[科学技术]揭秘人工智能训练师：给AI当老师不简单

近日，在河南省信阳市光山县科思网络科技有限公司，数百名“人工智能培训师”戴着口罩和耳机上班。新华社记者李安照片

如今，人工智能在各个领域发挥着重要作用。特别是在电子商务服务、机票旅行、健康咨询、生活购物等服务体验上，工作效率得到了极大的提高，这离不开人工智能训练器的支持。近日，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局联合发布了包括人工智能培训师在内的16个新职业。据了解，这是《中华人民共和国职业分类大典》2015版颁布以来发布的第二批新职业。据最新分析，预计到2022年，国内外人工智能培训师相关从业人员预计将达到500万人。

工作主要面向产品的实际使用过程

根据人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局联合发布的通知，人工智能培训师是指在人工智能产品实际使用过程中，使用智能培训软件进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪等辅助操作，以新兴产业和现代服务业为主的人员。

根据定义，有些人可能很难区分人工智能训练者和其他人工智能开发者。海南省区块链产业研究所副所长、海南大学教授段分析，从专业定义来看，人工智能培训师主要使用智能培训软件，其工作面向人工智能产品的实际使用过程。人工智能开发者主要使用开发软件，工作面向人工智能产品的研发设计阶段；开发者主要做功能性和系统性的工作，而人工智能培训师的目标是提高人工智能产品的性能。

目前人工智能培训师的职业包括多种工种，不同工种有不同的工作内容和不同的技能。一般来说，人工智能训练器主要分为数据标注器和人工智能算法测试器。数据标注器在不同的企业有不同的需求。人工智能算法测试人员具有较高的技能要求，需要具备相关数据处理的理论基础，熟悉相关技术方法，熟练使用开发语言和仿真测试工具，具有算法开发或测试经验。

人工智能训练师如何训练人工智能？段说，首先，人工智能训练者需要对所涉及的数据和知识有一定的了解，然后“清理”数据，获取结构化的核心知识和关键数据，指定数据标注规则，将数据“反馈”给人工智能，“调谐”它，不断调整参数优化算法，使机器人能够更好地为人类服务。比如通过训练ai理解情绪，AI可以获取人的声音和文字中的敏感信息，并根据用户的状态提供个性化、人性化的服务。

目前，中国约有50万人从事相关职位

“科技和生产力的提高极大地丰富了人们的日常生活，社会需求结构也发生了变化。”人力资源和社会保障部职业技能鉴定机构标准司司长葛恒表示，人工智能培训师是一个应用新兴技术的新职业，符合经济社会发展的需要，满足人们日益增长的需求，符合新行业、新格式、新模式的发展变化趋势。

新的职业和新的岗位诞生于行业发展的交叉领域，使得人工智能培训师的市场需求不断增长。“现在全世界都在推动人工智能技术的研发，人工智能已经渗透到很多行业，比如数据分析、制造、教育、安全、市政、物流、人机交互、交通运输等等。这些新的交叉行业都需要人才参与实现，所以人工智能培训师对当前社会的要求很高。”海南师范大学副教授邓说。

阿里巴巴集团客户体验事业部人工智能培训专家王志宇在接受媒体采访时表示，阿里从2015年开始在中国孵化第一批人工智能培训师。目前，整个阿里巴巴生态系统共有20万名人工智能培训师，已有近6万人接受了阿里人工智能培训系统的培训和认证。

王志宇提到，除了阿里巴巴这样的电商服务集团，国内大大小小的ai公司，基本上都有自己的人工智能培训师。“整个行业都涉及到ai公司，无论甲乙，科技公司还是服务公司，其实都在开始培养自己的人工智能培训师，这也和以前不一样。”他透露，中国约有50万人从事此类职位。

数据分析显示，按照目前行业的发展速度，应用领域的拓展，数据标注器等等，短期内还是会有较大的人才缺口；随着技术的发展，对员工素质的要求也在不断提高，人工智能算法测试员等技术人才的短缺将会更加突出。

新的着陆场景要求提高整体质量

“每天，我们都会在数百张照片中圈出这些物品，并标记出来，比如花盆、地毯、茶几和沙发...这些标记的图片会被发送到数据库，成为人工智能的学习资料。比如电脑看几万个标有沙发的物体，就能知道什么是沙发。”来自贵州的年轻人陈骁描述了他的作品。

“对我们来说，ai培训师面临的最大挑战是跨境整合，这需要培训师既懂法律知识，又懂算法相关知识。”北京智能正安公司首席执行官李表示，我们对候选人的要求主要是在人工智能工程师和数据标注员之间架起一座桥梁。

虽然每个人才需求方对人工智能培训师的要求不同，但不难看出，目前人工智能培训师的主要任务不仅仅是标注和处理图片、文字和语音，还包括分析和提炼专业领域的特点，培训和评估与人工智能产品相关的算法、功能和性能，设计人工智能产品的交互流程和应用解决方案，监控、分析和管理人工智能产品的应用数据，调整和优化人工智能产品的参数和配置等。

段认为，目前在人工智能培训师中，从事数据标注等简单任务的人确实占了比较高的比例。但是随着人工智能的强化学习等无监督自学习算法的兴起，对数据的依赖会降低，人工智能训练者的工作重心也会发生变化。另外，在未来，如果想通过开发绘画、音乐、文学等有精神需求的应用场景的数据来训练人工智能，人工智能训练者需要不断学习和提高自己的综合素质。

人工智能对人类情感等主观感受进行标注，具有很大的应用前景。段建议相关部门从人工智能治理的立法和标准制定等方面为人工智能培训师的职业道德建设做好铺垫。

首都科技领军人才、清华大学电子工程系博士谢云对如何做好工作规划提出了更高的要求。他说，对于人工智能训练者来说，最重要的是彻底理解方法，不同的方法和原则可以应用于不同类型的问题。人工智能训练师要系统地积累经验，把感性经验总结成理性认识，不断实践，按照工匠的标准要求自己。但是，人工智能训练师不应该仅仅局限于工匠模式，而应该通过经验探索，进一步总结更深层次的原理，创造出普适的结果。