer dados que serão usados para treinar robôs no futuro”, ele pensou.
Zeus recebe US$ 15 por hora, o que é uma boa renda na economia pressionada da Nigéria, com altas taxas de desemprego. Mas, como um estudante entusiasmado que sonha em se tornar médico, ele acha entediante passar horas todos os dias passando suas roupas.
“Eu realmente não gosto tanto disso”, diz ele. “Sou o tipo de pessoa que precisa de … um trabalho técnico que exija que eu pense.”
Zeus, e todos os trabalhadores entrevistados pela MIT Technology Review, pediram para ser identificados apenas por pseudônimos porque não estavam autorizados a falar sobre seu trabalho.
Robôs humanoides são notoriamente difíceis de construir porque manipular objetos físicos é uma habilidade difícil de dominar. Mas o surgimento de grandes modelos de linguagem que sustentam chatbots como o ChatGPT inspirou uma mudança de paradigma na robótica. Assim como os grandes modelos de linguagem aprenderam a gerar palavras ao serem treinados com vastas quantidades de texto extraído da Internet, muitos pesquisadores acreditam que robôs humanoides podem aprender a interagir com o mundo ao serem treinados com enormes volumes de dados de movimento.
Nota do editor: Em uma enquete recente, leitores da MIT Technology Review selecionaram robôs humanoides como a 11ª tecnologia revolucionária para nossa lista de 10 Tecnologias Revolucionárias de 2026.
A robótica, no entanto, exige dados muito mais complexos sobre o mundo físico, e isso é muito mais difícil de encontrar. Simulações virtuais podem treinar robôs para realizar acrobacias, mas não para agarrar e mover objetos, porque as simulações têm dificuldade em modelar a física com precisão perfeita. Para que robôs trabalhem em fábricas e atuem como empregados domésticos, dados do mundo real, por mais demorados e caros que sejam para coletar, podem ser o que precisamos.
Investidores estão despejando dinheiro intensamente para resolver esse desafio, gastando mais de US$ 6 bilhões em robôs humanoides em 2025. A gravação de dados em casa está se tornando uma economia de bicos em expansão em todo o mundo. Empresas de dados como Scale AI e Encord estão recrutando seus próprios exércitos de registradores de dados, enquanto a DoorDash paga motoristas de entrega para filmarem a si mesmos realizando tarefas domésticas. Na China, trabalhadores em dezenas de centros estatais de treinamento de robôs usam óculos de realidade virtual e exoesqueletos para ensinar robôs humanoides a abrir um micro-ondas e limpar uma mesa.
“Há muita demanda, e ela está aumentando muito rápido”, diz Ali Ansari, CEO da Micro1. Ele estima que empresas de robótica estão agora gastando mais de US$ 100 milhões por ano para comprar dados do mundo real de sua empresa e de outras semelhantes.
Um dia na vida
Os trabalhadores da Micro1 são avaliados por um agente de IA chamado Zara, que conduz entrevistas e revisa amostras de vídeos de tarefas domésticas. Toda semana, eles enviam vídeos de si mesmos realizando tarefas em suas casas, seguindo uma lista de instruções sobre coisas como manter as mãos visíveis e se mover em velocidade natural. Os vídeos são analisados tanto por IA quanto por um humano e são aceitos ou rejeitados. Em seguida, são anotados por IA e por uma equipe de centenas de pessoas que rotulam as ações nas imagens.
Como essa abordagem para treinar robôs ainda está em estágio inicial, ainda não está claro o que constitui bons dados de treinamento. Ainda assim, “é preciso oferecer muitas e muitas variações para que o robô generalize bem em tarefas básicas de navegação e manipulação do mundo”, diz Ansari.
Mas muitos trabalhadores dizem que criar uma variedade de “conteúdo de tarefas domésticas” em suas casas pequenas é um desafio. Zeus, um estudante determinado que vive em um estúdio modesto, tem dificuldade para gravar qualquer coisa além de passar suas roupas todos os dias. Arjun, um tutor em Délhi, na Índia, leva uma hora para fazer um vídeo de 15 minutos porque passa muito tempo pensando em novas tarefas.
“Quanto conteúdo [pode ser feito] em casa? Quanto conteúdo?”, diz ele.
Há também a delicada questão da privacidade. A Micro1 pede aos trabalhadores que não mostrem seus rostos para a câmera nem revelem informações pessoais, como nomes, números de telefone e datas de nascimento. Em seguida, utiliza IA e revisores humanos para remover qualquer coisa que passe despercebida.
Mas, mesmo sem rostos, os vídeos capturam um recorte íntimo da vida dos trabalhadores: o interior de suas casas, seus pertences, suas rotinas. E entender que tipo de informação pessoal eles podem estar registrando enquanto realizam tarefas diante da câmera pode ser difícil. A revisão dessas imagens pode não filtrar informações sensíveis além dos identificadores mais óbvios.
Para trabalhadores com famílias, manter a vida privada fora da câmera é uma negociação constante. Arjun, pai de duas filhas, precisa tirar sua filha de dois anos, bastante agitada, do enquadramento. “Às vezes é muito difícil trabalhar porque minha filha é pequena”, diz ele.
Sasha, uma bancária que se tornou registradora de dados na Nigéria, anda na ponta dos pés quando pendura roupas para secar em um conjunto residencial compartilhado para não gravar seus vizinhos, que a observam com estranhamento.
Embora os trabalhadores entrevistados pela MIT Technology Review entendam que seus dados estão sendo usados para treinar robôs, nenhum deles sabe exatamente como esses dados serão utilizados, armazenados e compartilhados com terceiros, incluindo as empresas de robótica para as quais a Micro1 vende os dados. Por razões de confidencialidade, afirma Ansari, a Micro1 não divulga os nomes de seus clientes nem informa aos trabalhadores a natureza específica dos projetos para os quais estão contribuindo.
“É importante que, se os trabalhadores estão se engajando nisso, sejam informados pelas próprias empresas sobre a intenção … para onde esse tipo de tecnologia pode ir e como isso pode afetá-los no longo prazo”, diz Yasmine Kotturi, professora de computação centrada no ser humano na University of Maryland, Baltimore County.
Ocasionalmente, dizem alguns trabalhadores, eles viram outros trabalhadores perguntando no canal de Slack da empresa se a companhia poderia excluir seus dados. A Micro1 se recusou a comentar se esses dados são de fato excluídos.
“As pessoas estão optando por fazer isso”, diz Ansari. “Elas podem parar o trabalho a qualquer momento.”
Ávidos por dados
Com milhares de trabalhadores realizando tarefas domésticas de maneiras diferentes, em casas diferentes, alguns roboticistas se perguntam se os dados coletados deles são confiáveis o suficiente para treinar robôs com segurança.
“A forma como conduzimos nossa vida em casa nem sempre é correta do ponto de vista da segurança”, diz Aaron Prather, roboticista da ASTM International. “Se essas pessoas estão ensinando esses maus hábitos que poderiam levar a um incidente, então esses não são bons dados.” E o enorme volume de dados coletados torna desafiadora a revisão para controle de qualidade. Mas Ansari afirma que a empresa rejeita vídeos que mostram formas inseguras de realizar uma tarefa, enquanto movimentos desajeitados podem ser úteis para ensinar aos robôs o que não fazer.
Há, então, a questão de quanto desses dados precisamos. A Micro1 diz ter dezenas de milhares de horas de imagens, enquanto a Scale AI anunciou ter reunido mais de 100 mil horas.
“Vai levar muito tempo para chegar lá”, diz Ken Goldberg, roboticista da University of California, Berkeley. Grandes modelos de linguagem foram treinados com textos e imagens que levariam 100 mil anos para um ser humano ler, e robôs humanoides podem precisar de ainda mais dados, porque controlar articulações robóticas é ainda mais complicado do que gerar texto. “Vai levar mais tempo do que as pessoas pensam”, afirma.
Quando Dattu, um estudante de engenharia que vive em um movimentado polo tecnológico na Índia, chega em casa após um dia cheio de aulas na universidade, ele pula o jantar e corre para sua pequena varanda, apertada entre vasos de plantas e halteres. Ele prende seu iPhone na testa e grava a si mesmo dobrando o mesmo conjunto de roupas repetidamente.
Sua família o observa com curiosidade. “É como uma tecnologia espacial para eles”, diz. Quando conta aos amigos sobre seu trabalho, “eles simplesmente ficam impressionados com a ideia de que podem ser pagos por gravar tarefas domésticas”.
Conciliar os estudos universitários com a gravação de dados, além de outros trabalhos de anotação de dados, cobra seu preço. Ainda assim, “parece que você está fazendo algo diferente de todo o mundo”, diz ele.
Michelle Kim
