圖片來源：若水AI

AI很火，不論是社群媒體、電視上都能看到關於人工智慧的話題，而多數人對於深度學習、機器學習可能一知半解。

2017年底，若水本著「Tech for Good」的精神，結合一群來自各行各業的專業經理人，帶著全台數百位居家身障夥伴，跨足AI產業，提供數據顧問和標註服務，而這全世界首創模式。

這一年半來，我們近距離看到台灣，日本等地不同產業推動AI落地的機會和挑戰，這其中比較少人論及，卻又至關重要的就在於：如何打造「深度協作」的企業文化、跨團隊工作流程以及工作再設計。

而這也是若水每天在做的事。

AI很難，裡頭有很多運算技術、模型、數據分秒在變；遠距很難，融合全台灣各地不同身心障別的居家工作夥伴，要如期如質完成客戶託付的任務，這看似兩相矛盾又複雜的難上加難，為若水的AI服務拉出精準、彈性又細膩的營運特色。

就以標註服務為例，很多人一聯想到的畫面，不外像個超大型的網咖（在中國大陸很多是由製造工廠直接改建），裡頭坐滿成千上萬人，日以繼夜埋頭苦幹、無聲無息地敲打鍵拉框、畫線。

在若水，一切都倒過來！

從內到外持續溝通，找到共識
若水數據團隊的成員們分布在台灣各個角落，大家不一定互相見過彼此，但在線上透過即時訊息傳遞、視訊會議，讓彼此熱絡地交流著。若水數據營運團隊包括三大部分：專案管理、品質檢核以及居家數據標註師。
 

                                                                                                                   圖片來源：若水AI

像是居家標註師們，他們在工作過程中，會不斷拋出問題給PM（專案經理），然後雙方彼此互相溝通問題，再進一步反饋給客戶。

「就是要能夠及時反應、及時修正，」若水AI部門的營運主管蘇佩萱說。

她是社工背景出身，在若水AI部門主要負責居家夥伴們的大小事，從居家工作管理、定期家訪、工作上輔具支援、職前訓練等都由營運部門負責。

在AI漫長的產業鏈裡，數據標註這項服務可能不特別「高科技」，甚至有人認為，不過就是數據世界裡的「外包2.0」，但正因為在若水內部，有如此頻繁的溝通，才能確保電腦學到最合適的數據，加速推進企業AI落地的時程。

比方說，在生活場景應用的專案裡要標出「杯子」，若水的夥伴就會馬上追問，「杯子的定義是什麼？」、「附蓋子的湯杯算嗎？」因為對機器而言，可能會把後者辨識成「小鍋子」，類似這種目標物上細節的差異，需要逐一釐清，排除抽象，找出共識，而這些都要透過與客戶之間持續對話來學習。

有時候，會遇到工程師一開始還沒有完全想清楚要機器學習什麼，當專案逐步深入後，才發現原來數據裡有許多與原本假設不一樣的東西。

這時候，若水團隊會用是非題方式來一步一步拆解並釐清問題，唯有事前將遊戲規則定義清楚，才能好好地衝刺數據處理的工作。不諱言地，亦曾有重新調整專案方向再重新出發的情況，也是因為這樣的事件，讓我們團隊累積了許多insight，才能與客戶協力一起把數據處理得得宜。

這樣的過程中三方人馬都在學習，不僅要教會電腦更聰明、效率地學習，以及學習如何讓彼此協作上能更加緊密，建立起有共同目標的數據戰隊。

建立起Community，落實深度協作
在若水，還有一點很不同。

對這數百位居家標註師來說，這是一份難能可貴的工作，所以對工作的投入和職前訓練，外人很難想像。

在若水內部徵文活動當中，一位居家標註師如此寫道，「在數據標註的工作中讓我的視野變得更開闊，即使如我這樣能力渺小的存在，也能在廣大的數據汪洋中找到生存空間，我所追求的不僅只是一份工作，更是一個機會和一個前進的方向。」

在數次家庭訪視中，蘇佩萱發現，他們之中還會形成群組，一起討論數據處理的方法、分享祕技，「就像一起打怪闖關，很刺激。」同樣地，對居家標註師來說，也因為有大量的交流，增添了這份工作的趣味性。

別人可能未曾想過，其實數據是生命力的，若水數據團隊與工程師們讓資料餵養到機器的這個過程，是透過人的生命力使這整件事情活化。有了若水數據團隊的投入，居家標註師們專業、認真對待為每一筆數據，協助數據與機器學習之間有精準、及時的持續對話。

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【〔AI時代的工作哲學〕(1)：看見數據裡的生命力 】 由若水國際 Flow, Inc. 撰寫，轉載於這裡。
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