Mit einem Tagesgehalt von 120 Yuan arbeite ich als „Lehrer“ für Roboter.

Die Roboter lernen noch, ihre Aufgaben zu erledigen – die Menschen, die ihnen als „Lehrer“ dienen, haben bereits ihre Arbeit aufgenommen.

Sie sind Datenerfasser für Roboter. Das Falten von Kleidung, das Beziehen von Laken, das Spülen von Geschirr und das Anbringen von Etiketten an Paketen – all diese Handlungen, die Menschen längst vertraut sind, sind Aufgaben, die sie täglich wiederholt vorführen. Die aufgezeichneten Daten werden nach Prüfung und Filterung zum Training der Roboter verwendet.

Derzeit gibt es grob mehrere Wege zur Datenerfassung: Der erste ist die Teleoperation, bei der Erfasser mit VR-Headset echte Roboter „steuern“. Der zweite nutzt tragbare Greifer wie UMI, bei denen Menschen Geräte nachahmen, die Roboterarme nachbilden, um Handlungspfade aufzuzeichnen – ohne echten Roboter. Der dritte Weg nutzt Kameras, um die Egoperspektive von Menschen aufzuzeichnen, was in der Branche als Ego-Daten bezeichnet wird: Die Erfasser tragen die Kamera auf dem Kopf oder hängen sie an der Brust und erledigen Hausarbeiten wie gewohnt. Viele Erfasser können nicht genau sagen, zu welcher Kategorie ihre Arbeit gehört. Sie interessieren sich viel mehr dafür, wie viele Minuten eine einzelne Dateneinheit dauert, wie viele Stunden sie pro Tag erreichen müssen, wie viel Geld sie mit den täglich wiederholten Handlungen verdienen können und wie lange sie diese Arbeit ausüben können.

„Dingjiao One“ hat mit fünf Berufstätigen gesprochen.

Manche erledigen zu Hause wiederholt Hausarbeiten, verdienen etwa 5000 Yuan im Monat und betrachten diese Arbeit als Überbrückung. Andere führen ein Team zur Datenerfassung: Wenn ein Parameter nicht richtig eingestellt ist, sind Hunderte von Stunden an Daten vollständig unbrauchbar. Wieder andere sammeln monatelang Daten für Roboter, haben aber am Arbeitsplatz noch nie einen Roboter gesehen.

Das Headset drückt auf die Brille, die Handschuhe sind von Schweiß durchtränkt, wenn Kleidung herunterfällt, muss die Aufnahme neu gestartet werden – das sind alles alltägliche Arbeitserlebnisse, die sie geschildert haben. Manche empfinden es als „Schraubenziehen wie in einer Fabrik“, andere haben das „Gefühl für die Maschine“ entwickelt und können daraus Erfolgserlebnisse ziehen.

Was hat diese neue Arbeit ihnen gebracht und warum haben sie unterschiedliche Entscheidungen getroffen? Im Folgenden ihre Geschichten.

01. Tageslohn 120 Yuan: Ich diente einen Monat lang als „Hand“ für Roboter

Xiao Sun | 22 Jahre, Shanxi, Nebentätigkeit bei einem Unternehmen für Datenerfassung im Bereich Embodied Intelligence

Dieses Sommerferien wollte ich eigentlich ein Praktikum finden, aber nachdem ich mich umgesehen hatte, fand ich keine passende Stelle. Also plante ich, eine Nebentätigkeit zu suchen, um die Zeit zu überbrücken. Als ich auf einer Personalvermittlungssoftware die Stelle „Datenerfassung für Roboter“ sah, war ich neugierig, wie Menschen Daten für Roboter bereitstellen können – also bewarb ich mich.

Vor dem Termin dachte ich, es würde wie ein Erlebnisprogramm in einem Wissenschaftsmuseum sein: Ich trage Geräte, mache ein paar Bewegungen, es ist neuartig und nicht zu anstrengend. Als ich wirklich anfing zu arbeiten, merkte ich, dass es eher wie eine Fließbandarbeit ist, die lang andauernde sich wiederholende Tätigkeiten erfordert.

Nach der Einstellung absolvierten wir zunächst eine zweitägige Schulung, in der wir hauptsächlich die Bedienung der Geräte und die Anforderungen an die Bewegungen lernten. Wenn wir offiziell arbeiten, müssen wir ein VR-Headset tragen, einen Lade-Rucksack auf dem Rücken haben und in jeder Hand einen Greifer halten.

Jeden Tag bei der Arbeit übernehmen wir zuerst Aufgaben in der Gruppenchat-Gruppe. Die Hauptarbeit besteht darin, mit den Geräten Hausarbeiten zu erledigen, einschließlich Kleidung falten, kehren, Geschirr spülen und so weiter. Es sieht einfach aus, hat aber tatsächlich viele Anforderungen.

Zum Beispiel beim Falten von Kleidung darf man nicht immer dasselbe Kleidungsstück falten: Es müssen T-Shirts, Röcke und Jacken dabei sein, und verschiedene Kleidungsstücke haben unterschiedliche Faltmethoden. Man darf auch nicht immer in derselben Szene falten – man wechselt zwischen Wohnzimmer und Schlafzimmer. Das Unternehmen braucht so vielfältige Daten wie möglich. Wenn dieselbe Bewegung aus demselben Winkel zu oft aufgenommen wird, sinkt ihr Wert.

Jedes Video darf nicht kürzer als zwei Minuten sein. Nach Abschluss werden sie stapelweise hochgeladen und dann vom Backend geprüft. Segmente mit unregelmäßigen Bewegungen, unklaren Bildern oder ungeeigneter Beleuchtung werden zurückgeschickt und zählen nicht zur gültigen Arbeitsdauer.

Wir arbeiten in Tag- und Nachtschichten, die beide 8 Stunden dauern, sechs Tage arbeiten und einen Tag frei haben. Der Lohn wird täglich berechnet: Die Tagschicht zahlt 120 Yuan, die Nachtschicht 135 Yuan. Die Bewertung richtet sich hauptsächlich nach der gültigen Dauer: Pro Tag sind mindestens 3 Stunden erforderlich, eine Genauigkeit von 85 % gilt als bestanden. Jeden Monat führt das Unternehmen auch eine Rangliste nach der kumulierten gültigen Dauer durch, die ersten Plätze erhalten zusätzliche Prämien. Anfangs machte ich mir immer Sorgen, die Standards nicht zu erreichen. Nachdem ich mich mit den Geräten vertraut gemacht hatte, merkte ich, dass die Anforderungen nicht so schwer sind wie gedacht.

Am schlimmsten ist es, die Geräte über lange Zeit zu tragen. Die Greifer sind nicht sehr flexibel und die Winkel sind schwer zu steuern. Bei weichen, dünnen Kleidungsstücken kann man sie oft nicht greifen – wenn sie herunterfallen, muss man die Aufnahme neu starten. Ein Kleidungsstück zu falten erfordert oft mehr als ein Dutzend Wiederholungen, und die Bewegungen dürfen nicht völlig identisch sein. Man muss sich überlegen, welchen Winkel und welche Methode man beim nächsten Mal wählt. Die Arme sind ständig angehoben – nach einem ganzen Tag sind Schultern, Handgelenke und Nacken sehr schmerzhaft.

Nach den ersten zwei Tagen dachte ich einmal, dass ich diese Arbeit nie wieder machen möchte. Nach etwa einer Woche hat sich mein Körper langsam angepasst und ich habe ein besseres Gefühl für die Bewegungen entwickelt.

Später stellte ich fest, dass die Bewegungen mancher Leute nicht sehr standardisiert sind, aber trotzdem die Prüfung bestehen können – bei der tatsächlichen Ausführung scheint es einen gewissen Spielraum für „faul sein“ zu geben. Trotzdem ist es sehr anstrengend, jeden Tag ähnliche Bewegungen zu wiederholen, es unterscheidet sich kaum vom Schraubenziehen in einer Fabrik.

Die Personalfluktuation hier ist sehr hoch. Die meisten Mitarbeiter sind junge Menschen, fast alle unter 30 Jahre alt, viele gehen nach zwei Wochen. Die Anforderungen des Unternehmens an neue Mitarbeiter steigen auch immer mehr. Als ich anfing, gab es noch zweitägige Schulungen, später wurde die Schulung verkürzt – neue Mitarbeiter müssen nach nur einem Tag das Niveau erfahrener Arbeiter erreichen.

Nach einem vollen Monat habe ich trotzdem gekündigt. Für mich ist der Tageslohn nicht hoch genug, um die Belastung durch sich wiederholende Arbeit und körperliche Anstrengung auszugleichen.

Ich denke, wenn man nur eine Nebentätigkeit als Überbrückung sucht oder neugierig auf die Datenerfassung für Roboter ist, kann man es ausprobieren. Aber wenn man neue Erfahrungen sammeln und eine langfristige Entwicklungsrichtung finden möchte, bringt diese Arbeit wahrscheinlich nicht viel Gewinn.

02. Ich lehre Roboter, Handtücher zu falten – sie haben sogar meine unbewussten kleinen Bewegungen gelernt

Zheng Zheng | 26 Jahre, Peking, Datenerfasser bei Lingyu Intelligence, einem Unternehmen für Embodied Intelligence

Wenn meine Familienmitglieder fragen, was ich beruflich mache, sage ich normalerweise: „Du kannst mich dir wie eine Erzieherin vorstellen – ich bringe den Robotern bei, Dinge zu tun.“

Ich arbeite in Peking als Datenerfasser für Roboter, seit mehr als einem halben Jahr. Zuvor arbeitete ich im IT-Bereich. Als ich diese Stelle auf einer Personalvermittlungssoftware sah, wurde gefragt, ob man normalerweise Spiele spielt. Das fand ich neuartig, also reichte ich meine Bewerbung ein. Beim Vorstellungsgespräch muss man vor Ort Maschinen bedienen, um die Koordination zu prüfen. Nach zwei bis drei Tagen Einarbeitung in der Schulung kann man die Arbeit aufnehmen. Jeden Tag steuere ich den Roboter ferngesteuert mit dem Headset, nehme den Prozess der abgeschlossenen Bewegungen als Daten auf und gebe sie an meine Kollegen weiter, die später das Modell trainieren.

Diese Arbeit zahlt Grundgehalt plus Leistungsprämie, das Einkommen ist etwas niedriger als bei meiner vorherigen Stelle. Aber ich bin wirklich neugierig auf diese Branche und möchte weiterarbeiten. Als ich neu anfing und so viele Roboter sah, fand ich sie super und beeindruckend. Aber wenn man jeden Tag dieselbe Sache wiederholt, wird es mit der Zeit langweilig.

In letzter Zeit bringe ich den Robotern hauptsächlich bei, Handtücher und Schachteln zu falten – das ist relativ einfach, eine Dateneinheit dauert weniger als zwei Minuten. Schwieriger ist es, Kissenbezüge zu beziehen. Der Kissenkern ist sehr weich, man muss den Roboter so steuern, dass er den Kern Stück für Stück in den Bezug schiebt – das kostet viel Zeit. Bei manchen einfachen Aufgaben kann man 200 Dateneinheiten an einem Nachmittag erfassen; bei schwierigen Aufgaben kann die Erfassung eine ganze Woche dauern.

Meine Arbeitszeit ist von 9:30 Uhr morgens bis 18:30 Uhr abends, alle 45 Minuten Arbeit gibt es 15 Minuten Pause. Bei manchen Aufgaben muss man die Arme ständig angehoben halten – nach längerer Zeit werden die Arme müde. Wenn es langweilig wird, kann man Musik hören oder mit den Kollegen nebenan chatten. Am frustrierendsten ist es, wenn die Maschine plötzlich Probleme macht, zum Beispiel wenn ein Kabel locker ist oder das Netzwerk schlecht ist, was zum Fehlschlag der Aufnahme führt – die Erfassungseffizienz sinkt sofort.

Quelle / Offizielle Website von Lingyu Intelligence

Wenn man es oft genug wiederholt, entwickelt man langsam das „Gefühl für die Maschine“. Manche Bewegungen lassen sich nicht leicht mit der rechten Hand ausführen, aber mit der linken Hand gelingen sie einfach – weil der Bewegungsspielraum der Maschine begrenzt ist. Manche Bewegungen sehen einfach aus, aber wenn die Position der Hand oder der Winkel des Handgelenks nicht stimmt, schlagen sie fehl. Diese Erfahrungen kann man nicht nur aus Dokumentationen lernen. Wenn man die Maschine gut kennt, weiß man, welche Winkel sie erreichen kann, und kann sich selbst anpassen. Wenn einige vorgeschriebene Schritte schwer auszuführen sind, gebe ich auch Rückmeldung: Eine andere Vorgehensweise könnte einfacher sein.

Neue Kollegen finden das Falten von Schachteln schwer. Ich sage ihnen: Kein Problem, übe mehr, es wird mit der Zeit einfacher. Viele Aufgaben sind erst dann einfach, wenn man sie oft genug geübt hat und zurückblickt.

Noch interessanter ist es, dass ich einige vertraute kleine Bewegungen an den Robotern erkennen kann. Manchmal lasse ich den Greifer unbewusst leer zuklappen – später im fertigen Modell zittert der Greifer des Roboters ebenfalls unbewusst. Unsere vorgeschriebene Ausgangsposition ist, beide Hände flach vor dem Körper zu halten. Wenn jemand es gewohnt ist, sie etwas höher zu heben, wird die Startposition, die der Roboter lernt, ebenfalls etwas höher sein.

Vor kurzem hat das Unternehmen mehrere Demonstrationen gemacht: Der Roboter kann nacheinander mehrere Handtücher falten, Dinge sortieren und Formen zusammenbauen. In diesen Demonstrationen wurden auch Daten verwendet, die ich erfasst habe. Ich finde das immer noch super, es gibt mir das Gefühl, „dazu beigetragen zu haben“. Der Roboter ist derzeit noch wie ein Kind, ein nicht sehr kluges Kind, das wir immer wieder unterrichten müssen. Wenn seine Fähigkeiten stärker werden, müssen wir Erfasser wahrscheinlich auch komplexere und gezieltere Aufgaben übernehmen.

Ich habe auch am Roboter-Verkostungsprojekt von JD.com 7Fresh teilgenommen, bei dem man mit Gästen kommunizieren und interagieren kann – das ist interessanter als das ständige Falten von Handtüchern. Später möchte ich in den Marktbereich wechseln, an Messen teilnehmen und Kunden schulen. Nach mehr als einem halben Jahr weiß ich, wie langweilig diese Arbeit sein kann, aber ich finde sie trotzdem sehr cool und spaßig.

03. Nach mehreren Monaten Datenerfassung habe ich noch nie einen Roboter gesehen

Li Zhe | 23 Jahre, Guangzhou, Datenerfasser bei einem Unternehmen für Embodied-Daten

Zuvor arbeitete ich als Videoschnitt-Editor. Nach dem Frühlingsfest dieses Jahres suchte ich nach neuen Möglichkeiten und stieß bei der Jobsuche auf eine Stelle als „Datenerfasser“. Die Stellenbeschreibung schien sehr einfach: Man trägt Datenerfassungsgeräte und erledigt Dinge, die man zu Hause normalerweise auch tut. Ich dachte, das kann nicht schwer sein, also meldete ich mich an.

Der Arbeitsort ist in Guangzhou. Die Einarbeitung fand in der Fabrik des Unternehmens statt, die in viele kleine Räume unterteilt ist, um verschiedene häusliche Szenarien nachzubilden. Anfangs dachte ich, diese Arbeit besteht nur darin, zu Hause Geräte zu tragen und Bewegungen auszuführen – aber ich musste jeden Tag zur Arbeit hierher kommen. Damals wollte ich fast schon aufgeben.

In der ersten Phase bestand meine Hauptaufgabe darin, mit dem Headset drei Dinge zu tun: Geschirr spülen, Teller anordnen und ein Teeset wiederholt von einem Tisch auf einen anderen zu verschieben. Jede Dateneinheit dauert weniger als eine Minute. Im Arbeitsraum gibt es einen großen Bildschirm, der in Echtzeit anzeigt, wie viele Dateneinheiten ich heute erstellt habe und wie lang die gültige Datendauer davon ist. Normalerweise sammle ich nach einem vollen Tag drei bis vier Stunden gültige Dauer an.

Die Akkus der Erfassungsgeräte halten nach voller Ladung nur zwei Stunden – also muss man alle zwei Stunden anhalten, um die Geräte aufzuladen, und man kann gleichzeitig eine Pause machen. Später stellte das Unternehmen externe Powerbanks zur Verfügung, mit denen man die Geräte anschließen und mehr als vier Stunden am Stück arbeiten kann.

Nachdem ich geübt hatte, wurde ich in die Paket-Szene versetzt, um Etiketten auf Kartons anzubringen. Zusätzlich zum Headset muss ich an meiner dominanten Hand noch einen Handschuh tragen. Die Handschuhe sind sehr schwer, und die Arbeit ist komplexer: Die Hand