Human Archive ist ein Startup, das von Forschern der UC Berkeley und der Stanford University gegründet wurde. Das Unternehmen adressiert einen wachsenden Engpass in der Entwicklung physischer KI-Systeme und Robotik: den Mangel an realen, physikalisch reichhaltigen Trainingsdaten. Statt synthetischer Daten oder teurer Laboraufnahmen setzt Human Archive auf einen ungewöhnlichen Ansatz – Gig-Worker in Indien werden ausgestattet mit kamerabestückten Kappen und Sensorgeräten, die alltägliche Bewegungen und Umgebungen aufzeichnen. Indien bietet dabei eine große, verfügbare Arbeitskräftebasis, die über bestehende Services-Startup-Netzwerke erschlossen wird. KI- und Robotiklabore weltweit konkurrieren derzeit intensiv um physische Trainingsdaten, da simulierte Umgebungen die Komplexität der realen Welt nur unzureichend abbilden. Human Archives Modell könnte eine skalierbare Alternative zu bestehenden Datenerhebungsmethoden darstellen, wirft jedoch auch Fragen zu Datenschutz, fairer Vergütung und Qualitätssicherung der gesammelten Daten auf.