AI催生的新职业：人工智能训练师

一些传统职业已被人工智能替代，另一些则正在被取代。随着人工智能技术的普及，新兴职业也随之涌现。例如，智能工厂中的机械臂取代了人工操作，同时催生了机械臂操作员和维护人员等新岗位。

近年来，人社部门陆续发布了数十种新职业，其中与人工智能相关的职位占比颇高，包括人工智能训练师、智能制造工程师、工业互联网工程师、虚拟现实工程师等。

人工智能问世后，我们需要对其进行持续训练，以使其更好地理解人类指令、适应人类习惯并完成人类任务。为此，人工智能训练师需对系统进行大量训练，通过算法优化、数据标注、人机交互设计、性能测试跟踪等方式，提升人工智能及其衍生产品的精准度和灵活性，从而更好地服务于人类的工作与生活。

人工智能训练主要分为两个阶段：

首先，人工智能训练师需对相关数据和知识有一定了解，随后对数据进行“清洗”，提取核心知识和关键数据，制定数据标注规则，并将数据输入人工智能系统进行“调教”。

其次，通过不断调整参数和优化算法，使机器人更高效地为人类服务。

例如，通过对AI情绪识别能力的训练，人工智能可以分析用户的语音和文字中的敏感信息，并根据用户状态提供个性化、人性化的服务。

为了实现这一目标，人工智能训练师的主要职责包括：

持续收集用户的语音和文字信息，并对敏感内容进行标注，同时将这些信息和答案整理成知识库，供机器学习使用。

结合多维度数据优化输出结果，配合算法改进以降低错误率，推动AI向拟人化方向发展。

实际上，“人工智能训练师”这一职业由阿里巴巴小蜜团队首次提出并注册。目前，在阿里生态内，该职业从业者已超过20万人。这表明，这一职业是企业在实际业务发展中发现的“刚性需求”。

以数据标注人员为例，深度学习技术在智能化进程中扮演着重要角色，基于神经网络的算法得以高速应用。然而，算法的准确性依赖于大规模数据的训练，因此需要人工对数据进行标注，以加速算法的学习效率，数据标注员应运而生。

人工智能产业链 整合数据资源

人工智能基础服务流程与主要产品

人工智能产业链结构 是机器感知现实世界的起点

随着自动驾驶、自然语言处理、计算机视觉等技术向更深层次和更广领域发展，以及在金融、医疗等专业领域的广泛应用，数据标注员的工作内容也在发生变化。除了在分类、框选、注释、标记、查错、修正等任务上分工更加明确外，其职业晋升路径也逐渐形成“标注员—项目经理—项目总监—数据运营总监”的层级体系。

由此可见，在产业发展过程中，数据标注已成为一个职业化且具备技能等级划分的工作。

我们日常接触到的智能客服、小爱同学、天猫精灵等产品，都经过了人工智能训练师的长期训练。简而言之，人工智能训练师的作用在于让工具更好地适应人类，而非让人类去适应工具，从而使人工智能更深入地理解人类需求，更好地服务于人类生活。