AI出现职业的训练师 有助于规范和引导AI应用的就业岗位

定义AI训练师这一新职业和相关的技能标准，将有助于规范和引导AI应用的就业岗位。

AI也有职业的训练师了。

新年伊始，人社部便给AI训练师“正名”，在拟发布的16个新职业中，“人工智能训练师”赫然在列，而且它囊括的人群还不少，除了常见的“数据标注员”外，“数据库管理”、“算法参数设置”、“人机交互设计”、“性能测试跟踪”，以及“其他辅助作业”人员均在其列。

目前，这16个新职业已进入公示阶段，如果一切顺利，春节后AI训练师将成为正式职业。

谁能成为AI训练师？

从人设部发布的通告看，AI训练师实际上就是“能够使用智能训练软件，在AI产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。”

具体到细分工作岗位上，他们可包括：

1．标注和加工图片、文字、语音等业务的原始数据（常见为数据标注人员）；

2．分析提炼专业领域特征，训练和评测AI产品相关算法、功能和性能（常见为算法参数设置人员）；

3．设计AI产品的交互流程和应用解决方案（常见为人机交互设计人员）；

4．监控、分析、管理AI产品应用数据（常见为性能测试和跟踪服务人员）；

5．调整、优化AI产品和配置。

整体来看，AI训练师的工作类似于软件运维工程师，从最开始的数据标注到最后的产品调优及售后服务有参与，也是AI技术产业化不可或缺的工作环节。

而针对很多人关心的职业资格评级问题，人社部副部长汤涛表示，因职业资格在实施过程中出现过多过滥的情况和影响就业创业的问题，今年将分步取消水平评价类技能人员职业资格，水平评价类职业（职业资格分为准入类和水平评价类，后者对技术技能要求较高，具有较强的专业性和社会通用性）将按照“先立后破”和“一进一退”的原则，由社会培训评价组织和用人单位开展职业技能等级认定，建立并推行职业技能等级制度，逐步退出国家职业资格目录。

由此看来，考试将不再是AI训练师的水平等级评定的主要途径，技术能力以及工作经验等能体现实际专业能力的因素将是评级重要参考维度，评定方则以企业和培训评价组织为主，而这也是推进AI产业化，以及加速人才培养、优质选拔过程中的关键所在。

为什么要将AI训练师正式职业化？

其实，AI训练师这一职位是由阿里巴巴小蜜团队首次提出并注册的。而在阿里生态内，AI训练师从业者已超过20万人。也就是说，这一职业是企业在实际业务发展过程中发现的“刚性需求”。

以数据标注人员为例，因深度学习技术在智能化发展过程中有着举足轻重的作用，以神经网络输入为导向的算法得以高速和规模化应用。但另一方面，算法的准确性又取决于对无上限数据的训练，为了加速算法的学习效率，通常需要人工对大量数据进行标注，数据标注员应运而生。

一般来说，AI公司不会专门设置一个数据标注部门，它们会将此类工作交由专业数据标注公司。相关数据统计显示，在AI发展早期阶段，机器训练内容较为简单，对专业度要求不高，大多数数据标注公司中的全职人员只有20％，其余均为学生、家庭主妇等兼职人员。

而随着诸如自动驾驶、自然语言理解、计算机视觉等技术向更深层次、更广范围发展，以及在金融、医疗等专业度极高领域的应用，数据标注员的工作内容也发生了变化，除在分类、框选、注释、标记、查错、修正等分工上区分越来越明确外，在职位晋升上也逐渐形成了“标注员—项目经理—项目总监—数据运营总监”的层级划分。也就是说，在产业发展过程中，数据标注已经是一个职业化且有技能等级划分的工作了。

当然，包括算法参数设置、人机交互设计、性能测试和跟踪服务人员等也均在产业发展过程中有了这样的职业和等级化，这也是AI训练师成为新职业的主要原因。正如阿里AI实验室所认为的，定义AI训练师这一新职业和相关的技能标准，将有助于规范和引导AI应用的就业岗位，实现产业的整体跃升。

而实际上，除AI训练师外，随着近年来AI从业者规模的爆发式增长，AI职业也越来越受重视。

AI职业人员正在成为产业生命军

相关数据分析称，预计到2022年，全球AI从业者规模将达500万人。为了规范管理和合理安排工作，职业化和等级评定势在必行。

早在去年年初，人社部新增的职业中就出现了“人工智能工程技术人员”的身影，“从事与AI相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对AI系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员”均包含在其中。

而此次新增的16个新职业中除AI训练师外，智能制造工程技术人员、虚拟现实工程技术人员、无人机装调工等也均与AI相关。更需要强调的是，在当前的AI从业群体中，拥有博士学历、超强工作能力的人才尚是少数，他们是冲锋军；普通技术、设计、测试、服务人员占大多数，他们则是保证产业稳步发展的主力军，AI人员职业化和等级评定将为此提供规范和人才精确分配支持。