14萬身障者變AI數據生力軍 教老外結帳員辨識台味麵包

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身障者如何躋身最熱門的AI產業?答案是協助標註影像,教AI採蕃茄、判斷建築物安全,甚至在美國賣台式麵包⋯⋯

AI正在翻轉商業世界,也可能使身障人士的人生翻盤。

社會企業若水國際乘AI轉型趨勢,結合身障人力,推出了新商業模式--成立數據處理服務團隊,訓練身障者處理資料。

若水的AI數據處理服務

服務推出一年,已與台灣與日本新創公司合作,處理超過百萬張影像,100多位居住全台各縣市的身障者在家接案,滿足了企業人力需求,也提供身障者躋身AI產業的切點。

12月中記者會播放的影片裡,定居高雄的身障者鍾鍾笑得開懷,「覺得自己好像走在社會的前端,因為我跟同學說,『我現在在做AI的東西喔!』他們眼睛都亮了!」

「第一次有人稱讚我的工作能力,」另一位身障者小錚說。

教AI像教小孩 好「教材」是關鍵

AI如何為身障者創造工作機會?這要從資料處理的痛點說起。

教AI就像教小孩,需要大人提供好的「教材」、教它「閱讀」,再搭配演算法,才能做出快速、精準的判斷。

若水執行長陳潔如說,許多人以為AI的效能在於演算法,「其實數據處理也是關鍵。」

怎麼訓練AI處理資料?

例如,怎麼教AI機器人採收番茄?第一步,先用人工,將上萬張番茄園照片裡的「熟番茄」「生番茄」「葉片」「蒂頭」「枝幹」等部位,一一細緻標註邊框;再透過演算法,告訴機器人採收番茄時,要切斷哪些部位。

第一步尤其關鍵。影像標示品質若不夠多、不夠好,AI就會做出錯誤判斷。該切的是蒂頭,結果卻把枝幹給斷了。

為兼顧值與量,許多AI公司靠工程師與工讀生標示影像。但這麼做,對工程師而言,是大材小用;交給後者,品質又難控管。

如何將工程師從瑣事中解放,專注發展演算法?演算法與影像標注的銜接痛點,該怎麼解決?

用高管理密度 幫在家身障者找回獨立自主

若水想到的,是全台14萬在家身障者。

2017年,若水國際開始測試身障居家就業計畫,尋找適合身障者的商業模式。過去,社會普遍認為身障者適合做電話客服,但若水AI數據服務事業部事業發展經理簡季婕發現,客服工作的情緒壓力很大,還需要打字,不見得適合身障者;用電腦設備標註影像資料,可能更適合他們的生活型態,尤其是腦性麻痺或肌肉萎縮身障者。

若水國際 AI 人工智慧 x 居家身障就業計畫

然而,「企業發包資料給若水,若水訓練身障者接案」,這乍看簡單的商業模式,卻需要很強的管理密度。

首先,許多居家身障者已許久沒有工作;因為身體障礙,也無法像一般上班族久坐。因此,除了提供職前與在職職業訓練的數據工程師,每個工作都需要「職務再設計」--例如,職能治療師設計特殊工作設備,以及社工師提供心理支持。

為兼顧企業需求與工作者成就感,所有案件也會彈性調配,輕度身障或資深的標注師,負責要快速的新創公司,長期專案就交給初學者,慢慢練手感。

由於身障者都是遠距在家工作,專業人員必須全台灣跑透透,協助他們工作更上手。通常,身障者一天工作時間不到6小時,加上案件難易緊急度不同,每月最高收入不高,約數千到上萬元不等。但對身障者而言,更重要的是找回生活目標。

「有工作之後,就有一個重心,」肌肉萎縮症患者、得咬著操作桿標示影像的永德說。

AI教老外結帳員分辨台式麵包 


「數據處理」不是新產業,但許多數據處理公司的模式是「左手向企業接案,右手把案子外包」,多數是給人口紅利高的開發中國家。「這個模式,無法累積標註的know-how,」簡季婕說。

有在地文化特色的新零售AI專案,更是非台灣人不可。

視覺辨視技術公司Viscovery,曾受一家至歐美展店的台灣麵包連鎖委託,要開發「麵包辨識機器人」。原來,台灣人一看到外型,就能立刻喊出「菠蘿」「紅豆」等名字的台式麵包,卻難倒了老外結帳員,得對圖看個半天,才能輸入價格。

為加快結帳速度,這家跨國企業只好向台灣公司求救,訓練「能辨識台味麵包」的AI。

台灣的身障數據標示部隊,接案軌跡也遠及受少子化所苦的日本。

來台參加記者會的日本AI新創公司Incubit創辦人北村尚紀,與若水合作一年,標注的影像工作難度日益升級,從簡單的番茄(智慧農業)、街道(無人車),到細膩複雜的建築裂縫(公安監測)與柏油路面裂縫。

不到30歲的北村相信,「人工智慧是人口縮減的解方。」

在「AI可能取代人類」的質疑聲中,若水的商業模式,反先替身障者創造了參與社會的機會。

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未來城市@天下

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