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算法|人工智能訓練師：人工智能帶來的新職業

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現有職業有的已經被人工智能取代 ， 有的正在被人工智能取代 ， 那么隨著人工智能技術的廣泛應用 ， 也產生了一批新的職業 。 最簡單的例子：智能工廠的機械臂取代了傳統人工 ， 但也誕生了機械臂操作、維保等職業
近兩年人社部門先后發布了數十種新職業 ， 其中人工智能相關職業占比較高 ， 比如人工智能訓練師、智能制造工程技術人員、工業互聯網工程技術人員、虛擬現實工程技術人員等

什么是人工智能訓練師人工智能出現后 ， 我們需要對人工智能進行不斷的訓練 ， 使其更好地理解人類的指令 ， 適應人類的習慣 ， 完成人類的要求 。 要做到這一點 ， 需要人工智能訓練師對人工智能系統進行大量的訓練 ， 他們通過算法調優、數據標注、人機交互設計、性能測試跟蹤及其他手段使人工智能及衍生產品更精準更靈活地服務人類的工作與生活
人工智能訓練師的訓練步驟及任務人工智能訓練對AI的訓練主要分為兩個步驟：
首先 ， 人工智能訓練師需要對涉及的數據和知識有一定的認知 ， 然后對數據進行“清洗” ， 得到結構化的核心知識和關鍵數據 ， 制定數據標注規則 ， 將數據“喂”給人工智能 ， 對其進行“調教”
其次 ， 不斷調整參數優化算法 ， 從而讓機器人更好地為人類服務
比如 ， 通過訓練AI對情緒的理解 ， 人工智能可以獲取人的語音、文字中的敏感信息 ， 根據用戶的狀態提供個性化、人性化服務
為達到這一目的 ， 人工智能訓練師主要任務就是：
·不斷搜集用戶的語音和文字信息 ， 并對敏感信息進行標注 ， 同時將搜集到的信息和答案形成知識庫 ， 輸入給到機器進行學習
·結合多方位數據信息優化輸出答案 ， 配合算法的同事減少錯誤率 。 從而讓AI不斷朝著擬人的方向發展
為什么要將人工智能訓練師職業化其實 ， AI訓練師這一職位是由阿里巴巴小蜜團隊首次提出并注冊的 。 而在阿里生態內 ， AI訓練師從業者已超過20萬人 。 也就是說 ， 這一職業是企業在實際業務發展過程中發現的“剛性需求”

以數據標注人員為例 ， 因深度學習技術在智能化發展過程中有著舉足輕重的作用 ， 以神經網絡輸入為導向的算法得以高速和規模化應用 。 但另一方面 ， 算法的準確性又取決于對無上限數據的訓練 ， 為了加速算法的學習效率 ， 通常需要人工對大量數據進行標注 ， 數據標注員應運而生
人工智能產業鏈整合數據資源

人工智能基礎服務流程與主要產品

人工智能產業鏈結構是機器感知現實世界的起點

隨著諸如自動駕駛、自然語言理解、計算機視覺等技術向更深層次、更廣范圍發展 ， 以及在金融、醫療等專業度極高領域的應用 ， 數據標注員的工作內容也發生了變化 ， 除在分類、框選、注釋、標記、查錯、修正等分工上區分越來越明確外 ， 在職位晉升上也逐漸形成了“標注員—項目經理—項目總監—數據運營總監”的層級劃分
也就是說 ， 在產業發展過程中 ， 數據標注已經是一個職業化且有技能等級劃分的工作了

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