远在非洲的数据标注工厂也在为人工智能打工

远在非洲的数据标注工厂也在为人工智能打工

他们也会服务中国的人工智能公司

人工智能背后不为人知的贡献者——生活在肯尼亚贫民窟的一群人。在非盈利组织Samasource的帮助下,他们为硅谷大型科技公司的人工智能研究提供数据标注服务。

我们一起来看看国外的数据标注到底是什么样的

人工智能如人们预期工作时,硅谷企业总喜欢说一切“好似魔法”。

但实则不然。魔法的背后是布兰达(Brenda),一位26岁的单身母亲。她目前居住在非洲最大的贫民窟基贝拉(Kibera),或许这里也是全球生活最艰难的社区。在这里,成千上万人住在一个比伦敦海德公园大不了多少的地方。

每一天,布兰达坐着公交车前往肯尼亚首都内罗毕东部。在那里的一栋大楼内,她和其他1000多名同事为人工智能的另一面——我们所知甚少,所见更少的一面——辛勤付出。在八小时的工作时间内,她需要负责创建训练数据,即把数据——大多数为图像——加工成计算机可以理解的形式。

布兰达(左)

布兰达先是上传一张图片,然后用鼠标跟踪里边的所有物体。人、车辆、路牌、车道标记——甚至天空,还要特别说明是晴朗的还是阴霾的天空。将数百万张这样的图片输入到人工智能系统中,意味着(比方说)一辆自动驾驶汽车可以开始“识别”现实世界中的物体。数据越多,理论上机器越智能。

在狭小的办公室里,她紧挨着身边的同事,紧盯着显示屏,放大图像,防止标错哪怕是一个像素。一名上级人员会检查他们的工作,若没有达到要求,就需要返工。速度最快、准确率最高的训练员的名字可以出现在办公室的多台电视机屏幕上以作鼓励。而最受欢迎的奖励则是:购物券。

“你可以做一些与众不同的事情,”当我拜访她时,布兰达告诉我说。她和自己的女儿,兄弟还有母亲一起蜗居在一间拥挤的小房子里。“我现在的工作,让我相信我的努力正为未来的某些人提供帮助。”

贫民窟学校

布兰达的雇主是Samasource。这是一家总部位于旧金山的公司,客户包括谷歌、微软、Salesforce和雅虎等。这些客户大多数都不会希望讨论他们与Samasource合作的细节本质——因为大多与未来项目有关——但可以说,在贝罗毕这栋大楼里准备的数据,构成了硅谷一众大公司在人工智能领域得以开展研究的重要一部分。

布兰达在标注数据。

这种技术进步或许永远都不可能出现在基贝拉这样的地方。作为非洲最大的贫民窟,这里有太多亟需解决的问题,比如缺少清洁淡水,以及众所周知的卫生危机。但这不代表人工智能不会在这里产生积极的影响。当我们在这个下雨天驱车前往基贝拉少有的几栋永久性建筑之一时,我们发现,这栋位于铁路线附近的建筑虽残破不堪,但显然自殖民以来经常性为人们所使用。

大约一年前,这栋建筑是扔石头的暴徒与军队之间的分界线。今天,它已经成了一个蓬勃发展的活动中心,里边有一个媒体学校和工作室,有一个自助餐厅;而在楼上的一个房间里,满满当当的都是台式机电脑。在这里,吉迪恩·恩尼欧(Gideon Ngeno)教授向25名左右学生传授个人计算机的基础使用知识。

在这个过程中有趣的一点是:哪怕是在基贝拉这样的地方,人们的数字化素养其实不低。这里,智能手机十分普遍,其它所有商店都有充电器和手机配件等出售,并且人们会使用移动支付系统MPesa来购买这些东西。

为自动驾驶做数据标注的范围包括人、车辆、路牌、车道标记——甚至天空。

但非洲的大多数地区都没有经历过台式机电脑的年代。键盘和鼠标的组合对他们来说完全是一种新奇陌生又复杂的体验。一名Samasource的团队成员告诉我说,在被要求搜索互联网上的信息时,她经常观察到有学员不是看着电脑,而是拿起他们的手机。

在这里教授的课程则是为那些希望继续在Samasource等数字经济公司工作的人专门设计的。学费为500肯尼亚先令(5美元左右)。对那些经常生活在贫困线以下的人来说,这个费用也还可以承受。公司一开始是免费提供课程的,但我后来得知,由于没有经济上的付出,考勤(和上课认真程度)都不太理想。

恩尼欧教授说,目前上课最大的困难是噪音——就在我们说话的间隙,一群小孩子发生阵阵吵闹声。而在外边,又是一个人来人往十分嘈杂的集市。

适合加州的园区

相比之下,Samasource在内罗毕的办公室位于一处发展形势比较好的位置。公司位于一商务园区建筑内,总共占据四层楼,拥有大量用于数据训练的计算机。

数据标注可以让一辆自动驾驶汽车开始“识别”现实世界中的物体。

如果不看窗外景色,你恐怕会以为自己身处于一家硅谷科技公司内部。墙上贴着瓦楞铁皮,这种装饰方式放在加州的话算得上走在时髦前沿。但是,提醒你这是在非洲——而不是加州——的一点是:大部分工人(近75%)来自平民窟。

最令人印象深刻的是,Samasource克服了大多数硅谷企业努力想要解决的问题。近半数的员工为女性,这在母亲同时也负担家庭经济的国家,实属了不起。在这里,有哺乳室,长达90天的产假,以及灵活的轮班模式。这些均让这家公司不仅在肯尼亚,就是在全球,也是一个出色的榜样。

“人们常说,男人工作养家,”人力资源负责人海伦·萨瓦拉(Hellen Savala)说,“但女人工作的话,她不仅养活自己家,也会帮助更大的家庭。这样的话,你就会拥有更大的影响力。”

“不可能成功”

这种平衡不仅只存在于入门级工作中间。在旧金山的Mission District,在比肯尼亚办公室小很多的办公室里,Samasource的首席执行官蕾拉·焦纳赫(Leila Janah)谈及如何让公司管理层女性占大多数时莞尔一笑。她说:

“在硅谷,尤其是在人工智能领域,这样的情况实属罕见。但我们认为这没什么特别的。这也是一种竞争优势。”

蕾拉·焦纳赫(右)

Samasource成立于2008年。公司早期并不受待见。在美国经济衰退期间,大量向发展中国家外包工作并不受人欢迎,可以说现在仍不受欢迎。

而那些发自内心欣赏公司理念的人则又担心的是,发展中国家的工人缺乏必需的数字技能,担心他们的工作达不到科技巨头们愿意接受的标准。

“科技圈里和慈善界的有识之士都说这是一个非常好的想法,但是它不可能成功,”焦纳赫回忆说。今天,Samasource是东非同类型组织中最大,同时在亚洲和北美均设有机构。

廉价劳动力

焦纳赫自豪地表示,公司在准确性和安全性方面的记录,是赢得谷歌等大公司合同的重要因素。但毫无疑问,这些公司愿意与Samasource合作的另一个明显动机是,这里有全球最廉价的劳动力,并且当地人迫切需要稳定的工作。

Samasource希望帮助的目标是,目前每天薪酬低于或刚达2美元,并且还是从事所谓的“怪异”地下经济或危险职业的人。Samasource可以提供每天约9美元的薪酬。这对当地人来说已经是了不得的飞跃,虽然跟硅谷相比仍微不足道。

吉迪恩·恩尼欧向学生传授个人计算机的基础使用知识。

“确实,它有很高的成本效益,”焦纳赫说,“但我们工作中的一个关键点在于,我们不会提供可能破坏当地劳动市场的薪酬水平。如果我们给出的薪酬过高,我们会给整个社会带来麻烦。比如,可能会对我们员工所生活的社区的住房成本、还有食物成本等带来潜在负面影响。”

当然还有一个问题是,如果这种工作不再有需求会发生什么情况。Samasource的主要业务是为自动化系统提供数据。那么,如果创建数据的过程也能够自动化之后,会怎样呢?

“这是一个关乎几十亿美元的科技问题,我相信每一个人心中多少都有类似担忧,”焦纳赫说,“我认为,在这个问题上,媒体有炒作过度之嫌。但你要是跟开发这些算法的数据科学家们深入交流后,你会发现机器远没有大多数人想象的那么智能。我们仍需要训练数据很长一段时间。”

“这份工作改变了我的方方面面”

数据训练专家其实是一项极其无聊的工作、充满了重复性、永没有尽头的任务。在镜头之外,有些员工会讨论如何面对快速工作以实现公司指标的压力,因而休息时间也大大减少。有些Samasource的工人现在虽然是自由职业者,可以在任何地方工作,但每当工作时都会一个网络摄像头监视他们的工作。

伊德里斯·阿布迪(左)

我们在办公室内看到的所有工人都没有得到任何适当的符合人体工程学的支持,经常伏在电脑前连续疯狂点击鼠标数小时——这对眼睛和身体都会造成一定压力。公司表示会考虑解决这个问题。

对工作的抱怨在这个行业内并不少见,不过时常会得到快速的跟进和解决。

Samasource表示,公司在发展中国家至少影响了近5万人;他们要么在Samasource工作,要么他们的家人在Samasource工作。根据公司对前员工进行的问卷调查,公司发现近84%的前员工会选择接受更正式的工作,或接受高等教育。

其中一个从此走向成功的员工叫伊德里斯·阿布迪(Idris Abdi)。25岁的阿布迪在工作后,得以搬离贫民窟。

“这份工作改变了我的……方方面面,”他说,“改变了我的认知,它让我看到未来的希望。”(小白)

看到他们的,我们才知道我们的数据标注工作室比他们好多了。


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数据标注产业的发展,促进了人工智能的蓬勃兴起,其主要的应用行业和不同行业的标注场景总结如下:(1) 自动驾驶:利用标注数据来训练自动驾驶模型,使其能够感知周围的环境并在很少或没有人为输入的情况下移动。自动驾驶中的数据标注涉及行人识别、车辆识别、红绿灯识别、道路识别等内容,可以为相关企业提供精确的训练数据,为智能交通保驾护航。(2) 智能安防:数据标注扩大了现有安防系统的感知范围,通过融合各种来源的数据并进行协同分析,提高监控和报警的准确性;其对应的标注场景有面部识别、人脸探测、视觉搜索、人脸关键信息点提取以及车牌识别等。(3) 智慧医疗:人工智能和大数据分析技术应用于医疗行业,可以深入洞察医学知识和数据,帮助医生和患者解决在医学影像、新药研发、肿瘤与基因、健康管理等领域所面临的影像识别困难、药物研发成本巨大、癌症治疗效果不佳等难题。(4) 工业4.0:利用标注数据训练和验证机器人应用程序的计算机视觉模型,从而使模型对工业环境内的各类障碍物、机械设备和机器人有更加精确的感知, 实现工业智能机器与所处环境中人和物的安全交互。(5) 新零售:将人工智能和机器学习应用于新零售行业,可以通过商品销售数据以及用户的真实反馈促进电子商务的销售,提高用户的个性化体验以及预测客户需求,并实现线上货物推荐的精准化。新零售中涉及的标注场景包括超市货架识别、无人超市系统和电子商务智能搜索与推荐等。(6) 智慧农业:依托精准的数据标注实现对农作物的定位以及对其成熟度和生长状态的识别, 实现农作物智能采摘并解决精准农药撒播问题,从而减少人力消耗并提高农药利用率。目前,智慧农业中有关数据标注的场景有栽培管理、精准水肥和安全监测等。

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