AI訓練師：讓人工智能更“懂”人

最近，一羣特殊的AI（人工智能）“引路人”——AI訓練師悄然走紅。他們專注於將人類的語言習慣、思維模式與情感傾向注入算法模型，通過海量數據的精準標註、場景化的任務設計，幫助機器突破“機械執行”侷限，真正理解人類意圖。

從智能客服的對話邏輯到自動駕駛的環境判斷，從醫療影像的分析輔助到教育平台的個性化推薦，AI訓練師正以專業能力搭建起人機溝通的橋樑，讓人工智能更“懂”人。當下，這一新興職業正隨着人工智能產業的爆發式增長，成為連接技術與人文的重要紐帶，推動科技向更有温度的方向演進。近日，本報記者採訪了幾名來自不同地區和行業的AI訓練師，讓我們一起來聽一聽他們的故事。

“轉行不轉彎，AI帶我認識時代，我教它認識世界”

今年38歲的郭梅原就職于山西傳統礦業單位，每天“抬頭是山，低頭是煤”。

現在，她成為了一名數據標註師，很多人也叫她“人工智能訓練師”。面對年齡+轉型的雙重難題，用郭梅自己的話説，從沒想過自己的工作能跟自動駕駛、人工智能有關。

2018年9月，百度與山西省轉型綜合改革示範區簽約，在當地建立了數據標註基地，機緣巧合之下，郭梅加入數據標註基地，參與到了人工智能的科技前沿工作。

經過百度山西數據標註基地體系化的培訓，郭梅掌握了自動駕駛、圖像分類、語音識別等數據標註的能力，還參與了大模型相關的數據標註。從一開始每天只能標註兩三百張圖像，提升到每天能完成1300多張，再到成為業務組長，郭梅成功實現了從傳統行業到新興行業的職業轉型。百度在港交所二次上市時，郭梅作為新職業代表之一與百度高管共同敲響了上市鑼聲。“轉行不轉彎，AI帶我認識時代，我教它認識世界。”郭梅對本報記者説。

提到做過的項目，郭梅印象最深刻的是幾年前參與的人臉識別標註項目。“因為人臉識別和百度‘AI尋人’這樣的尋人平台密切相關，標註的每一個點都有社會意義。”郭梅説。

百度“AI尋人”是百度於2016年底推出的一項AI公益服務，求助者只需在網站首頁上傳走失親人的照片，即可與民政部登記的走失人口信息進行快速比對，得出系統對比之後的結果。

作為一名母親，郭梅對丟失兒童的家庭的傷痛感同身受，她開始理解人臉數據標註這份工作的意義,“每多標註一個點，每提高0.1%的準確率，就可能讓一個家庭早日團聚。”

在AI幫助家庭破鏡重圓的故事中，也有郭梅的參與。這是AI暖心應用的場景，也讓科技變得更有温度。

百度目前有上萬名AI訓練師在訓練AI，他們有不一樣的名字，卻擁有相同的使命。近年來，百度已培養超15萬名AI數據標註師，並將此合作模式拓展到多個省市，為當地提供更多的AI就業崗位。

郭梅説：“AI訓練師的工作給予了普通人一個離科技更近一步的機會，讓我們也可以為人工智能貢獻一份力量。”

“我給AI‘喂知識’，它們越聰明，我的生活就越有奔頭”

在陝西省銅川市宜君縣，46歲的王梅梅每週一清晨都會準時走進縣城的寫字樓。她的工位上沒有鋤頭與種子，只有一台電腦——這位曾經的農婦，如今是一名持證上崗的人工智能訓練師。“我給AI‘喂知識’，它們越聰明，我的生活就越有奔頭。”她笑着説。

2021年之前，王梅梅的生活半徑是家裏的30多畝旱田。農業機械化讓她從繁重的農活中解放出來，卻也讓她陷入“無事可做”的焦慮。當聽説縣裏新開的科技公司招聘“會電腦就行”時，她忐忑地參加了面試。“那時連人工智能是啥都不懂，緊張得連頭都不敢抬。”回憶當初，王梅梅有些感慨。

這家名為宜君縣愛豆科技有限公司的企業，是當地政府為振興鄉村經濟引入的AI數據標註公司。“我們刻意降低門檻，就是想讓縣鄉女性有機會擁抱新職業。”公司負責人張蕊介紹。

數據標註就是對圖片、文本、語音等原始數據進行註釋或標記，讓AI模型能“理解”並學習數據中的特徵和規律。2020年初，作為人工智能訓練師的一個工種，數據標註員被納入國家職業分類目錄。

王梅梅的同事中，很多人都曾一邊務農，一邊打工賺錢：馬帥帥曾做過導遊、幼師，家中有15畝地，主要種蘋果與核桃；王海莉做過紡織工，家中有30畝地，主要播種玉米……想要給機器人當“老師”，這些連鼠標都用不利索的農村女性，首先得大量學習。

坐在電腦前，王梅梅給一段文本打完主題標籤後，又忙着將一段語音轉化為文字，並標註説話人的情緒。“公司會定期培訓我們。”王梅梅説，“隨着人工智能的快速發展，對準確性的要求越來越高，我們必須以零誤差通過考試才能開始標註工作。最多的一次，我在一天內切換了7個任務，考了7次試。”

如今，宜君縣愛豆科技有限公司已累計完成超60.7萬項數據標註任務，實現產值3500餘萬元，員工人數達到240餘人，超過70%都是宜君縣及周邊的農村女性。她們從最基礎的電腦操作學起，如今已成為持證上崗的人工智能訓練師。

經濟獨立帶來的改變肉眼可見。王梅梅現在月均收入4000元。“丈夫孩子都誇我厲害！”更讓她自豪的是，她學會了用AI查詢玉米病害，“科技真能幫到莊稼人”。

張蕊説，這些女性最大的變化是自信起來了：“她們從自我懷疑到自信滿滿，甚至能用專業術語討論技術問題。”夕陽西下時，寫字樓裏的“AI老師”們結伴回家。田埂上的歲月已成背景，屏幕前的未來正徐徐展開。

“我們工作的每一分努力，都在為提升醫療安全添磚加瓦”

在安徽省合肥市訊飛醫療科技股份有限公司的實驗室裏，胡萍萍正坐在電腦前仔細核對一份醫學指南數據標註的準確性。作為一名AI醫學研究員，她的工作內容是為AI打造一套“醫學大腦”，讓機器不僅記住專業醫學知識，更要理解醫生的思考方式。

4年前，胡萍萍從消化內科醫生轉型為AI訓練師。“轉行的契機源於我在之前工作中觀察到的一個強烈需求：醫學知識正在爆炸式增長，任何一名醫生都難以窮盡所有最新文獻和案例。同時，基層醫療機構對高質量醫療資源的需求也非常迫切。”胡萍萍説，“我當時就在想，有沒有一種方法能解決這個‘需求鴻溝’，將人類最新的醫學智慧‘固化’下來，成為一個隨時可調用、永不疲倦的助手，去賦能一線的醫務工作者？”

2021年，胡萍萍接觸到訊飛“診療助理”時，發現它已經能幫基層醫生做多科室常見病初篩，當時訊飛醫療正招募有臨牀背景的AI訓練師，希望能把產品往“專科化、精細化”打磨，這和她的想法不謀而合。於是，胡萍萍決定從一名職業醫生轉變為技術的“賦能者”，希望能用自己的醫學背景，為AI注入專業醫生的“靈魂”，讓技術服務於全民健康。“大模型技術展現了驚人的理解和生成能力。這讓我意識到，這或許就是解決那個‘需求鴻溝’的關鍵鑰匙。”胡萍萍説。

“我的工作就像是AI在醫學領域的‘導師’和‘質檢員’。”胡萍萍對本報記者説，“我所在的團隊，核心任務是將前沿的人工智能大模型技術，與專業的醫學知識相結合，訓練出能夠理解醫學語言、輔助醫生進行知識檢索、分析診療邏輯，甚至參與醫學教育的‘醫療AI助手’。”

胡萍萍的日常工作就是為這個AI“備課”——準備高質量的醫學教材（數據），設計科學的“課程”（算法策略），並不斷地進行“測驗”和“糾偏”（模型調優），確保它輸出的醫學觀點準確、可靠、有據可循，最終目標是讓它成為一個嚴謹、有用、值得信賴的醫療工具。“讓AI真正成為每名醫生的診療助理，每個居民的健康助手”。

在工作中，有一件事讓胡萍萍印象深刻。“在一次模型測試中，我們輸入了一個症狀非常不典型的早期胰腺癌病例。”胡萍萍説，“起初，AI和許多初級醫生一樣，給出了常見胃病的診斷。但我們設定了要求它列出‘警示症狀’的環節。在引導下，AI成功關聯到了‘無痛性黃疸’‘體重進行性下降’等關鍵危險信號，並提示需要進一步進行影像學檢查。”

“這證明我們訓練的‘思維鏈’是有效的。AI可以成為一個永不疲倦的‘警戒哨’，幫助醫生減少因症狀不典型而造成的漏診。這背後可能挽救的就是一個家庭。這讓我堅信，我們工作的每一分努力，都在為提升醫療安全添磚加瓦。”胡萍萍説。

“從事這份工作，我常常覺得，我們既是醫學傳統的繼承者，也是技術未來的開拓者。每一次對模型的調優，都像是在為未來的智慧醫療大廈添磚加瓦。”胡萍萍説，“我相信，當醫者的仁心與AI的匠心相結合，最終受益的將是我們每一個人。我們會懷着對生命的敬畏，一步一個腳印地走下去。”