圖片來源：廣州日報

人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性通用技術(shù)和驅(qū)動新一輪產(chǎn)業(yè)變革的新引擎，對于搶占未來發(fā)展制高點、構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系至關(guān)重要。

在人工智能的神奇世界里，有一群特殊的藝術(shù)家，他們用數(shù)據(jù)作為畫筆，繪制出AI“理解世界”的藍圖。他們就是AI訓練師，通過“投喂”海量數(shù)據(jù)并不斷進行模型的訓練迭代，讓AI更好地“理解”人類，為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力提供強大驅(qū)動力。

AI訓練師：我要讓AI更“懂”人類

文/廣州日報全媒體記者文靜、張露  圖/廣州日報全媒體記者文靜、張露 實習生朱曉燕（除署名外）

我是冼鴻東，作為杰創(chuàng)智能科技股份有限公司的一名AI訓練師，我有幸成為這場技術(shù)變革的見證者和參與者。AI領(lǐng)域的技術(shù)更新迭代非?？欤@使得AI訓練師需要具備較高的專業(yè)門檻，并且需要不斷儲備跨學科的知識。

自2020年加入公司以來，我參與了多個與人工智能相關(guān)的項目和研究課題，主要負責人臉識別產(chǎn)品的研發(fā)，見證了人工智能從技術(shù)研發(fā)走向行業(yè)應(yīng)用的全過程。

在AI訓練領(lǐng)域，我們的任務(wù)主要分為兩大類：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準備和模型的訓練迭代。數(shù)據(jù)標注是模型訓練的基石，而模型的訓練迭代則是不斷優(yōu)化算法、提升模型性能的過程，使其變得更“聰明”。

杰創(chuàng)智能AI訓練師冼鴻東

以安全帽正確佩戴智能識別為例，我們團隊收集了數(shù)萬張正負樣本圖片。這通常是一項龐大的工作。我們不僅要標注出安全帽本身，還要標注出佩戴者的姿勢，以確保模型能夠準確識別出安全帽是否正確佩戴。標注完成后，我們便著手進行算法的開發(fā)和大模型的訓練，這是一個不斷調(diào)試和優(yōu)化的過程。當然，隨著模型的不斷迭代，我們也在不斷地簡化和智能化標注過程。例如，一個初始準確率只有60%~70%的模型，可以通過智能標注的方式，反過來調(diào)整標注，從而提高準確率，減輕人工標注的負擔。

建立模型并不是最難的部分，真正的挑戰(zhàn)在于調(diào)試和優(yōu)化，以找到最優(yōu)的模型效果。這個過程可能會非常耗時，需要不斷地迭代和迸發(fā)靈感。我們雖是技術(shù)開發(fā)者，但要不斷學習安全生產(chǎn)的法律法規(guī)、安全規(guī)范，與央企、監(jiān)理單位等有著資深實踐經(jīng)驗的管理人員探討，不斷鍛造大模型的識別能力，提高AI識別的準確性，不斷迭代優(yōu)化安全管控平臺的功能模塊。

我把自己的工作比喻為升級打怪，不斷克服挑戰(zhàn)，提升技能。雖然工作過程可能漫長，但當看到我們訓練出的模型在實際產(chǎn)品中發(fā)揮作用時，我感到非常有成就感。我們通過數(shù)據(jù)標注和模型訓練，讓AI越來越智能，越來越接近人類的識別和判斷能力。