B1259 단어1:37뉴스 보도 영국 억양2026년 7월 15일 게시 · 2026년 7월 15일 업데이트

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In Chennai, southeastern India, a 25-year-old homemaker named Nagireddy Sriramiyachandra attaches a smartphone to her head every morning.

인도 남동부의 첸나이에서 나기레디 스리라미야찬드라라는 25세 주부는 매일 아침 스마트폰을 머리에 고정한다.

The camera captures her hands while she slices a mango, folds laundry, and washes dishes.

그녀가 망고를 자르고, 빨래를 개고, 설거지를 하는 동안 카메라는 그녀의 손을 포착합니다.

She earns about 250 rupees per hour of video, which is roughly four dollars.

그녀는 비디오 1시간당 약 250루피를 벌며, 이는 대략 4달러에 해당합니다.

This type of work has been called "data labor" because the camera data is used for robot training.

이런 유형의 작업은 '데이터 노동'이라고 불립니다. 카메라 데이터가 로봇 훈련에 사용되기 때문입니다.

Thousands of Indian homemakers and factory workers have started filming their daily routines.

수천 명의 인도 주부와 공장 노동자들이 일상생활을 촬영하기 시작했습니다.

These first-person videos show how humans grasp objects, move their fingers, and complete tasks step by step.

이 1인칭 영상들은 인간이 어떻게 물체를 잡고, 손가락을 움직이고, 단계별로 작업을 완료하는지 보여줍니다.

The recordings become a kind of "behavior textbook" that teaches robots how to perform actions like slicing fruit or folding clothes.

이 녹화들은 일종의 '행동 교과서'가 되어 로봇에게 과일 자르기나 옷 접기 같은 동작을 수행하는 방법을 가르칩니다.

Agence France-Presse reported that this trend is growing quickly across India.

AFP 통신은 이러한 추세가 인도 전역에서 빠르게 확산되고 있다고 보도했다.

This new form of data labor is different from the work that was done for language-based AI systems.

이 새로운 형태의 데이터 노동은 이전에 언어 기반 인공지능 시스템을 위해 수행되었던 작업과 다릅니다.

#10

Large language models like ChatGPT were trained on text that had already been organized and categorized.

ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델은 이미 정리되고 분류된 텍스트로 훈련되었습니다.

#11

However, physical AI and humanoid robots need real-world movement data.

그러나 물리 AI와 휴머노이드 로봇은 실제 세계의 운동 데이터가 필요합니다.

#12

Technology workers in the field of AI development say that robots must learn from actual human actions and sensory experiences.

인공지능 개발 분야의 기술자들은 로봇이 실제 인간의 동작과 감각 경험에서 배워야 한다고 말합니다.

#13

Automation experts believe that this kind of data collection will become more common in the future.

자동화 전문가들은 이런 종류의 데이터 수집이 미래에 더 보편화될 것이라고 생각합니다.

#14

Humans naturally adjust their grip when a cup starts to slip, and robots need to learn these small but important reactions.

컵이 미끄러지기 시작하면 인간은 자연스럽게 쥐는 힘을 조절합니다. 로봇은 이렇게 작지만 중요한 반응을 배워야 합니다.

#15

As a result, everyday activities performed by ordinary people have become valuable for AI development.

그 결과, 일반인들이 수행하는 일상 활동이 인공지능 발전에 매우 귀중한 것이 되었습니다.

#16

The growing demand for camera data has created new job opportunities for workers in developing countries.

카메라 데이터에 대한 수요 증가가 개발도상국 노동자들에게 새로운 일자리 기회를 창출했습니다.

Workers' Daily Tasks Train Robots via Camera Data직장인의 일상 업무가 로봇을 훈련시킨다

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