人類勝過機器人的優勢還剩下哪些？常看朋友圈的行業報告說：創意類工作、複雜性的管理型工作、交互要求高的服務型工作不會被機器人取代

可是問題來了：

年輕人是追漫一族，卻不可能人人做原創畫師。

高管名額有限，熬到何時才能做到“剩”者為王？

我四肢發達，徒有一顆服務他人的紅心，可惜原生顔值hold不住客戶...

誰來幫幫我，尋個可靠傍身的生存技能啊？

你想不想做機器人的師傅？

……

人工智能訓練師來了！！！

官方職業名稱：人工智能訓練師，代碼：4-04-05-05

定義：使用智能訓練軟件，在人工智能産品實際使用過程中進行數據庫管理、算法參數設置、人機交互設計、性能測試跟蹤及其他輔助作業的人員

主要工作任務：

1.标注和加工圖片、文字、語音等業務的原始數據

2.分析提煉專業領域特征，訓練和評測人工智能産品相關算法、功能和性能

3.設計人工智能産品的交互流程和應用解決方案

4.監控、分析、管理人工智能産品應用數據

5.調整、優化人工智能産品參數和配置

本職業包含但不限于下列工種 : 數據标注員、人工智能算法測試員

從以前的先生，到現在的老師，稱呼雖然變了，但對于老師這個職業我們并不陌生。但人工智能訓練師，與我們傳統意義上理解的工程師有哪些不同？

首先，我們區别一個概念，人工智能訓練師和人工智能開發者之間的差别。人工智能訓練師主要使用智能訓練軟件，工作面向人工智能産品的實際使用過程。而人工智能開發者主要使用開發類軟件，工作面向的是人工智能産品的研發和設計階段；開發者主要是完成的是功能性、系統性的工作，人工智能訓練師的工作目标則是提升人工智能産品的性能。換句話說，産品開發者負責産品開發設計，AI訓練師負責檢測完善

人工智能訓練師這一職業中也包含多個工種，不同工種的工作内容有所差異，要求的技能側重也有不同。一般來說， 人工智能訓練師主要分為數據标注員和人工智能算法測試員

在人工智能訓練師中，從事數據标注的人員占比較高那麼如何才能做一名合格優秀的數據标注人員呢？

這裡有幾個衡量标準：

第一、數據标注的終端是AI、是人工智能

數據标注的最終數據是為計算機服務的，所以越精細的标注對計算機的訓練越高效，這就要求我們的标注員一定要是一個細心認真的人。越細心、越認真，标注數據的精細度就越有保證

第二、因為需要标注的數據的場景是千變萬化的，會有各種各樣複雜的場景出現，這就要求我們的标注員要有較強的觀察能力

觀察能力越強的人，标注出的物體輪廓也就離物品的真實輪廓越相近，越準确

第三、因為數據标注在單一的場景中需要重複一個或者幾個動作，除去判斷，這種重複的勞動是相對比較枯燥的，這就要求我們的标注員需要有耐心能夠坐得住

越有耐心，能坐得住，标注數據的穩定性就越有保證