Sabah kahvesini içerken mutfağı siliyor. Ama bu sıradan bir temizlik değil. Her hareketi kaydediliyor. Her cümlesi bir yazılıma öğretiliyor. Ve o an, insanlık tarihinin en tuhaf işlerinden biri gerçekleşiyor… İnsan, kendi yerine geçecek makineyi eğitiyor.
Los Angeles’ta Salvador Arciga’nın yaptığı iş tam olarak bu. Kafasında kamera, elinde bez… Ocağı silerken konuşuyor... “Şimdi spreyi kullanıyorum.”
Çünkü robotların öğrenmesi için sadece hareket yetmiyor niyet de gerekiyor. İnsan nasıl düşünür, nasıl karar verir, nasıl bağlam değiştirir… Hepsi veri.
Bugüne kadar yapay zekâ internetten beslendi. Yazdı, çizdi, beste yaptı.
Ama şimdi ‘level’ atladı... Fiziksel dünya. Robotlar kapı açmayı, yemek yapmayı, temizlik yapmayı öğrenmek zorunda. Ve bunun için Google’dan, Wikipedia’dan veri çekemezsiniz. Bunun için insanın kendisi gerekir.
İşte bu yüzden yeni bir ekonomi doğuyor. Adı konmamış ama etkisi büyük... “Fiziksel yapay zekâ ekonomisi.”
★★★
Bugün sadece bu veri toplama ve etiketleme pazarının 2030’a kadar 17 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor. İnsansı robot pazarı ise 2035’te 38 milyar doları bulabilir. Bu, yalnızca bir teknoloji hikâyesi değil… Aynı zamanda yeni bir işçi sınıfının doğuşu.
Düşünün… İnsanlar artık fabrikada üretim yapmıyor. Ofiste rapor yazmıyor. Evinde yaşıyor. Ama yaşarken çalışıyor. Yemek yaparken, çocuğuyla oynarken, temizlik yaparken…
Hepsi kayıt altında. Hepsi satılabilir veri.
Çin’de bu iş çoktan sanayileşmiş durumda. “Robot çiftlikleri” denilen merkezlerde yüzlerce kişi aynı anda kapı açmayı, çamaşır katlamayı kaydediyor. Devlet destekli 40’tan fazla eğitim merkezi var. İnsanlar sanal gerçeklik gözlükleriyle robotları uzaktan yönetiyor.
Amerika’da ise model daha dağınık ama daha yaygın. Meta destekli Scale AI, 100 bin saatlik insan hareketi videosu toplamış durumda. Palo Alto merkezli rakibi Micro1 ise 60 ülkede 1000 kişiyi istihdam ederek robotlar için ev işlerini kaydediyor.
★★★
Bir çift düşünün…
California’da yaşayan Mısırlı göçmen bir karı-koca. Akşam yemeği yapıyorlar ama bileklerinde kameralar var. Tavuk doğrarken kas hareketleri kaydediliyor. Baharat atarken elin açısı ölçülüyor. Çünkü robotun “doğru” hareketi öğrenmesi için milimetreler önemli.
Kaydedilen her görevin -ister bitki sulama ister mutfak temizliği olsun- 2 ila 15 dakika arasında sürmesi gerekiyor.
Bu çift, sadece günlük işlerini yaparak her biri ayda 1200 dolar kazanmış.
Kulağa cazip geliyor.
Ama meselenin karanlık tarafı da var.
Eleştirmenler bu sistemi “sömürü” olarak tanımlıyor. Çünkü insanlar aslında kendi işlerini otomasyona devredecek sistemleri eğitiyor. Yani bugün 1200 dolar kazanan kişi, yarın işini tamamen kaybedebilir.
Daha açık söyleyelim…
İnsan, kendi işsizliğinin altyapısını kuruyor.
Üstelik bu işler göründüğü kadar kolay değil. Çektiğiniz video kabul edilmeyebilir. Bir buhar görüntüyü kapattı diye ödeme alamayabilirsiniz. Kafanıza bağlı kamera saatlerce rahatsız edebilir. Ve her şey algoritmanın keyfine bağlı.
Ama buna rağmen insanlar bu işi yapıyor.
Neden?
★★★
Çünkü dünya ekonomisi zor bir dönemden geçiyor. Enflasyon yüksek. İşsizlik artıyor. İnsanlar ek gelir peşinde. Ve bu sistem tam da bunu sunuyor: “Zaten yaptığın işi yap, para kazan.”
Bir nevi “yaşayarak çalışmak.”
Ve Türkiye bu tablonun dışında değil.
Robotlara veri sağlayan girişimlerden Sunain, Türkiye’deki evlere kadar genişlemiş durumda. Şirket bugün Türkiye, Singapur, Kanada ve Malezya dahil 30 ülkede 25 bin kişilik bir ağ üzerinden ses, video ve hareket verisi topluyor.
Yani İstanbul’daki bir mutfakta yapılan hareket…
Yarın California’daki bir robotun davranışına dönüşebilir.
İnsan kasının hareketi. Elin açısı. Parmak basıncı. Bileğin dönüşü.
Bu yüzden yeni bir sektör doğdu. Giyilebilir veri teknolojileri.
Şirketler artık sadece kamera değil; bileğe takılan sensörler, başa sabitlenen cihazlar, hatta vücut hareketini milimetrik ölçen özel kıyafetler geliştiriyor. Çünkü robotun öğrenmesi gereken şey sadece “ne yapıldığı” değil…
“Nasıl yapıldığı.”
Bir şefin bıçağı nasıl tuttuğu… Bir annenin çocuğuna yemek yedirirken eli nasıl yumuşattığı… Bir insanın aynı anda üç işi nasıl idare ettiği…
Ve bu veri, Netflix izlerken bile kayıt alıyor.
Artık mesele iş değil… İnsan kendi yerine geçeni eğitiyor.