8月2日，云從科技研究院產(chǎn)品總監(jiān)孫進(jìn)（右二）和人工智能訓(xùn)練師進(jìn)行真?zhèn)稳讼駭?shù)據(jù)采集。
如今，“遇事不決問AI（人工智能）”正成為越來越多人的習(xí)慣，而AIGC（生成式人工智能）產(chǎn)品，還能根據(jù)要求，自動(dòng)生成視頻、文案、PPT等，堪稱“全能”。
其實(shí)，AI并非天生就這么全能，它的這些本領(lǐng)，來自人工智能訓(xùn)練師的“教導(dǎo)”。這群專業(yè)人才能讓AI從啥也不懂的“小白”，成長為上知天文下知地理的“全面手”。
7月30日，記者來到重慶人工智能行業(yè)的頭部企業(yè)——重慶中科云從科技有限公司（以下簡稱云從科技），對(duì)這一新職業(yè)一探究竟。
訓(xùn)練不易
集眾人之力“教”AI思考
人工智能訓(xùn)練師，是指使用智能訓(xùn)練軟件，在人工智能產(chǎn)品實(shí)際使用過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)庫管理、算法參數(shù)設(shè)置、人機(jī)交互設(shè)計(jì)、性能測(cè)試跟蹤及其他輔助作業(yè)的人員。
AI沒有生命，不能用常規(guī)的方式去交流。它能執(zhí)行的，是一串串由0與1組成的二進(jìn)制代碼。因此，人工智能訓(xùn)練師要用智能訓(xùn)練軟件，把人類的意圖“翻譯”成代碼，再傳遞給AI。
根據(jù)工作內(nèi)容的不同，人工智能訓(xùn)練師又可分為數(shù)據(jù)工程師、算法工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、測(cè)試工程師等。AI的各種能力，就是他們“培養(yǎng)”出來的。
這是一個(gè)怎樣的過程？
“對(duì)AI應(yīng)用來說，‘訓(xùn)練’更類似于‘調(diào)試’。”云從科技研究院產(chǎn)品總監(jiān)孫進(jìn)告訴記者，AI的核心是算法，可以理解為AI的“大腦”。“大腦”懂得越多、轉(zhuǎn)得越快，AI的能力就越強(qiáng)。
“教”AI的任務(wù)主要由算法工程師承擔(dān)，其過程可以簡單理解為“做題”。
開始“做題”前，數(shù)據(jù)工程師會(huì)為AI找來“教材”。這些“教材”來自數(shù)據(jù)工程師們采集的各個(gè)場(chǎng)景和行業(yè)的大數(shù)據(jù)，并且他們會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，便于AI理解。
題目從約等于小學(xué)難度的數(shù)學(xué)題開始，當(dāng)AI在反復(fù)訓(xùn)練中學(xué)會(huì)解法，算法工程師就會(huì)調(diào)整各項(xiàng)參數(shù)，提高題目難度。
讓AI“做題”，目的是訓(xùn)練其人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)人類大腦的模擬，網(wǎng)絡(luò)越發(fā)達(dá)，AI的“大腦”就越好使。
“AI的‘刷題量’是人類難以匹敵的。”孫進(jìn)說，以大家熟知的ChatGPT大模型為例，GPT-3（即第三代）的模型參數(shù)量達(dá)到1750億，其中凝聚的知識(shí)量遠(yuǎn)超人類的“最強(qiáng)大腦”。
經(jīng)歷海量“刷題”，具備解決問題的能力后，AI還只是停留在代碼層面，不能直接使用。這時(shí)，就輪到人機(jī)交互工程師登場(chǎng)了。他們要從產(chǎn)品設(shè)計(jì)的角度，為AI設(shè)計(jì)一套“皮膚”，便于用戶向AI下達(dá)指令，獲取結(jié)果。
最后，測(cè)試工程師和產(chǎn)品經(jīng)理分別從技術(shù)層面和用戶層面出發(fā)，對(duì)AI進(jìn)行評(píng)審。評(píng)審?fù)ㄟ^，代表著AI通過“期末考試”，從啥也不懂的“小白”成為掌握知識(shí)的“專家”。
目標(biāo)不低
培養(yǎng)會(huì)思考能決策的AI
上述流程，快則幾個(gè)月，慢則需要幾年。其間，云從科技的研發(fā)團(tuán)隊(duì)日夜“連軸轉(zhuǎn)”，隨時(shí)準(zhǔn)備攻克技術(shù)問題。
記者在云從科技看到，大部分工作人員都在電腦前忙碌。會(huì)議室里，落地玻璃和白板上密密麻麻排列著手寫的公式、關(guān)鍵詞和各種示意圖。
“AI的訓(xùn)練和數(shù)學(xué)密不可分，所以我們經(jīng)常開著會(huì)就把墻壁當(dāng)成了演算紙。”孫進(jìn)笑稱，團(tuán)隊(duì)的大多數(shù)頭腦風(fēng)暴，都伴隨著信手涂寫和計(jì)算。經(jīng)常是一個(gè)人寫完了思路，另一個(gè)人又提筆上去“對(duì)戰(zhàn)”。
不過，人工智能訓(xùn)練師的工作，并非只是坐在辦公室里就可以完成的。他們還需要跑現(xiàn)場(chǎng)、記場(chǎng)景、采集數(shù)據(jù)。在一次次奔忙中，他們也會(huì)變成半個(gè)人工智能行業(yè)的專家。
如今，云從科技的AI大模型已在多個(gè)行業(yè)落地。今年3月，云從科技自主研發(fā)推出國內(nèi)首款A(yù)I原生數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品DataGPT，可實(shí)時(shí)分析會(huì)議對(duì)話，最快1秒生成報(bào)表。7月，云從科技又發(fā)布了智能審查大模型，3秒內(nèi)可以檢查法律文書中的460多項(xiàng)監(jiān)督點(diǎn)，還可高效糾錯(cuò)。
孫進(jìn)表示，云從科技正從單個(gè)AI產(chǎn)品研發(fā)轉(zhuǎn)向培養(yǎng)能思考、會(huì)工作的AI智能體。
也就是說，人工智能訓(xùn)練師此前是把AI產(chǎn)品從懂得少的“小白”培養(yǎng)成知識(shí)淵博、術(shù)業(yè)有專攻的“專家”，而培養(yǎng)AI智能體，則是打造一個(gè)懂得多、能干事的“全能王”。
比起AI應(yīng)用，AI智能體更像一個(gè)全能助理。例如，用戶向AI智能體提出“我要買火車票”的要求，AI智能體就會(huì)調(diào)用日歷、購票平臺(tái)、工作安排、用戶個(gè)人信息等應(yīng)用接口。當(dāng)AI智能體發(fā)現(xiàn)購票指令的信息不夠，還會(huì)反問用戶“您想去哪里”，再根據(jù)目的地提供購票選擇。
在培養(yǎng)AI智能體的過程中，人工智能訓(xùn)練師又出現(xiàn)了一個(gè)新的細(xì)分崗位：提示詞工程師。他們會(huì)把用戶需求分解成若干個(gè)提示詞（即指令），讓AI根據(jù)提示詞進(jìn)行下一步應(yīng)對(duì)。
門檻不高
未來各行業(yè)人才都可以擔(dān)任
成為人工智能訓(xùn)練師，門檻高不高？
孫進(jìn)表示，人工智能訓(xùn)練師可以是學(xué)習(xí)人工智能專業(yè)的人才，也可以由其他相關(guān)專業(yè)人才“跨行”而來。例如，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、軟件等相關(guān)專業(yè)的人才，可以在經(jīng)過培訓(xùn)后成為人工智能訓(xùn)練師。
不僅如此，未來，人工智能訓(xùn)練師還有望來自各行各業(yè)。
為啥這么說？因?yàn)槊總€(gè)行業(yè)對(duì)AI的需求不一樣。比如，車企需要懂汽車的AI，金融機(jī)構(gòu)需要能當(dāng)客服的AI，礦山需要能抓安全生產(chǎn)的AI……
要做一個(gè)深度融入行業(yè)的AI產(chǎn)品，項(xiàng)目工期可能只有幾個(gè)月，只懂AI技術(shù)的人工智能訓(xùn)練師很難在這期間真正摸透行業(yè)需求。
但如果從該行業(yè)中找一個(gè)具備計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化等知識(shí)背景的人，把他培養(yǎng)成行業(yè)的人工智能訓(xùn)練師，他就能訓(xùn)練出最符合行業(yè)和企業(yè)需求的AI。
目前，云從科技已開發(fā)出可以訓(xùn)練AI的AI產(chǎn)品，猶如“教練”。今后，行業(yè)人才只需指揮AI“教練”，就能對(duì)AI進(jìn)行算法訓(xùn)練。
基于這一原理，云從科技還開發(fā)了AI中臺(tái)，可以布局在企業(yè)，由員工來操作。不同企業(yè)也可以根據(jù)各自需求，通過AI中臺(tái)“定制”AI產(chǎn)品。
目前，重慶正在人工智能人才培養(yǎng)領(lǐng)域不斷發(fā)力。重慶大學(xué)、西南大學(xué)、重慶郵電大學(xué)等高校都開設(shè)了人工智能專業(yè)。同時(shí)，校企合作也越發(fā)緊密。例如，近年來，兩江新區(qū)持續(xù)推進(jìn)哈工大、中軟卓越等“滿天星”人才超級(jí)工廠建設(shè)，采取“機(jī)構(gòu)教學(xué)+企業(yè)實(shí)訓(xùn)”等模式，開發(fā)人工智能、大數(shù)據(jù)等專業(yè)“課程包”，培育實(shí)用型人才超2000人；又如，百度智能云（重慶）人工智能人才產(chǎn)業(yè)基地與上百家企業(yè)、院校建立合作關(guān)系，培訓(xùn)數(shù)字技能人才1600余人。
(責(zé)編：夏巖)
