2023年深度报告|AI新职位“人工智能训练师”.docx
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1、2023年深度报告AI新职位“人工智能训练师” 深度报告AI新职位“人工智能训练师” 1-3岁的互联网人是人工智能训练师的主要来源,而人工智能产品经理将会是最合适的上升职位。研究背景有人说,“人工智能训练师”是AI给人类带来的第一个非技术类“新职位”,这也许能让大家对AI多一些客观认知、甚至是好感;不过这个新职位,AI领域从业者的认知度还不高 AI公司为什么要设立这样一个职位职责边界是什么什么样的人适合职位发展前景如何等等问题,都还是业内空白,为此我将在正文中为大家一一揭晓。核心结论 人工智能训练师的定义:通过分析产品需求和相关数据,完成数据标注规则的制定,最终实现“提高数据标注工作的质量和效
2、率”以及“积累细分领域通用数据”的价值。人工智能训练师的行业认知度:开始得到杭州、北京等城市2年以上AI公司的重视,考虑到人工智能训练师的人才缺口5年后将增长20倍以上,该职位将会愈加受到各家AI公司的重视。人工智能训练师的职业规划:13岁互联网产品经理最有可能成为人工智能训练师的主要来源职位;而AI产品经理将成为最合适的上升职位。目录 人工智能训练师的产生背景人工智能训练师是什么人工智能训练师的人才缺口人工智能训练师的职业规划结语 一、人工智能训练师的产生背景一般而言,AI公司从客户(用户)那里获取到的原始数据无法直接用于模型训练,在“人工智能训练师”出现以前,是由AI产品经理先用相关工具简
3、单处理,再交给数据标注人员进行标注加工,但因为标注人员对数据的理解和标注质量差异很大,导致整体标注工作的效率和效果都不够理想。同时,AI公司在其细分领域内积累了大量数据,这些数据往往在使用一次后就不再产生更多价值,随之带来了第二个问题,数据无法沉淀和复用。基于这两个问题,“人工智能训练师”应运而生。注:“人工智能训练师”这个职位,据说最早是由BAT某部门在2年前创造的。 二、人工智能训练师是什么?1.定义人工智能训练师,是通过分析产品需求和相关数据,完成数据标注规则的制定,最终实现“提高数据标注工作的质量和效率”以及“积累细分领域通用数据”的价值,从工作流和工作难度等角度看,它介于数据标注和A
4、I产品经理之间。2.工作职责人工智能训练师的工作职责,主要有以下三点: 提供数据标注规则:通过算法聚类、标注分析等方式,从数据中提取行业特征场景,并结合行业知识,提供表达精准、逻辑清晰的数据标注规则,最终确保数据训练效果能满足产品的需求;数据验收及管理:参与模型搭建和数据验收,并负责核心指标和数据的日常跟踪维护;积累领域通用数据:根据细分领域的数据应用要求,从已有数据中挑选符合要求的通用数据(适用于同领域内不同客户/用户),形成数据的沉淀和积累。注:在不同公司,人工智能训练师的职责具有一定差异性,比如有的偏重前期的数据挖掘和模型训练,有的偏重后期的产品运营和产品体验。3.职位辨析 (一):人工
5、智能训练师和数据标注、AI产品经理的异同1)人工智能训练师和AI产品经理的异同人工智能训练师需要和AI产品经理讨论需求,进而制定数据标注规则,并提出产品体验优化建议。2)人工智能训练师和数据标注的异同人工智能训练师需要和数据标注人员紧密协作,把控好整个流程的输入规则和输出结果,最终输出标注准确的数据(供模型训练)。3)人工智能训练师的工作流程图:下图,展示了人工智能训练师和数据标注、AI产品经理协作的工作流及其每个节点的交付物。不难发现,人工智能训练师在数据标注和AI产品经理之间,起到桥梁的作用。注:人工智能训练师的工作交付物“数据标注规则模板”,可见完整版深度报告(下载方式见文末)。 (二)
6、:人工智能训练师和初级互联网数据产品经理的异同1)两者工作职责的主要区别在于“积累细分领域通用数据”,这项工作将为公司创造新的价值,比如: 大大减少后续标注人员的工作量,提升业务的接入速度和效率。逐步建立细分领域的行业壁垒。总之,由于一般的数据不能全领域通用,所以不同应用场景下,细分领域通用数据少的问题,将成为整个行业的痛点和机会。2)在AI工作场合,原本由初级互联网数据PM完成的“贡献数据采集标准、打通数据资源、数据应用的推广”等工作,并没有交给人工智能训练师,而是由更适合的AI产品经理完成,原因在于这部分工作更偏重前端的需求和推广(AI产品经理更熟悉和擅长产品体验及流程)。4.能力模型基于
7、人工智能训练师的工作职责,需要具备哪些能力呢?通过调研分析,我们总结出了如下的能力模型:数据能力:了解科学的数据获取方法论,能运用数据处理工具(如 Excel等),逻辑思维强。行业背景:熟悉公司行业领域知识,特别是语言或图像方面数据的特点。分析能力:基于产品的数据需求,及时发现、提炼问题特征,产出优化方案和建议。沟通能力:具备较强与不同岗位同事同频交流的能力,能通俗易懂的阐释专业术语信息。AI技术理解力:能够厘清基本的AI概念,并了解其技术边界(能做什么和不能做什么)。AI行业理解力:具备AI行业知识(如了解行业术语)或相关产品运营经验,在此基础上能够预判行业趋势、深挖场景痛点、设计AI方案。
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