AI产业后面的"工人",她们被叫做"妈妈工人"(图)
大多数时候,她们的工作内容是在电脑前训练AI——就像教会自己的孩子一样。
在过去几年的宣传叙述中,这些女性的故事,通常与“公益新模式”“AI + 扶贫”之类的宏大用词挂钩,被视作乡村女性实现“白领工作”的化身。大山里走出的人工智能培训师,人们如此夸赞。
但这其实是一个“梦幻泡泡”逐步破裂的故事。
浙江大学社会学系副教授吴桐雨,与华东师范大学传播系副教授夏冰青,在标注行业刚开始兴盛的2019年,开启田野调查,并持续至今。她们走访各地标注车间,试图了解这一新兴产业背后的劳动问题。
起初,在贵州某贫困县,这份看似体面、灵活、门槛低的工作,甚至能解决长久以来的留守儿童问题——当地政府和招聘方,都用它召唤远在外省打工的女性“大雁归巢”。但随之而来的竞争与陷阱,却把身处其中的女性,推向比过往更艰难的困境。
至今,也没有关于妈妈工人在中国的具体统计数字。她们是未被准确书写的一群人。
妈妈工人不善言辞,这是学者反复提及的一点。她们鲜少表达自己的苦痛,更多成为家庭决策中的牺牲角色,宣传政绩的“巾帼榜样”。
她们教会AI,却淘汰自己。就像一枚“好用的棋子”,用完即弃。
这个春天,《凤凰周刊》记者访谈了两位学者。以下是她们的讲述,结合了论文内容——
“白领工作”
我们在标注基地见到李燕时,她正坐在一把劣质的人体工学椅上,脖子前倾,眼睛凑在屏幕前飞快地来回瞟动。框架眼镜挡住了她脸上的表情,只有手不带停地点拖鼠标。
她的眼前是一组汽车道路行驶图。但雷达扫描出的3D图像,是一团看不清轮廓的点状物。李燕需要对照2D图片,准确辨识出3D图片中汽车附近的障碍物,并在面板上一一标注出来。
标注是为了给AI算法提供准确的训练样本,俗话叫“给电脑喂数据”。AI通过学习这些数据中的模式和规律,获得智能视觉和语义理解能力。这是人工智能产业链上最基础、最需密集劳动力的环节。每一个AI的成长,都离不开它。
基地里,有二十多位像李燕这样的女工,她们年龄从28至35岁不等,多是低学历女性、单亲妈妈或家庭主妇——这和我们来调研之前的预想是大相径庭的。
毕竟社会建构出来的一套话术是,男性比女性更适合电脑工作。没想到,“妈妈工人”是这间基地的劳动主力。
标注基地位于一所扶贫社区内。外墙刷着标语,“出大山、求发展、城镇安居天地宽”。社区建筑和南方的工厂宿舍有点像,统一整齐,间距紧凑。远看是现代化小洋楼,但走近发现,底部的架空层都没造好,水管裸露,下雨时粪水到处流。
而基地内部像是另一个世界。
和她们过去在沿海打工时不见天日的流水线工厂不同,这里有窗,能见阳光,配备了电脑和空调,也没有大型机器发出的轰鸣噪音。基地甚至聘请了一名园艺师打理绿植,像北上广的互联网大厂一样,一切都是白领办公室的氛围。
就连装修也是按这家基地的源头企业——C厂的风格打造,桌子被涂成C厂的标志性颜色。
基地运行一段时间后,一批表现优秀的妈妈工人被邀请到C厂总部学习,她们和程序员在一起上班,参观车辆如何自动驾驶。
妈妈们看完后说,觉得自己的工作突然变得鲜活,有意义了。在和我们访谈时,她们将培训期间学到的一整套概念不停地重复给我们听,比如“要做人工智能的老师”,“有多少人工就有多少智能”。
她们努力把自己跟大厂连接起来,觉得某种程度上也是大厂的员工,笑称是“赚着大厂的钱”。
以前,她们并不懂什么是AI,是被规训到对此“有感觉的”。她们的家人既不了解什么是AI,也不知道她们的工作内容,唯一关心的就是——这活儿能拿多少钱。
我们第一次和妈妈工人刘翠敏见面时,她是戴着眼镜的。说了会儿话后,她把眼镜拿下来,“因为戴着不好看”。
这份工作的确很费眼睛。李燕有一段时间视力下降得特别快,吓得赶紧去医院检查。做这份工作后,眼睛出现问题的人很多。后来,一些妈妈工人即使没近视,也都买了防蓝光眼镜佩戴。
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