CourtneyHeldreth博士和DianaAkrong是GoogleResearch的用户体验研究员。他们的工作探索了如何使用人工智能来帮助改善发展中国家农民的生活，着眼于将农民的需求、实践、价值体系、社交圈和日常农业生态系统现实融入谷歌构建的产品中。Diana是GoogleAccraUX团队的创始成员；Courtney是一名社会心理学家，他带领一个团队开展基于文化的研究，以了解人工智能对发展中国家人民的风险和机遇。他们在2020年5月接受了DavidWeinberger的采访。David：发展中国家的当地小型农场面临哪些挑战？考特尼：到2050年，地球上的人口估计将增加25亿，可耕地将越来越少，气候变化将继续对粮食生产产生破坏性影响。戴安娜：这些问题对发展中国家的影响要大于对发达国家的影响。大卫：未来会有层出不穷的分布不均问题威胁地球，那么机器学习能解决什么问题呢？戴安娜：卫??星图像在空间分析中很有用，可以为农民提供从天气到土壤水分含量的各种个人信息，这些信息清晰明了且可操作。但在许多发展中国家，分辨率不足以捕捉这些地区典型的小农场的细节。这使得很难为这些农场提供准确和个性化的建议和预测。考特尼：这真的很重要。田间地形和范围是超变量，因此尝试检测小型农场的土壤水分可能与100英尺外的农场有很大不同。此外，发展中国家的许多农场分不清它们的起点和终点。还有建立正确基准数据的巨大问题……ShannonMay对GoogleDavid的说明：也就是说，应用于机器学习系统的基准数据的准确性很重要，因此实际数据最好是准确的。Courtney：是的，正确地对数据进行基准测试对于创建准确的机器学习模型非常重要。但在偏远地区，收集数据往往既费钱又费力。例如，您通常需要在一段时间内从农场的不同部分收集多个土壤样本。这将需要将人们带到数百个农场，收集大量样本，并将这些样本送到实验室，这将非常昂贵。大流行使人们难以外出并验证基于卫星图像的建议。当固定、清晰边界的概念在文化上不重要时，可能很难确定哪些数据适用于哪个地理区域。戴安娜：这是社会技术背景的重要组成部分，有很多相互作用的因素会影响技术是否以及如何被采用。大卫：例如？戴安娜：例如，农村社区的网络基础设施。在撒哈拉以南非洲的农村地区，大多数互联网连接依赖于覆盖范围有限的2G技术。由于高运营成本和低收入机会，在这些地点扩展网络具有挑战性。这限制了基于云的解决方案在这些地区的实用性，并在一定程度上限制了数据的收集和使用。考特尼：这是一个很好的观点。大多数政府收集数据是为了决策的主要利益，并没有充分满足个体农民的需求。尽管一些利益相关者认为这些小农场和村庄的技术和数据收集投资没有足够的回报，但我们认为这是一个机会。我们如何了解这些小农在哪里？我们如何才能更好地了解小农户的需求和条件，以发现人工智能可以创造更多经济赋权的方式？大卫：所以你不打算用全新的传统方式来取代它？戴安娜：一点也不。我们相信技术可以用来增强人类在农业价值链中的能力和做事方式。图片来源：unsplashDavid：如何避免强加对技术人员有意义但对想要帮助的农民可能无效的解决方案？戴安娜：当地农民最了解他们面临的挑战。因此，我们坚信参与式设计——创造对社区有用且可用的解决方案。为此，让社区成为流程的一部分。这不仅有助于改进工作，尊重当地社区的需求和价值观，还有助于提高改进后工作的采用率。农村社区采用技术的方式是当地农民试用，如果他们喜欢，他们会告诉其他农民，口耳相传是最好的营销渠道。考特尼：如果它是为农民制造但与他们一起设计的，那么该技术要么不会被采用，要么不会传播。戴安娜：我们也看到过这样的情况，即关于什么能有效预防特定作物病害的信息的表达方式与农民的想法和表达方式不一致。这是我们提倡在机器学习的发展过程中倾听农民声音的另一个原因。大卫：那么，在如此复杂的环境中，如何整合技术来帮助解决问题呢？考特尼：这是一个关键问题。我们的方法是寻求：人工智能的好处与当地农民的需求之间有哪些微妙的交集？农业生态系统极其复杂，有供应商、农民、商人、客户和交付系统……我们不能试图解决所有问题，因为我们知道我们不可能成为整个价值链的专家。但这种复杂性是无法避免的。为了向这一群体提供有意义的技术解决方案，需要考虑整个价值链，因为农业、粮食安全和公共卫生密切相关。昆虫可以在农作物上繁殖，森林砍伐会导致疟疾和营养不良的传播。我们还没有所有的答案，但我们正在为复杂而脆弱的生态系统进行设计。例如，我们支持农民提高生产力，但这并不是道路的尽头。高供应可能意味着较低的价格，从而减少农民的收入。因此，我们还需要促进获取有关社区中其他农民正在种植什么的信息，促进市场准入，并尽我们所能确保良好信息在整个价值链中传递。大卫：如果价值链——实际上是一个生态系统——是如此复杂和重要，但又如此庞大以至于作为一名技术专家你无法完全理解它，你将如何进行？:unsplashCourtney：我们的团队进行了研究，以了解农民在这个复杂的价值链中面临的挑战。通过这项研究，我们确定了两个关键的杠杆点（它们被定义为复杂系统中的一些地方，一个小的变化可以产生很大的不同。）第一个杠杆点是促进可持续农业实践，这是一个增加生物多样性的实践系统，为土壤施肥，改善流域并增强生态系统服务。第二个杠杆点是想方设法为农民提供更多的经济保障，从而增强他们的韧性。当我们着手探索这些领域时，我们的主要重点是了解农民的需求和挑战。这就是社区伙伴关系如此重要的原因。拥有与农民建立信任关系的合作伙伴，政府对于开发真正有用的技术至关重要。大卫：建立信任应该是其中的关键部分。戴安娜：没错！社区建立在信任的基础上，因此与他们合作至关重要。大卫：项目的进展情况如何？考特尼：我们一直在采取一种非常基本的、以农民为中心的方法。这意味着脚踏实地，与农民讨论他们需要和想要什么，以及这与经济安全、家庭稳定甚至心理健康的关系。我们正在与印度各地的500名农民交谈，以了解他们的需求以及人工智能如何帮助他们。随后新冠病毒爆发，所有线下研究交流都被推迟。但只要安全，我们将继续开展这项工作。同时，我们也注重专家访谈。大卫：谁是专家？Diana：在撒哈拉以南非洲、印度和印度尼西亚工作的研究人员、农艺师、农场投入品经销商、农业综合企业经理、政策制定者、学者和农业推广人员。这些专家与农民密切合作，其中一些本身就是农民。大卫：你的研究会公开吗？考特尼：我们计划尽可能公开。我们将发表一篇关于以农民为中心的人工智能的研究论文，提出一个理解农民需求及其社会系统的框架。我们还计划公布我们的农民调查结果，并希望与公众分享。大卫：什么时候公开？戴安娜：希望在今年年底前完成，但现在新冠病毒影响了我们的日程安排，有很多工作需要需要出去，现在无法实现。我们希望在与农民的对话中优先考虑面对面的互动，以便我们在了解农民的需求、目标和愿望时建立关系并建立信任。大卫：什么是成功？资料来源：unsplashCourtney：这是一个持续学习的过程。如果该项目能够引导更多的小农户采用可持续的农业实践，从而提高农场的生产力和适应力，我们认为该项目是成功的。这是我们希望达到的。戴安娜：对于个体农民来说，利用有限的资源最大限度地提高生产力很重要。适应性很重要，因为生态系统是如此复??杂和不可预测。我们越能预测并帮助减少控制结果的不确定性，对这些农民就越好。大卫：农民的声音决定什么是成功？考特尼：这是我们工作中最重要的方面。我们在整个开发过程中始终与他们沟通。因为我们是用户体验研究人员，也是人类同胞，所以我们非常关心确保农民的声音被听到并且永远不会消失。
