人工智慧的快速發展，也讓相關領域人才需求大幅增長。招聘平臺數據顯示，今年二月份，演演算法工程師、機器學習、深度學習等崗位招聘量同比大幅增加，其中數據標註崗位招聘需求同比增長超50%。

目前，人工智慧訓練師主要從事標註類工作。隨著市場需求激增，這個職業吸引了很多跨界求職者湧入，也帶火了相關的職業培訓。在深圳的一家AI訓練師的培訓機構，前來上課的學員來自各行各業。

據培訓機構的負責人介紹，目前人工智慧訓練師主要從事標註類工作，可以細分為文本標註、圖像標註、語音標註等類型，薪資在每月6000元到19000元不等。這兩年，他們的培訓業務已經從北京，拓展到了深圳、杭州和成都，但這還遠遠不能滿足市場的需求，畢業的學員往往剛一上傳簡歷，就被企業一搶而光。

廣東深圳某人工智慧訓練師培訓機構校長 劉美芳：比如9點開放簡歷，我們同學一個小時之內可以接收到10多個回復，很多HR（人力資源部門）主動向他們打招呼，都不需要去投遞。

某招聘平臺數據顯示，今年春節後至今，數據標註類崗位招聘職位數量同比增長達56%。業內人士表示，隨著大語言模型的快速發展，以及涉及的領域越來越多，人工智慧訓練師的需求還會繼續增加。

人工智慧訓練師：數字時代的“教練”

人工智慧訓練師到底是如何工作的？服務於專業領域的大模型發展，對訓練師又提出了哪些新的要求呢？在廣東深圳南山的一家專門研發客服類大模型的科技公司內，人工智慧訓練師黃培慧正在和他的同事，對大模型展示的效果進行演練。

黃培慧表示，大模型之所以能夠準確回答顧客的提問，是因為前期已經給大模型輸入了1000多條相似的問句。對他們來說，篩選顧客向客服人員提問的過程，就是做“標註”，而這些“問句”，就是“數據”，也叫“語料”。

除了這類面向公眾服務的大模型，越來越多服務於專業領域的人工智慧大模型發展也十分迅速。在廣州市中山大學附屬第六醫院，病理科主任黃豔正在指導一家醫療類大模型的研發人員，對數位病理切片進行標註，為病理大模型提供訓練數據。

作為專業度極高的垂類模型，醫療類大模型對數據的標註要求非常嚴格，為了確保數據的安全和準確，這類大模型的訓練必須由醫生等專業人士進行把關。

某醫療大模型研發科技公司副總裁 孫其功：一般都需要高年資的醫學類專家來指點，或者是親自上手來進行數據的標註，標錯了有可能會產生誤診或漏診的情況。

此外，為了減少“AI幻覺”也就是大模型生成的內容與真實數據不符、偏離使用者指令的現象發生，各垂類大模型都在構建由相關領域專家參與的多層次標註驗證機制，將他們的知識和經驗轉化為關鍵訓練參數，以提高大模型的準確性。

（央視財經）