Wäschefalten als Datenschatz: Wie Haushaltsvideos humanoide Roboter trainieren
Mit einem Handy an der Stirn falten Menschen in aller Welt Handtücher, räumen Geschirr weg oder putzen Fenster – nicht für sich selbst, sondern als Trainingsmaterial für humanoide Roboter. Firmen wie Micro1 beschäftigen dafür tausende Gig-Arbeiter in über 50 Ländern, die aus der Ich-Perspektive filmen. Die Videos dienen dazu, Robotern alltägliche Handgriffe beizubringen. Was nach Science-Fiction klingt, ist für Unternehmen wie Tesla, Figure-AI, Unitree und NEURA Robotics bereits Realität. Auch die Bundesregierung fördert die Entwicklung humanoider Roboter im Koalitionsvertrag.
Wie Roboter lernen: Vormachen und Nachahmen
Der beste Weg für humanoide Roboter zu lernen, ist die Nachahmung menschlichen Verhaltens, erklärt Tamim Asfour, Professor für humanoide Robotik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Sein Team trainiert den Haushaltsroboter ARMAR 7, indem Menschen ihm vorführen, wie man eine Spülmaschine einräumt. In den letzten zehn Jahren haben etwa 200 Probanden dem Roboter verschiedene Bewegungsabläufe im Labor gezeigt. Daraus bildet der Roboter ein allgemeines Modell, er generalisiert. Für Menschen alltägliche Aufgaben sind für Roboter noch eine große Herausforderung.
Deutlich größer denkt derzeit die US-Firma Micro1. Laut MIT Technology Review beschäftigt das Unternehmen tausende Menschen in mehr als 50 Ländern, unter anderem aus Indien, Nigeria und Argentinien. Mit Kameras auf dem Kopf verrichten Arbeiter in den eigenen vier Wänden Hausarbeit und generieren sogenannte egozentrische Daten aus der realen Welt. Jede Bewegung ist ein wertvoller Datenpunkt. Ein Algorithmus abstrahiert die Hände anschließend mit Linien und Punkten, sodass Roboter die Bewegungsabläufe erfassen können.
Gig-Ökonomie für die Robotik: Bezahlung und Datenschutz
Die Jobs werden über digitale Plattformen angeboten und sind Teil der Gig-Ökonomie. Laut MIT Technology Review erhält ein Gig-Arbeiter in Nigeria 15 Dollar pro Stunde (etwa 13 Euro) für das Filmen von Haushaltstätigkeiten – ein guter Stundenlohn angesichts der angespannten Wirtschaftslage und hohen Arbeitslosenquote in Nigeria. Doch die Privatsphäre der Arbeiter ist gefährdet. Micro1 weist seine Auftragnehmer an, keine Gesichter oder sensiblen Daten zu filmen. Doch in den eigenen vier Wänden ist das schwierig, etwa wenn sich das eigene Gesicht im Fenster spiegelt oder Kinder vor die Kamera springen. Selbst ohne personenbezogene Daten können die Einrichtung der Wohnung oder individuelle Routinen Rückschlüsse zulassen.
Das fertige Videomaterial wird von Micro1 an Robotik-Firmen weiterverkauft. Welche genau und wie die Daten verwendet und gespeichert werden, wissen die Gig-Beschäftigten nicht. Ein weiterer Datenschutzaspekt bleibt unklar.
Neue Geschäftsmodelle: Kostenlose Reinigung gegen Daten
Seit kurzem geraten auch die Umgebungen des globalen Nordens in den Fokus. Das KI-Start-up Shift bietet New Yorkern an, ihr Zuhause kostenlos zu reinigen. Professionelles Personal säubert die Wohnungen und filmt sich dabei aus der Ich-Perspektive. Bewohner stellen ihre Wohnung als Labor zur Verfügung und bekommen im Gegenzug eine blitzsaubere Wohnung. Shift bewirbt dies als Win-Win-Service. Auch Scale AI, Encord und DoorDash beschäftigen Menschen zur Datenerfassung für die Robotik-Industrie.
Warum Simulationen nicht ausreichen
Viele Aufgaben lassen sich nur schwer simulieren. Räume mit Hindernissen wie Küchen oder Schlafzimmer können virtuell gut nachgebildet werden, aber Hemden oder Geschirr nicht. Roboter benötigen daher reale Daten und Menschen, die ihnen alltägliche Handgriffe vormachen. Der Datenhunger ist riesig: Während Large Language Models wie ChatGPT auf Milliarden von Texten zugreifen können, fehlt der Robotik eine vergleichbare Datenbasis.
Die neuen Jobs erinnern an Tätigkeiten, bei denen Menschen KI-Systeme trainieren, indem sie Texte und Bilder am Computer kategorisieren. „Haushaltsarbeit wird nun lukrativer, weil Firmen sie für einen technischen Zweck verwenden können“, sagt Eugenia Stamboliev, Medien- und Technologieforscherin der Universität Wien. In Form eines Datensatzes seien die Haushaltsaufgaben wertvoller als die Tätigkeit selbst.
Trainingszentren weltweit: Vom Labor ins Pflegeheim
Neben privaten Wohnungen entstehen auch Trainingszentren. In China führen Menschen Routineaufgaben aus und filmen sich dabei oder bedienen Roboter aus der Ferne. Ein vergleichbares Zentrum entsteht in München: Das „TUM RoboGym“ der Technischen Universität München (TUM) und NEURA Robotics soll das weltweit größte Robotik-Lernzentrum werden.
Doch reichen große Datenmengen aus, damit ein Roboter menschenähnlich wird? Robotikprofessor Tamim Asfour bezweifelt das: „Das wird seine Grenzen haben. Man glaubt, dass man die Probleme nur mit Daten lösen kann.“ Es gehe um Qualität, nicht nur Quantität. Sein Team versucht, aus wenigen Demonstrationen zu lernen – in jüngsten Experimenten reichten sechs bis acht Vorführungen. Zudem wird mit Sensorik gemessen, wie viel Kraft ein Mensch beim Anheben einer Flasche aufwendet, um die Steuerung zu verbessern.
Asfour selbst hat ARMAR 7 noch nicht zu Hause, aber seine Frau fragt seit 25 Jahren, wann es so weit ist. Ein solcher Besuch stehe im Projektantrag – auch ihr Zuhause solle als Labor fungieren. Parallel laufen Untersuchungen in einem Pflegeheim. Angesichts des Personalmangels gilt die Pflege als mögliches Einsatzfeld. Ziel ist personalisierte Unterstützung: Der Roboter soll Gewohnheiten und Vorlieben lernen, etwa wie jemand seinen Kaffee trinkt. Dafür sind personenbezogene Daten und Ethikgenehmigungen nötig. Tätigkeiten mit viel Feingefühl, wie das Waschen von Menschen, solle der Roboter jedoch nicht übernehmen.
Herausforderungen und Grenzen der humanoiden Robotik
Der Weg zum assistierenden Einsatz im Heim ist noch lang. Bisherige Ergebnisse zeigen, dass ARMAR 7 nicht robust genug für einen dauerhaften Einsatz ist. Kleine Objekte zu greifen, ist für Roboter komplex. Auch die Autonomie ist limitiert: Ein Roboter kann eine Kaffeetasse anheben, aber verschütteter Kaffee ist ein Problem – er kann die Situation nicht interpretieren und keine richtige Aktion ableiten.
Werden Roboter Pfleger ersetzen? „Nein“, sagt Asfour. „Humanoide Roboter sollen Personal nicht ersetzen, sondern entlasten und assistieren.“ Auch für 2050 erwartet er keine rein robotische Pflege. Technologieforscherin Stamboliev ergänzt: „Neben jemandem sitzen, die Hand halten und einfach eine Stunde gemeinsam still sein – das kann nur der Mensch.“
Bislang gab es keinen „ChatGPT“-Moment in der humanoiden Robotik. Die Forschung zeigt, wie schwierig es ist, die Komplexität menschlicher Bewegung technisch abzubilden. Wie humanoide Roboter unseren Alltag verbessern können, ist ungewiss. Stamboliev sagt: „Wir schulden keiner Gesellschaft, dass wir Roboter machen. Aber wir schulden unserer Gesellschaft, dass wir bessere Lebensbedingungen herstellen.“
