工作带娃两不误 阿里“AI豆计划”正利用人工智能为贫困女性创造大量在家乡就业的机会

个多月前,21岁的贵州女孩小吴完全没有想到,自己能够在家门口找到一份心仪的且听上去有点儿“高大上”的工作。

7月18日,由支付宝公益基金会、阿里巴巴人工智能实验室、中国妇女发展基金会联合发起的“AI豆(谐音‘爱豆’)计划”在贵州铜仁启动试点:通过人工智能产业释放出大量就业机会,探索“AI扶贫”新模式,让贫困群众尤其是困境女性成为“人工智能培育师”,在家门口实现就业、脱贫。

经过半个多月的教学和练习,小吴与其他30名易地扶贫搬迁群众通过了“人工智能培育师”公益培训考试并顺利拿到结业证书,作为一名AI培育师开始正式接单。跟她一起工作的人中,有24名是来自大山深处的贫困妈妈和困境女性。

据国家统计局公布的数据显示,截至2018年年末,全国农村贫困人口为1660万人,贫困发生率为1.7%。在今年2月举行的“宣传贯彻中央一号文件精神暨2019中国三农发展大会”上,中央农村工作领导小组办公室秘书局副局长祝卫东进一步指出,尚未脱贫的群体中,大多是老弱病残以及缺乏技能、自我发展能力弱的群众。

让这些人脱贫并不容易。除易地扶贫搬迁、教育扶贫、生态扶贫等现有扶贫措施,探索新的扶贫模式也迫在眉睫。“AI扶贫”提供了一个新的思路。据了解,除为贫困地区培养相关职业人才,“AI豆计划”还将推动建立相关职业认证标准,进行产业扶持,让贫困地区实现自我造血。

在家门口找到心仪的工作

小吴出生于1998年,在贵阳读完中专后便留在当地工作,那时她只有17岁。几年间,她先后做过不少销售类的工作,包括婚纱摄影机构和网络销售等,但每份工作持续时间都不太长,收入也不太稳定。

这两年,在政府易地搬迁扶贫政策的影响下,小吴一家和村里人一起,从大山深处搬迁到了铜仁市万山区旺家社区易地扶贫安置点。在父母的劝说下,小吴回到了家乡。

“我们家姐妹三个,但都不在父母身边。搬迁之后,父母希望我回来工作,我妈妈身体有一些残疾,也需要有人照顾。”小吴告诉记者,刚回到铜仁的时候,她找到了一份比较稳定的工作,但收入很低,只有一千多块钱。对她来说,这样的工作和状态并不理想。

 

工作带娃两不误 这个“AI豆计划”正利用人工智能为贫困女性创造在家乡就业的机会

 

今年7月中旬,由支付宝公益基金会、阿里巴巴人工智能实验室联合中国妇女发展基金会发起的“AI豆计划”首个试点落地万山易地扶贫搬迁安置点,并设立全国首个人工智能产业扶贫孵化空间。学历低、劳动能力弱的女性、残疾人以及留守妇女等是该项目重点帮扶的人群。这让小吴看到了希望。

据阿里巴巴集团副总裁、阿里巴巴人工智能实验室总经理陈丽娟介绍,近年来阿里在教育脱贫、女性脱贫、生态脱贫等方向的探索发现,贫困原因大多集中在缺思想、缺人才、缺产业等方面,而人工智能的快速发展不仅让相关产业释放出大量工作机会,还催生了一批AI新职业,“仅从事人工智能标注的群体已超过10万人”。

“AI豆计划”正是借助人工智能产业发展释放出的大量就业机会,通过公益培训、考试认证、社会企业孵化、订单扶持等方式,帮助贫困地区培养相关职业人才,并建立“AI培育师”职业认证标准,帮助贫困人群在家门口实现就业脱贫——尤其是帮助贫困地区女性拓展就业渠道,为她们提供更多平等发展的机会。

那么,从事人工智能标注的“AI培育师”工作内容是什么?

工作带娃两不误 这个“AI豆计划”正利用人工智能为贫困女性创造在家乡就业的机会

“AI豆计划”万山区试点学员培训练习场景

陈丽娟进一步解释说,机器要懂得人类世界,就需要像幼儿牙牙学语一般经历完整的学习和认知过程,人工智能也必须有个‘老师’手把手来培育、训练机器模型。“机器变成天才的第一步就是消化、学习海量带有标签的文字、图片、视频等内容,而所有这些素材都需要由人类进行分类和标记,由此诞生了智能时代背后的隐形者——AI标注人员,他们从事的工作就是人工智能产业链上最基础的劳动密集型环节。”

以自动驾驶场景为例。自动驾驶需要采集并标注成千上万张红绿灯、路标信息,标注过程技术含量并不高,但需要细心、耐心和大量重复经验。

对于这样的工作,小吴感觉很是新奇。“以前从未听说过人工智能培育师,觉得很新鲜。听老师们讲课的时候我也很感兴趣,而且我之前接触过网络,培训之后觉得这个工作很适合我,也很有前途。更重要的是,这个工作就在家门口,也方便我照顾父母。”

电脑、网络、人工智能、有空调的办公室……这种当地人以前想也不敢想的工作吸引了很多人报名。据旺家社区书记罗焕楠介绍,该项目刚刚落地时前来报名参加培训的人以大中专、高中学历居多,年龄和背景跨度很大,“有建筑工人,有开流动餐车的,但在服装厂、超市、美容院等行业打工的留守妈妈、家庭主妇居多。这些人当中最小的19岁,最大的37岁,90%的人没有稳定的收入来源。”

工作带娃两不误 这个“AI豆计划”正利用人工智能为贫困女性创造在家乡就业的机会

工作带娃两不误 这个“AI豆计划”正利用人工智能为贫困女性创造在家乡就业的机会

 

27岁的张金红也是其中之一。一个月前,曾经在服装厂打工的她甚至没有听过“爱豆”这个词。而现在,她已经成为“AI豆计划”首批报名学员,能够通过自己的努力在家门口获得一份不错的收入。“能在老家上班多好,家里多一份收入,又方便带孩子。”

抓住人工智能产业发展红利期

“贫困具有一张女性面孔。”联合国《人类发展报告》指出,世界上的贫困人口中有70%是女性。在我国,由于传统观念和分工方式还普遍存在,农村贫困人口中近半数是女性。而受教育水平低、劳动技能差、无酬的家务劳动占去了农村女性大量精力和时间,让女性脱贫更为艰难。

中国社会科学院学者闫坤也曾指出,女性贫困具有“传递性”,贫困妇女的子女在很大程度上也会陷入贫困境地。因此,让女性脱贫影响更为深远。

支付宝公益基金会秘书长李姗表示,“AI豆计划”帮扶的重点是缺乏科技产业资源的贫困地区女性,希望为她们提供更多发展机会。而之所以将该项目取名为“AI豆计划”,是谐音英文单词Idol(偶像),希望加入该计划的贫困群众“脱贫靠双手”,自食其力,成为新农村劳动致富的楷模。

在国外,贫困人群尤其贫困女性从事AI标注工作已有不少成功案例。

工作带娃两不误 这个“AI豆计划”正利用人工智能为贫困女性创造在家乡就业的机会

 

印度有一个名叫Kumaramputhur的小村庄,全村约有3500户人家,男女比例和识字率都低于全国平均水平。这样一个没有任何突出产业的地方,却是全球知名的AI数据标注村。村子里有一个高中都没有毕业的人指挥着一个由200多名员工组成的团队,为美国、欧洲、澳大利亚和亚洲的客户提供人工智能解决方案。其中,低学历的贫困女性占到50%。

根据相关预测,到2023年年底,人工智能和机器学习相关数据准备解决方案的全球市场将从2018年的约5亿美元增至12亿美元。而在自动化工具能够有效地创建良好的标注集之前,大量人工标注的需求将长期存在。这也成为“AI扶贫”能够持续下去的重要原因。

与传统扶贫项目相比,“AI豆计划”有很多亮点:

首先,该项目采取“技能培训+产业孵化+订单扶持”的可持续模式,阿里人工智能实验室每年将向试点基地输送近1000万元产值标注订单;其次,阿里将建立“AI标注师”职业资格证考评体系,培训贫困人群掌握AI新职业技能,并派驻专家志愿者提供陪伴式支持;此外,该项目将精准帮扶留守妇女、困境女性等弱势人群,让贫困群众在家门口就业、增收,将人工智能产业相关的工作机会下沉到贫困地区。

“在人工智能和大数据产业的发展红利期,因地制宜在贫困地区孵化相关产业,让贫困群众不仅能在家门口就业,还能掌握AI新职业技能,适应时代的科技变迁完成自我造血,这是我们成立专项基金、发起相应项目的初衷。”李姗表示。

工作带娃两不误 这个“AI豆计划”正利用人工智能为贫困女性创造在家乡就业的机会

 

8月6日,“AI豆计划”在万山区易地扶贫搬迁安置点举行了试点揭牌暨全国启动仪式。之所以选择贵州作为首个试点地,主要考虑两方面原因:一是尚未脱贫人口集中,当地缺乏优势产业,但有劳动力优势;二是地方政府有过科技扶贫、政企合作经验,能够快速孵化出能自我造血的社会性企业。

万山区作为省级易地扶贫搬迁示范点,在“搬得出”后,还面临着群众“稳得住、能致富”的挑战,急需发展扶贫产业解决群众的就业问题。而地方政府积极探索电商、扶贫微工厂等模式,积累了一些产业孵化经验,更利于打造成功试点。

“我们希望当地女性在家门口实现就业,不再迫于生计外出打工,和孩子、亲人分离,同时还能掌握一项新技能,有个人发展提升的机会。”李姗强调说,为贫困女性创造在家乡就业的机会可以在一定程度地缓解留守儿童、留守老人带来的社会问题。同时,作为有一定技术含量的工作,也能拓宽“母亲”和“孩子”两代人的眼界。

构建稳定脱贫的长效机制

事实上,如何利用科技企业优势,帮助未脱贫的深度贫困人口精准脱贫,帮助脱贫摘帽地区发展稳定、可持续的产业,是包括阿里在内的很多企业一直在积极探索解决的问题。

在“AI豆计划”之前,阿里在技术扶贫方面已经有了很多成功的探索。

如,2018年,阿里巴巴脱贫基金发起“蚂蚁好保险”项目,充分应用互联网公益保险和金融科技的力量,在云南元阳、陕西宁陕、湖北巴东等试点县,为所有建档立卡的贫困女性赠送教育健康保险,让贫困女性少有所学、老有所医。

工作带娃两不误 这个“AI豆计划”正利用人工智能为贫困女性创造在家乡就业的机会

 

2019年,该项目升级为“加油木兰”,通过公益宝贝、蚂蚁庄园等互联网公益产品,带动更多公众参与。阿里巴巴区块链、人工智能等新技术的应用,不仅实现了项目投保与理赔的便捷高效,而且保障了“捐给谁、捐多少、赔多少”等项目信息全程透明。

此次推出的“AI豆计划”在全国范围内开创了“AI扶贫”的公益新模式。但就具体操作层面而言,AI标注工作听上去比较容易,通过培训之后就能很快上手,但实际上也有一定的门槛。

作为典型的劳动密集型产业,劳动力水平决定了AI标注的质量。不过,目前中国AI标注质量良莠不齐,这与从业者鱼龙混杂、服务商大量采用兼职外包人员有很大关系。

鉴于此,为推动行业规范化发展,阿里巴巴人工智能实验室将推出“AI培育师”职业考评体系,推动建立相关行业标准,并开放AI标注服务平台,通过该平台每年向试点基地至少输送产值近1000万元订单,同时呼吁全行业加入“AI豆计划”,主动释放产业红利。

“我们希望它不是一个一次性的公益项目,而是可以持续下去,所以阿里人工智能实验室也会给试点地一定的订单。我们希望通过订单扶持能够真正孵化出一个产业,未来可以成长为一个小企业或者新型企业。这样的形势,是我们最愿意看到的结果。”陈丽娟表示。

因此,各方的积极配合非常重要。

在该项目中,支付宝公益基金会联合阿里人工智能实验室,向中国妇女发展基金会定向捐赠“AI豆计划”专项基金,优先用于贫困女性的就业扶贫工作。阿里巴巴负责提供人才培训、技术输出、职业考核认证及AI标注产业服务平台,同时向全社会开放,鼓励人工智能企业加入并进行订单扶持。

妇基会在女性扶贫、女性就业创业等领域有丰富经验,将作为项目运营的核心管理方,联动全国妇联体系,推动“AI豆计划”在中西部贫困县推广、落地。而除了带动当地贫困群众就业、创业,各方也希望从项目孵化出的社会企业能将收入反哺社区,打破商业公司“中间商赚差价”模式,把产业利润投入到地方发展,因此地方政府的管理、参与也非常必要。

陈丽娟谈到,在试点阶段,每个基地预计孵化培育20至50名骨干,就近覆盖50至100人就业。“未来一年,我们将在中西部贫困县加快复制10至15个基地,采取企业孵化、政府管理、NGO深度参与的模式逐步在全国落地。我们也希望国内外更多人工智能企业加入,把AI标注的订单定向输送给贫困地区,为弱势群体提供更多就业脱贫机会。”

工作带娃两不误 这个“AI豆计划”正利用人工智能为贫困女性创造在家乡就业的机会

 

7月30日,阿里巴巴脱贫基金发布2019上半年脱贫成绩单。报告中提到,发展产业是实现脱贫的根本之策,产业扶贫是实现脱贫最稳固、最持久、最根本的途径,要让“让贫困地区可以自己造血,实现自力更生,脱离保障性扶贫的温室”。

“公益的心态、商业的手法,技术的力量。”在专家看来,帮助缺乏资源及科技产业优势的贫困地区建立起相关产业体系,构建稳定脱贫的长效机制,才是脱贫致富的根本之策。

推荐文章

    目前AI行业发展火热各大巨头都投入巨资在此领域布局,智能驾驶、人脸识别以及近段时间正火的AI养猪都是AI技术应用在实际生活上的体现,毫不夸张的说AI技术正在逐渐改变我们的生活而我们的生活也将因此变得更美好。     AI的发展离不开数据标注的支持,而目前AI行业庞大的数据标注工作都 是通过 哪种模式完成的呢?     一、常见的数据标注平台由于数据标注的重要性和高质量标注好数据的稀缺性在催生了一大批专职做数据标注团队的同时也催生了一批数据标注平台,比较有名的有百度众测、京东众智、龙猫数据、数据堂等。众所周知百度在互联网大厂是最早开始且投入巨资研Ai 技术的,所以百度众测平台的任务大部分都是百度内部的需求,他们也会接受其他AI公司的数据需求,但是在数据量和价格上会有限制。相比百度而言其他几家数据标注平台就比较亲民一些了,中小型的AI公司的需求一般都会接受。为什么这个地方没有提到大型AI公司呢?那是因为大型AI公司一般都会自建平台且有专门的数据标注团队负责公司的数据需求。二、数据标注平台的业务模式(1)众包模式:现在数据标注通常采取众包的模式,众包模式的优点就是成本较低响应较快。这种模式适用较简单的项目如点点拉框等项目。发布者往往将任务详细介绍和题目一同发送到平台上供广大数据标注兼职人员作答。但众包模式有一个很明显的问题就是质量较难把控,因为众包模式是面向大众的你并不知道在给你做标注的是什么人,他们可能是厨师,是全职太太,是老师每个人对规则的理解不尽相同且不可避免的会有一部分对任务乱答一通影响项目质量。为此各平台也会使用一些方式减少问题的产生提高项目质量。比如增加改判环节一道题在答完之后会由他人进行改判如若判错则不获得任务报酬,此外为防止错判维护答题人员利益还会设置申诉环节使答题人员对有疑问的题目进行申诉。设置标注人员级别,标注人员任务正确率较高答题数较多则能慢慢提高等级解锁更多任务获得更多的任务报酬且有机会进入改判环节成为改判员。(2)外包模式外包模式与众包模式相对是将任务外包给专门的数据标注公司和团队,在项目一开始会对项目整体进行评估然后针对项目整体进行报价由数据标注公司自行安排培训安排人手,只需要保证在项目截止日期前保质保量交付数据即可。这种模式的优势就是数据质量和项目周期有保证。但是响应速度较慢成本较高,因为一开始需要安排竞标且平台需要安排专门的项目人员进行项目对接和项目跟进。现如今国内专门做数据标注的团队较多,但是大多数只是以工作室和几十人的小团队为主且业务类型集中在简单的拉框图像标注上。也有一些的较大型的公司如贵州的梦动科技已经形成产业化带动了当地的发展。又或者是“点我科技”他们自建有平台可以自研工具同时担任着数据标注平台和数据标注公司两种角色。基于以上两种业务模式的答题模式:A模式:A模式指只进行一次答题模式,后续没有改判操作。这种模式应用较少主要用于较简单正确率要求不高的项目。AC模式:AC模式指在答题完成后会有一个改判流程,改判员只能对题目进行正误的判断不能在答题的基础上进行操作。ACC模式:ACC模式和AC模式的主要区别是AC模式不能够之前的答题情况作出更改,而ACC可以更改。三、制约数据标注平台发展的因素业务模式一个好的业务模式能不断拔高一个平台的业务上限,上面介绍的两种常见的业务模式(众包模式和外包模式)因为他们都有各自的优缺点,所以单一的使用任何一种业务模式都是不可行的。单存使用众包模式会带来项目质量难以把控,风险高的问题,且众包模式只适合承接比较简单的需求。单一使用外包模式则会造成对数据标注团队的过度依赖,降低整个平台的活力,造成平台现有人力资源的浪费。对此我们需要两种模式兼用初期需要投入一定的资源建立自已平台的众包团队,这个人数一定要多只有这样才能保证有足够的活跃人数能够完成数据标注任务,同时还要一直有众包任务才能保证这些人一直活跃。众包团队建立起来之后我们就可以将简单的任务通过众包模式发放出去,一些复杂专业性比较高的任务则通过外包模式发放出去即可。数据标注团队一个数据标注平台必须要足够的数据标注团队才能承接更多的需求,为了增加平台上入驻的团队数量我们需要提高平台内部的活跃度同时平台上有足够的任务。每个标注团队往往都有擅长的业务类型,我们也需要根据不同团队的特点发放给他们不同的任务。任务需求一个平台要想不断发展一定要有足够的任务,增加平台承接的任务则需要提高平台的知名度,提高平台的知名度可以通过广告投放,客户口碑传播,搜索优化等方式。同时还需要一个有力的商务团队。参考原文地址:https://blog.51cto.com/14065470/2355532

热门文章

波士顿 - Neurala公司今天推出了一款新的视频标注工具,该工具由Brain Builder平台的人工智能辅助。“自动视频注释将显着加速神经网络的数据标注,从而帮助组织更快地培训和部署AI,”该公司表示。标记图像和视频对于开发用于建模和训练AI应用程序的数据集至关重要。Neurala  以软件即服务(SaaS)为基础提供Brain Builder,以帮助简化深度学习的创建,分析和管理。Neurala的联合创始人兼首席执行官Massimiliano Versace说:“人工智能数据准备的传统方法极其耗时且耗费人力,需要大量数据,需要经过精心和昂贵的注释。” “我们与Brain Builder的目标是通过易于使用的注释工具降低进入门槛。通过添加视频注释,我们能够进一步自动化数据准备,帮助组织将AI数据准备的时间和成本降低至少50%。“Neurala的专利和获奖技术源于2006年NASA,DARPA和空军研究实验室的神经网络研究。2013年,该公司加入了Techstars商业化计划。“每个人都想要AI,但他们不知道为什么,”Neurala的联合创始人兼首席运营官Heather Ames Versace说。“视频注释工具是终身AI技术堆栈的一部分,可提供透明度。”启用AI的注释可节省时间,提高工作效率当用户标记视频中的人物,物体或缺陷时,Neurala的新工具可以反复学习。Neurala表示,在用户在第一帧中标记感兴趣的项目后,该工具会自动在后续帧中注释相同的项目。例如,如果五个人输入一个框架,则在用户仅用一个人标记第一个框架后,它们将全部自动注释。相比之下,用户必须在他或她进入框架时标记每个人,这将花费更多的时间。此外,AI辅助视频注释可以提高标签处理速度并提高生产力,Heather Ames Versace告诉“ 机器人商业评论”。例如,用户可以注释10秒视频的一帧并获得300个注释的输出,而使用传统的注释方法,用户需要手动标记300个不同的图像才能获得相同的结果,Neurala说。“可解释性和信任始于数据,”Heather Ames Versace在最近的AI World大会上说。“通过在更短的时间内对数据进行注释和标记,团队可以进行更快速的原型设计。”用Brain Builder存钱“最终,它将帮助组织和开发人员更有效,更具成本效益地构建,培训和部署人工智能,”Massimiliano Versace说。“当涉及视觉AI的构建方式时,Neurala的Brain Builder平台已经在改变游戏规则。而现在,视频注释将进一步扩大可访问性和生产力的可能性。“Neurala说,Brain Builder还可以提供可观的投资回报。使用Brain Builder,组织可以以每小时6,750美元的视频进行注释,而没有它的则为13,500美元。Neurala发布  了一个教程  ,概述了使用Brain Builder在视频中标记对象的过程和好处。它还解释了如何使用TensorFlow训练语义分段网络。此外,本教程还引导观众了解跨多个GPU的培训步骤,这可以进一步缩短培训时间。