1-3歲的互聯(lián)網(wǎng)人是人工智能訓(xùn)練師的主要來源，而人工智能產(chǎn)品經(jīng)理將會(huì)是最合適的上升職位。

研究背景

有人說，“人工智能訓(xùn)練師”是AI給人類帶來的第一個(gè)非技術(shù)類“新職位”，這也許能讓大家對AI多一些客觀認(rèn)知、甚至是好感；不過這個(gè)新職位，AI領(lǐng)域從業(yè)者的認(rèn)知度還不高——

• AI公司為什么要設(shè)立這樣一個(gè)職位
• 職責(zé)邊界是什么
• 什么樣的人適合
• 職位發(fā)展前景如何

等等問題，都還是業(yè)內(nèi)空白，為此我將在正文中為大家一一揭曉。

核心結(jié)論

• 人工智能訓(xùn)練師的定義：通過分析產(chǎn)品需求和相關(guān)數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則的制定，最終實(shí)現(xiàn)“提高數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的質(zhì)量和效率”以及“積累細(xì)分領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)”的價(jià)值。
• 人工智能訓(xùn)練師的行業(yè)認(rèn)知度：開始得到杭州、北京等城市2年以上AI公司的重視，考慮到人工智能訓(xùn)練師的人才缺口5年后將增長20倍以上，該職位將會(huì)愈加受到各家AI公司的重視。
• 人工智能訓(xùn)練師的職業(yè)規(guī)劃：1~3歲互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理最有可能成為人工智能訓(xùn)練師的主要來源職位；而AI產(chǎn)品經(jīng)理將成為最合適的上升職位。

目錄

1. 人工智能訓(xùn)練師的產(chǎn)生背景
2. 人工智能訓(xùn)練師是什么
3. 人工智能訓(xùn)練師的人才缺口
4. 人工智能訓(xùn)練師的職業(yè)規(guī)劃
5. 結(jié)語

一、人工智能訓(xùn)練師的產(chǎn)生背景

一般而言，AI公司從客戶（用戶）那里獲取到的原始數(shù)據(jù)無法直接用于模型訓(xùn)練，在“人工智能訓(xùn)練師”出現(xiàn)以前，是由AI產(chǎn)品經(jīng)理先用相關(guān)工具簡單處理，再交給數(shù)據(jù)標(biāo)注人員進(jìn)行標(biāo)注加工，但因?yàn)闃?biāo)注人員對數(shù)據(jù)的理解和標(biāo)注質(zhì)量差異很大，導(dǎo)致整體標(biāo)注工作的效率和效果都不夠理想。

同時(shí)，AI公司在其細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)積累了大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)往往在使用一次后就不再產(chǎn)生更多價(jià)值，隨之帶來了第二個(gè)問題，數(shù)據(jù)無法沉淀和復(fù)用。

基于這兩個(gè)問題，“人工智能訓(xùn)練師”應(yīng)運(yùn)而生。

注：“人工智能訓(xùn)練師”這個(gè)職位，據(jù)說最早是由BAT某部門在2年前創(chuàng)造的。

二、人工智能訓(xùn)練師是什么？

1. 定義

人工智能訓(xùn)練師，是通過分析產(chǎn)品需求和相關(guān)數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則的制定，最終實(shí)現(xiàn)“提高數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的質(zhì)量和效率”以及“積累細(xì)分領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)”的價(jià)值，從工作流和工作難度等角度看，它介于數(shù)據(jù)標(biāo)注和AI產(chǎn)品經(jīng)理之間。

2. 工作職責(zé)

人工智能訓(xùn)練師的工作職責(zé)，主要有以下三點(diǎn)：

• 提供數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則：通過算法聚類、標(biāo)注分析等方式，從數(shù)據(jù)中提取行業(yè)特征場景，并結(jié)合行業(yè)知識(shí)，提供表達(dá)精準(zhǔn)、邏輯清晰的數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則，最終確保數(shù)據(jù)訓(xùn)練效果能滿足產(chǎn)品的需求；
• 數(shù)據(jù)驗(yàn)收及管理：參與模型搭建和數(shù)據(jù)驗(yàn)收，并負(fù)責(zé)核心指標(biāo)和數(shù)據(jù)的日常跟蹤維護(hù)；
• 積累領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)：根據(jù)細(xì)分領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)用要求，從已有數(shù)據(jù)中挑選符合要求的通用數(shù)據(jù)（適用于同領(lǐng)域內(nèi)不同客戶/用戶），形成數(shù)據(jù)的沉淀和積累。

注：在不同公司，人工智能訓(xùn)練師的職責(zé)具有一定差異性，比如有的偏重前期的數(shù)據(jù)挖掘和模型訓(xùn)練，有的偏重后期的產(chǎn)品運(yùn)營和產(chǎn)品體驗(yàn)。

3. 職位辨析

（一）：人工智能訓(xùn)練師和數(shù)據(jù)標(biāo)注、AI產(chǎn)品經(jīng)理的異同

1）人工智能訓(xùn)練師和AI產(chǎn)品經(jīng)理的異同

人工智能訓(xùn)練師需要和AI產(chǎn)品經(jīng)理討論需求，進(jìn)而制定數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則，并提出產(chǎn)品體驗(yàn)優(yōu)化建議。

2）人工智能訓(xùn)練師和數(shù)據(jù)標(biāo)注的異同

人工智能訓(xùn)練師需要和數(shù)據(jù)標(biāo)注人員緊密協(xié)作，把控好整個(gè)流程的輸入規(guī)則和輸出結(jié)果，最終輸出標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)（供模型訓(xùn)練）。

3）人工智能訓(xùn)練師的工作流程圖：

下圖，展示了人工智能訓(xùn)練師和數(shù)據(jù)標(biāo)注、AI產(chǎn)品經(jīng)理協(xié)作的工作流及其每個(gè)節(jié)點(diǎn)的交付物。不難發(fā)現(xiàn)，人工智能訓(xùn)練師在數(shù)據(jù)標(biāo)注和AI產(chǎn)品經(jīng)理之間，起到橋梁的作用。

注：人工智能訓(xùn)練師的工作交付物“數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則模板”，可見完整版深度報(bào)告（下載方式見文末）。

（二）：人工智能訓(xùn)練師和初級(jí)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的異同

1）兩者工作職責(zé)的主要區(qū)別在于“積累細(xì)分領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)”，這項(xiàng)工作將為公司創(chuàng)造新的價(jià)值，比如：

• 大大減少后續(xù)標(biāo)注人員的工作量，提升業(yè)務(wù)的接入速度和效率。
• 逐步建立細(xì)分領(lǐng)域的行業(yè)壁壘。

總之，由于一般的數(shù)據(jù)不能全領(lǐng)域通用，所以不同應(yīng)用場景下，細(xì)分領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)少的問題，將成為整個(gè)行業(yè)的痛點(diǎn)和機(jī)會(huì)。

2）在AI工作場合，原本由初級(jí)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)PM完成的“貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)、打通數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)應(yīng)用的推廣”等工作，并沒有交給人工智能訓(xùn)練師，而是由更適合的AI產(chǎn)品經(jīng)理完成，原因在于這部分工作更偏重前端的需求和推廣（AI產(chǎn)品經(jīng)理更熟悉和擅長產(chǎn)品體驗(yàn)及流程）。

4. 能力模型

基于人工智能訓(xùn)練師的工作職責(zé)，需要具備哪些能力呢？通過調(diào)研分析，我們總結(jié)出了如下的能力模型：

數(shù)據(jù)能力：了解科學(xué)的數(shù)據(jù)獲取方法論，能運(yùn)用數(shù)據(jù)處理工具（如 Excel等），邏輯思維強(qiáng)。

行業(yè)背景：熟悉公司行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，特別是語言或圖像方面數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。

分析能力：基于產(chǎn)品的數(shù)據(jù)需求，及時(shí)發(fā)現(xiàn)、提煉問題特征，產(chǎn)出優(yōu)化方案和建議。

溝通能力：具備較強(qiáng)與不同崗位同事同頻交流的能力，能通俗易懂的闡釋專業(yè)術(shù)語信息。

AI技術(shù)理解力：能夠厘清基本的AI概念，并了解其技術(shù)邊界（能做什么和不能做什么）。

AI行業(yè)理解力：具備AI行業(yè)知識(shí)（如了解行業(yè)術(shù)語）或相關(guān)產(chǎn)品運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上能夠預(yù)判行業(yè)趨勢、深挖場景痛點(diǎn)、設(shè)計(jì)AI方案。

三、人工智能訓(xùn)練師的人才缺口

1. 當(dāng)前人才缺口

暫未形成明顯的人才缺口，因?yàn)橐环矫妫蟛糠止径际墙诓砰_始設(shè)立這個(gè)職位，人才需求量不多（不超過三位數(shù)）；另一方面，目前大多數(shù)人才需求，通過公司內(nèi)部運(yùn)營人員轉(zhuǎn)崗和外部招聘就能滿足。

1）人工智能訓(xùn)練師的職位畫像

• 工作經(jīng)驗(yàn)：大公司的要求明顯高于創(chuàng)業(yè)公司，一般在三年以上
• 工資范圍：主要集中在8k以下

2）人工智能訓(xùn)練師的公司畫像

• 發(fā)展較為成熟的智能客服類公司，對于人工智能訓(xùn)練師的需求量明顯領(lǐng)先于其它行業(yè)。
• 出人意料的，杭州AI公司表現(xiàn)出了更高的敏銳度（有4家公司，和北京并列第一），背后原因可能是政府的大力推動(dòng)——根據(jù)2017年11月杭州人社局發(fā)布的相關(guān)政策，人工智能訓(xùn)練師不僅被納入杭州市專項(xiàng)能力考核項(xiàng)目，而且獲得高級(jí)專項(xiàng)能力認(rèn)證的人工智能訓(xùn)練師將有機(jī)會(huì)申請公租房及杭州落戶加分等政策福利。（原文鏈接：《杭州人社局：人工智能訓(xùn)練師將有機(jī)會(huì)享受落戶加分等福利》）
• 成立2年以上的公司（73%）更需要人工智能訓(xùn)練師，一般情況早期創(chuàng)業(yè)公司側(cè)重搭建產(chǎn)品技術(shù)框架、驗(yàn)證解決方案和商業(yè)模式，沒過多精力放在“提升效率”或“積累細(xì)分領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)”上，所以“人工智能訓(xùn)練師”對于需控制團(tuán)隊(duì)規(guī)模、降低管理成本和風(fēng)險(xiǎn)的早期創(chuàng)業(yè)公司而言，非必需單獨(dú)拆分的職位。
• 已上市和A輪的公司，相對而言對人工智能訓(xùn)練師的需求量更大。
• 另外需要說明的是，按道理CV（計(jì)算機(jī)視覺）領(lǐng)域也有數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，但我們搜索了10多家（計(jì)算機(jī)視覺）領(lǐng)域公司的招聘頁面，暫時(shí)都沒有發(fā)現(xiàn)人工智能訓(xùn)練師的需求，這可能是因?yàn)橄鄬Α皹?biāo)注語料數(shù)據(jù)”，“標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)”更簡單，主要找外包公司即可完成。

注：以上結(jié)論，來自對15家公司職位描述信息的分析匯總。

2. 未來人才缺口

1）未來5年人才缺口將增長20倍以上

• 在即將到來的2018年，人工智能訓(xùn)練師的人才缺口預(yù)計(jì)將達(dá)到近1000人；
• 兩年后的2020年，伴隨著AI行業(yè)的高速成長，人才缺口也將隨之猛增至2018年的四倍，達(dá)到近4000人；
• 按照這個(gè)發(fā)展趨勢，到2022年人才缺口將突破2萬人，相當(dāng)于職位自然流入人才數(shù)量的四倍左右，人才缺口越來越大，需要引起行業(yè)的足夠重視。

2）職位畫像和公司畫像在未來可能發(fā)生的變化

• CV（計(jì)算機(jī)視覺）領(lǐng)域公司可能也會(huì)逐步建立自己的人工智能訓(xùn)練師團(tuán)隊(duì)，因?yàn)?/strong>隨著CV領(lǐng)域商業(yè)化越來越成熟，各家公司對于數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量和效率要求會(huì)越來越高，甚至數(shù)據(jù)需求的CV領(lǐng)域可能會(huì)越來越細(xì)分，進(jìn)而導(dǎo)致外包數(shù)據(jù)標(biāo)注公司可能滿足不了。
• 成立年限小于2年的AI公司，可能會(huì)更加重視招募人工智能訓(xùn)練師，因?yàn)橐环矫?，這個(gè)職位的行業(yè)認(rèn)知度在逐漸提升，另一方面，更重要的是，各家公司會(huì)越來越意識(shí)到，在業(yè)務(wù)初期，細(xì)分領(lǐng)域的某些數(shù)據(jù)就能提升用戶價(jià)值，并同時(shí)建立初步的行業(yè)壁壘。