新型落地场景要求提升综合素质

　　“我们每天要将成百上千幅照片里的物体分门别类地圈出，再标注出来，比如花盆、地毯、茶几、沙发……这些标好的图片会被送进数据库，成为人工智能的学习素材。比如，当电脑看了几万个标注沙发的物体之后，它才能认识什么是沙发。”贵州小伙子小陈描述自己的工作。

　　“对我们来讲，AI训练师最大的挑战是跨界融合，这需要训练师既懂法律知识又懂算法相关知识。”北京智慧正安公司公司CEO李正才表示，我们对应聘者的要求主要是搭起AI工程师和数据标注员之间的桥梁。

　　虽然各人才需求方对于人工智能训练师的要求各不同，但不难看出，目前人工智能训练师的主要工作任务不仅包括标注和加工图片、文字、语音等业务，还包括分析提炼专业领域特征，训练和评测人工智能产品相关算法、功能和性能，设计人工智能产品的交互流程和应用解决方案，监控、分析、管理人工智能产品应用数据，调整、优化人工智能产品参数和配置等。

　　段玉聪认为，目前，人工智能训练师中，从事数据标注等简单任务的人员确实占比较高。但是，随着人工智能的强化学习等具有无监督自我学习算法的兴起，对于数据的依赖性将减轻，人工智能训练师的工作重点也将发生变化。另外，今后如要对面向具有精神需求的绘画、音乐、文学等应用场景开发数据训练人工智能，人工智能训练师更需要不断学习和提升综合素质。

　　面向人类情感等主观感受方面的人工智能标注应用前景巨大。段玉聪建议，对有关人类精神世界的挖掘，相关部门应从人工智能治理进行立法和立标等角度，对人工智能训练师职业道德做好提前铺垫。

　　对于如何更好地做好职业规划，首都科技领军人才、清华大学电子工程系博士谢耘提出了更高的要求。他说，人工智能训练师最重要的是要把方法搞透，不同的方法原理，适用于不同类型的问题，人工智能训练师要系统地积累经验，把感性经验总结为理性的认识，不断地持续练习，要按照工匠的标准去要求自己。但是，人工智能训练师不应仅仅局限于工匠格局，应通过经验摸索，进一步总结出更深一层的原理，创造普适性的成果。