人工智慧(AI)訓練師

人工智慧(AI)訓練師（Artificial intelligence trainer），使用智慧型訓練軟體，在人工智慧產品實際使用過程中進行資料庫管理、算法參數設定、人機互動設計、性能測試跟蹤及其他輔助作業的人員。

基本介紹

• 中文名：人工智慧（AI）訓練師 
• 外文名：Artificial intelligence trainer
• 別名：人工智慧（AI）訓練師人員能力驗證
• 驗證單位：國家市場監督管理總局認證認可技術研究中心 
• 單位性質：國家市場監督管理總局直屬正司局級單位

主要職責

人工智慧(AI)訓練師主要職責是數據收集和預處理：負責從各種來源收集數據，並對數據進行預處理和清洗。模型開發和調試：需要使用機器學習和深度學習技術來開發模型，並進行調試和最佳化以提高模型的準確性和性能。算法研究和實驗：需要不斷跟進最新的機器學習和深度學習算法，並進行實驗以確定哪種算法最適合解決具體的問題。結果分析和報告撰寫：需要分析模型的結果，並撰寫報告以說明模型的性能和套用場景。團隊合作和溝通：需要與團隊成員合作，包括數據科學家、軟體開發人員、產品經理等，並與非技術人員溝通解釋人工智慧模型的工作原理和套用場景。

政策背景

2016年，《“網際網路+”人工智慧三年行動實施方案》，規劃確定了在六個具體方面支持人工智慧的發展，包括資金、系統標準化、智慧財產權保護、人力資源發展、國際合作和實施安排。

2017年，《新一代人工智慧發展規劃》，明確指出新一代人工智慧發展分三步走的戰略目標，到2030年中國達到世界領先水平，成為世界主要人工智慧創新中心。

2019年，《關於促進人工智慧和實體經濟深度融合的指導意見》，提出促進人工智慧和實體經濟深度融合，探索智慧型經濟形態。

2021年，《“十四五”數字經濟發展規劃》，支持市場主體依法合規開展數據採集，聚焦數據的標註、清洗、脫敏、脫密、聚合、分析等環節，提升數據資源處理能力，培育壯大人工智慧（AI）服務產業。

行業背景

隨著人工智慧技術和套用的不斷發展，數據標註和訓練變得越來越重要，而人工智慧（AI）訓練師就是專門從事數據標註和訓練的專業人員。

在過去，AI公司從客戶（用戶）那裡獲取到的原始數據無法直接用於模型訓練，是由AI產品經理先用相關工具簡單處理，再交給數據標註人員進行標註加工，但因為標註人員對數據的理解和標註質量差異很大，導致整體標註工作的效率和效果都不夠理想。同時，AI公司在其細分領域內積累了大量數據，這些數據往往在使用一次後就不再產生更多價值，隨之帶來了第二個問題，數據無法沉澱和復用。基於這兩個問題，“人工智慧（AI）訓練師”應運而生。

檔案通知

2023年10月1日，國家市場監督管理總局認證認可技術研究中心發布《市場監管總局認研中心關於開展人員能力驗證工作（第五批）的通知》，面向社會正式開展人員能力驗證工作。其中包含人工智慧（AI）訓練師能力驗證。

就業背景

人工智慧（AI）訓練師是近年來隨著人工智慧技術快速發展出現的新興職業，他們的主要任務包括從技術和套用角度對AI系統進行深度訓練，以使之適應各種不同複雜性的任務，同時他們也負責評估AI系統的性能，以探尋最佳化和改進的空間。

從不同崗位的人才供需比來看，高技術人才保持了緊缺態勢。2023上半年，泛網際網路行業最緊缺的崗位主要集中在AI方向。算法研究員以0.47的人才供需比位居人才緊缺度榜首，平均兩家公司爭奪1位人才。AI技術的爆發也推動了人工智慧（AI）訓練師、人工智慧深度學習等AI方向人才的招聘需求，這兩個崗位的人才供需比分別為0.61。從AI產業誕生起，AI領域的人才搶奪戰就打得火熱。人工智慧（AI）人才缺口預計是500萬。

面向人群

1.從事人工智慧AI算法訓練、測試和最佳化等方向的工作的相關人員；

2.從事AI模型設計和最佳化等方向的工作；

3.數據審核員、數據採集員、數據標註員等從事AI智慧型人員；

4.學習數學、物理學、統計學、電子與信息大類、教育與體育大類、醫藥衛生大類、裝備製造大類學生；

5.政府機關單位人工智慧負責人員，以及有志於從事人工智慧（AI）訓練師工作的各類人員。

工作內容

1、收集、整理、標註、清洗、存儲和更新人工智慧產品所需的數據，例如圖像、語音、文本等，以保證數據的質量和量。例如，人工智慧訓練師需要為人臉識別系統提供大量的人臉圖片，並對圖片進行分類和標記，以便訓練出高效的識別模型。

2、根據產品需求和數據特點，選擇合適的算法模型和參數，例如神經網路結構、學習率、最佳化器等，以提高算法的準確性和效率。例如，人工智慧訓練師需要為語音識別系統選擇合適的深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch，並調整模型的超參數，如層數、節點數等，以提高識別率和速度。

3、對用戶的問題進行分類，及業務知識庫的整理加工、維護和最佳化。

4、負責核心指標的日常跟蹤維護等。

知識能力要求

人工智慧（AI）訓練師需要對人工智慧的全面了解，能夠訓練和標註(AI)系統性能，熟悉人工智慧（AI）訓練技術與方法，具備訓練（AI）能力，了解相關法規與標準。任職人工智慧（AI）訓練師應當參加國家市場監督管理總局認證認可技術研究中心組織的人工智慧（AI）訓練師人員能力驗證培訓並通過驗證。

參考標準

人工智慧（AI）訓練師人員能力驗證是依據人員能力驗證規則，規則編制參考了《合格評定能力驗證的通用要求》(ISO/IEC17043)、《利用實驗室間比對進行能力驗證的統計方法》（ISO13528）中的全部或部分條款，既保證了規則體系的規範化，又對行業從業人員的水平及行業從業人員現狀進行動態分析，促進行業良性發展，同時也使其具有根據行業發展進行調整的靈活性和實用性，符合人員培養培訓和驗證的需求。

工作原則

人工智慧（AI）訓練師能力驗證工作遵循客觀公正、科學規範、以用為本、多元評價的原則，實現“專業學習-能力驗證-精準診斷-靶向訓練-持續學習”的“PDCA”循環，著力提升人員從業素質和能力，為建設“人才強國”提供支撐。

驗證流程

人工智慧（AI）訓練師人員能力驗證需向指定的單位提交相關材料，進行培養培訓，可在國家市場監督管理總局認證認可技術研究中心人員能力驗證綜合服務平台參加人工智慧（AI）訓練師人員能力驗證考試。

培養培訓

（一）專業學習

包括：線上學習、現場培訓等，以普法宣貫、知識更新、理論教學、案例分析等為重點內容。

（二）實踐學習

包括：現場操作、師徒傳幫帶等，以提高實際操作能力為重點內容。

考核方式

人工智慧（AI）訓練師人員能力驗證一般分為線上考試或現場考核，鼓勵採取線上方式。人員能力驗證工作採取線上統一考試，參訓學員登錄人員能力驗證綜合服務平台進行線上考核。考生信息採用計算機考試系統進行統一管理，線上完成學員信息填報、考試、電子試卷管理等工作。

考核時間

人工智慧（AI）訓練師能力驗證測驗實行統一大綱、統一命題、統一組織的考試制度，原則上每年舉行4次考試，分別安排在3月份、6月份、9月份、12月份的第四個周六，考試時間為120分鐘。

分值占比

人工智慧（AI）訓練師培養培訓及能力考核的主要考試題型分為四類。其中，單選題（20題，20分）；復選題（10題，20分）；判斷題（10題，10分）；問答題（3題，50分），總分100分。

考核結果

人工智慧（AI）訓練師能力驗證結果劃分為優秀、良好、合格、不合格。具體按照《人工智慧（AI）訓練師人員能力驗證規則》進行確定，不合格者需重新報名下季度“人員能力驗證”考核，重新繳納考試費用，人員能力驗證成績考核合格後可取得《人工智慧（AI）訓練師》人員能力驗證證書。

結果套用

（一）能力提升

應建立培訓培養和能力驗證結果反饋和改進機制，為人員能力提升提供精準靶向改進建議和持續學習建議。

（二）鼓勵採信

應積極協調政府部門、行業協會、用人單位等，鼓勵其採信人員能力驗證結果，持續營造良好用人環境。

（三）行業建議

人員能力驗證組織部門應根據人員培訓培養及能力驗證總體情況，開展行業從業人員質量分析，為提供整體從業水平提供技術支撐。

驗證證書

經培養培訓學時達標並人員能力驗證考試合格者，由國家市場監督管理總局認證認可技術研究中心頒發《人工智慧（AI）訓練師》人員能力驗證證書，《人員能力驗證證書》由市場監督管理總局認研中心製作完成後郵寄本人，郵寄費自付，同時提供電子版。

驗證單位

國家市場監督管理總局認證認可技術研究中心是國家市場監督管理總局直屬正司級事業單位 ，是中國國家層面從事認證認可檢驗檢測研究的科研機構和智庫型機構，以認證認可、檢驗檢測、政策理論、學術研究、監管輔助、標準研究、從業人員能力提升為主要職責。

驗證優勢

1.從求職者角度來看，人員能力驗證首先從根本上解決了人員專業知識掌握不足的問題，其次，通過培養培訓後對參訓人員進行能力驗證並分析其驗證結果，可提高參訓人員自身的專業知識，同時對能力水平有清晰的認知，有助於求職者就業以及對後續職業發展的規劃；

2.從行業和企業角度來看，人員能力驗證工作的開展將會為社會輸送更多具備專業知識的崗位合格者，不僅能通過大數據對該行業的專業水平做一個全面評估，還能解決本行業“招人難”的問題，進而提高企業的經濟效益；

3.從國家角度來看，人員能力驗證工作回響“深入實施新時代人才強國戰略”，集培養培訓和能力驗證為一體，培養人才、成就人才，為加快建設世界重要人才中心和創新高地增添了新動力。