AI训练师人才孵化项目助力数据标注行业的蜕变

近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。数据、算力、算法是人工智能的“三驾马车”，每驾马车都需要相应的“人工”外力来拉动。粗略来看，算法背后的“人工”是算法工程师，算力背后的“人工”是服务器、芯片、操作系统等一众工程师，而数据背后的“人工”则是数据标注师

去给AI当“老师”

越来越多的群体接触到数据标注这个行业，越来越多的小伙伴转行正在成为数据标注师

我们先简单了解一下数据标注行业在AI产业链中的重要程度：

众所周知，人工智能分为“应用层”、“技术层”、“数据层”。都说数据标注是人工智能时代的石油，由此类比一下方便大家简单理解这三个层面的关系—应用层相当于汽车，技术层是汽车的引擎发动机，数据层则是汽油

AI产业链条中，大多数据为非结构化数据，通过标注后可获得结构化的数据，以此“喂养”算法进行AI训练，最终生成的模型数据可用于各种场景，从而激发数据的AI价值

在人工智能领域有一句箴言：有多少人工就有多少智能。数据标注师每天的工作就是通过打标签的方式，辅助人工智能学习，可以说数据标注师就是人工智能背后的“人工”

对人来讲很简单，对AI却很难

有报道说过人工智能训练师听起来很高大上，但实质是流水线工作，被认为最没有前途的职业，但这个帮助机器分辨和接受外界信息的工作真的这么简单吗？

庞大的数据积累可以支持更复杂的算法模型，而依据算法应用途径的不同，数据标注工作的类型也是多种多样的。常见的类型有分类标注（从既定的标签中选择数据应当对应的类型）、标框标注（在图片中框选出特定目标的位置）、区域标注（标注图片中某个特殊区域）、描点标注（如人脸中的关键点位标注）和判断类标注（如判断语音素材的表意是否一致等）。这些工作都无一例外会应用到我们作为人的“默会知识”

默会知识指一种通过实践、经验而获得的知识，难以用语言、文字或数字进行表达。其本质是一种理解力、领悟力和判断力的结合，即人的认知。例如中国工程院院士邬贺铨曾表示：“智能驾驶中需要让汽车自动识别马路，但如果只是将视频单纯地传给计算机，计算机无法识别，需要人工在视频中将道路框出，再交由计算机，计算机多次接受此类信息后，才能逐渐学会在视频和照片中识别出道路。”

尤其是当应用层有新的需求时，那么就需要人们通过实践以及相关的经验重新去获得知识，再“教会”机器，因此这个看似简单的工作，对于AI很难，尤其技术在发展，技术在更新，未来的数据标注员肩负重任，会有幼儿老师进阶为大学老师，为人工智能提供更加专业的知识，让它在更深的领域发挥作用

AI训练师人才孵化

行业发展交叉领域催生出的新型职业和新型岗位，让人工智能训练师市场的需求不断增长。无论是转型的企业，还是项目扩展的团队，无论是70后、80后，还是90后，都正在涌向数据标注行业。而个体选择背后往往映射着某种时代转向，数据标注行业对于人才的专业化需求也不例外

从目前的行业分布来看，在AI训练师中，从事简单标注任务的团队占多数，但随着人工智能的强化学习，人工智能训练师的工作重点逐渐发生变化，今后需要的是不断学习，具有综合职业素养与职业技能的AI训练师

当然啦AI训练师人才孵化只是数据标注项目中的一种模式，除此外还有项目，资源等多种合作模式，分别适合个人，团队，工作室等不同情况的创业就业需求，如果说您对人工智能领域的项目有先去，如果说您想要在数据标注行业有所作为，其实可以来访考察详细沟通的