时下，人工智能在各个领域大显身手。尤其是在电商服务、票务出行、健康咨询、生活购物等服务??体验端，工作效率的大幅提升，离不开人工智能训练师的支持。日前，人社部、市场监管总局、国家统计局联合向社会发布了16个新职业，其中就包括人工智能培训师。据了解，这是自2015年版《中华人民共和国职业分类大典》发布以来第二批发布的新职业。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规模有望达到500万。工作主要面向产品的实际使用。根据人力资源和社会保障部、国家市场监督管理总局、国家统计局联合发布的通知，人工智能培训师被定义为在实际使用过程中，利用智能培训软件进行数据库培训。人工智能产品。管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪等辅助工作主要集中在新兴产业和现代服务业两大领域。光看定义，有些人可能很难区分人工智能训练师和其他人工智能开发者的区别。对此，海南省区块链产业研究院专委会副主任、海南大学教授段玉聪分析，从职业定义上，人工智能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。人工智能开发者主要使用开发软件，其工作针对人工智能产品的研发和设计阶段；开发人员主要完成功能性和系统性的工作，而人工智能训练师的工作目标是提高人工智能。产品性能。目前，人工智能训练师这个职业包括多种工种，不同工种的工作内容不同，所需技能也不同。一般来说，AI训练师主要分为数据标注师和AI算法测试师。数据标签商在不同的公司有不同的要求。人工智能算法测试人员对技能要求比较高。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，有算法开发或测试经验。AI训练师如何训练AI？段玉聪表示，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，然后对数据进行“清洗”，得到结构化的核心知识和关键数据，指定数据标注规则，“喂”出数据给人工智能“调教”，不断调整参数优化算法，让机器人更好地为人类服务。例如，通过训练AI理解情绪，人工智能可以获取人类语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50万人从事相关工作。“科技和生产力的提高极大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中心标准处处长葛恒表示，人工智能培训师是随着新兴技术应用而出现的新兴职业，适应经济社会发展需要。满足人们日益增长的需求，顺应新产业、新业态、新模式的发展变化。产业发展的交叉领域催生出的新职业、新岗位，使得人工智能培训师的需求不断增长。“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、安防、市政、物流、人机交互、交通运输等。而这些新的跨行业，需要人才参与变现，所以人工智能培训师在当前社会需求量很大。”海南师范大学副教授邓正杰说。阿里巴巴集团客户体验事业群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年开始孵化国内第一批人工智能培训师，目前有20万名人工智能培训师。整个阿里巴巴生态系统的培训师，近6万人通过阿里人工智能培训体系培训认证。王志宇提到，除了阿里巴巴这样的电商服务集团，国内大大小小的人工智能公司基本上都有自己的人工智能训练师。“整个行业涉及AI的公司，不管是甲方还是乙方，科技公司还是服务公司，其实都开始培养自己的人工智能培训师，这也和以前不一样了。”他透露，中国约有50名AI培训师。成千上万的人从事此类工作。数据分析显示，按照目前行业发展速度和应用领域的拓展，数据标注师短期内仍将存在较大的人才缺口；而随着技术的发展，对员工素质的要求也在不断提高。智能算法测试人员等技术人才短缺问题将更加突出。新的登陆场景需要提升综合素质。“每天，我们都要在上百张照片中按类别圈出并标记出物体，比如花盆、地毯、茶几、沙发……这些标记过的图片会被送入数据库，成为人工智能的学习资料.例如，计算机只有在看到数以万计标有沙发的物体后才能识别沙发是什么。来自贵州的小陈小陈这样描述自己的工作，“对我们来说，AI训练师最大的挑战就是跨界融合，这需要训练师既要懂法律知识，又要懂算法相关知识。”北京智慧正安公司CEO李政才表示，我们对候选人的要求主要是在AI工程师和数据标注师之间架起一座桥梁。虽然每个人才需求方对人工智能训练师的要求不尽相同，但不难看出，目前人工智能训练师的主要任务不仅包括图片、文本、语音等服务的标注和处理，还包括对人工智能训练师的分析和提炼。专业领域特点，训练和评估人工智能产品的相关算法、功能和性能，设计人工智能产品的交互流程和应用方案，人工智能产品应用数据的监控、分析和管理，人工智能的调整和优化智能产品参数和配置等。段玉聪认为，目前在人工智能训练师中，从事数据标注等简单工作的人确实占比较高。但随着人工智能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。此外，未来如果要在绘画、音乐、文学等应用场景中开发训练人工智能的数据，人工智能训练师还需要不断学习，提升综合素质。人工智能对人类情绪等主观感受的标注应用具有广阔的前景。段玉聪建议，对于相关人类精神世界的挖掘，相关部门应从人工智能治理立法和标准制定的角度，提前为人工智能训练师的职业道德铺垫。对于如何更好地做好职业规划，首都科技领军人物、清华大学电子工程系谢云博士提出了更高的要求。他表示，对于人工智能培训师来说，最重要的是要吃透其中的方法。不同的方法原理适用于不同类型的问题。人工智能训练者必须系统地积累经验。将感性经验总结为理性认识，不断实践，以工匠的标准要求自己。但是，人工智能训练者不应局限于工匠的模式，而应该通过经验和探索，进一步总结出更深层次的原理，创造普适性的结果。
