人工知能トレーナーの秘密を明かす：新しい職業、AIの教師になるのは簡単ではない

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現在、人工知能はさまざまな分野でその力を発揮しています。特に、電子商取引サービス、チケット販売や旅行、健康相談、生活ショッピングなどのサービス体験の面では、作業効率が大幅に向上しており、これは人工知能トレーナーのサポートと切り離せないものです。最近、人力資源・社会保障部、国家市場監督管理総局、国家統計局は共同で、人工知能トレーナーを含む16の新しい職業を一般に公開した。これは、2015年版『中華人民共和国職業分類』の公布以来、2回目の新職業発表であると理解されている。最新の分析によると、2022年までに中国と海外で働く人工知能トレーナーの数は500万人に達すると予想されています。

この作業は主に製品の実際の使用プロセスに焦点を当てています

人力資源社会保障部、国家市場監督管理総局、国家統計局が共同で発表した通知によると、人工知能トレーナーとは、人工知能製品の実際の使用時に、インテリジェントトレーニングソフトウェアを使用してデータベース管理、アルゴリズムパラメータ設定、ヒューマンコンピュータインタラクション設計、パフォーマンステスト追跡などの補助操作を行う人と定義されており、主に新興産業と現代サービス産業の2つの分野に集中しています。

定義だけを見ると、AIトレーナーと他のAI開発者の違いを区別するのが難しいと感じる人もいるかもしれません。この点について、海南ブロックチェーン産業研究所副所長で海南大学教授の段宇聰氏は、専門的な定義の観点から、AIトレーナーは主にインテリジェントトレーニングソフトウェアを使用し、その仕事はAI製品の実際の使用プロセスに向けられていると分析しました。人工知能開発者は主に開発ソフトウェアを使用し、その仕事は人工知能製品の研究開発と設計段階に重点を置いています。開発者は主に機能的かつ体系的な作業を完了しますが、人工知能トレーナーの仕事の目標は人工知能製品のパフォーマンスを向上させることです。

現在、人工知能トレーナーという職業には複数の種類の仕事が含まれており、仕事の種類によって仕事内容が異なり、求められるスキルも異なります。一般的に、AI トレーナーは主にデータラベラーと AI アルゴリズムテスターに​​分けられます。データラベラーには、企業ごとに異なる要件があります。人工知能アルゴリズムテスターのスキル要件は比較的高く、関連するデータ処理の理論的基礎を持ち、関連する技術的方法に精通し、開発言語とシミュレーションテストツールに精通し、アルゴリズムの開発またはテストの経験を持っている必要があります。

AI トレーナーはどのように AI をトレーニングするのでしょうか?段宇聰氏は、まずAIトレーナーは関連するデータと知識について一定の理解を持つ必要があり、次にデータを「クリーニング」して構造化されたコア知識と主要データを取得し、データのラベル付けルールを指定し、データをAIに「フィード」して「調整」し、パラメータを継続的に調整してアルゴリズムを最適化し、ロボットが人間により良いサービスを提供できるようにすると述べた。例えば、感情を理解するように AI をトレーニングすることで、人工知能は人の声やテキストに含まれる機密情報を取得し、ユーザーの状況に基づいてパーソナライズされた人間的なサービスを提供できるようになります。

現在、中国では約50万人が関連職種に従事しています。

「科学技術と生産性の向上は人々の日常生活を大いに豊かにし、社会の需要構造もそれに応じて変化しました。」人力資源・社会保障省職業技能認証センター基準部の葛恒部長は、人工知能トレーナーは新興技術の応用によって生まれた新しい職業であり、経済社会発展のニーズに適応し、人々の高まるニーズを満たし、新産業、新業態、新モデルの発展と変化の傾向に適合していると述べた。

業界の発展の交差点における新しい職業や新しい職種の出現により、人工知能トレーナーの市場における需要が高まっています。 「現在、全世界が人工知能技術の研究開発を推進しています。人工知能は、データ分析、製造、教育、セキュリティ、市政、物流、ヒューマン・コンピューター・インタラクション、輸送など、多くの業界に浸透しています。これらの新しい業界横断的な分野はすべて、その実装に参加する人材を必要としているため、今日の社会では人工知能トレーナーの需要が非常に高くなっています」と、海南師範大学の准教授である鄧正傑氏は述べた。

アリババグループ顧客体験事業グループの人工知能トレーニング専門家である王志宇氏は、メディアのインタビューで、アリババは2015年に中国で最初の人工知能トレーナーの育成を開始したと語った。現在、アリババエコシステム全体で20万人の人工知能トレーナーがおり、約6万人がアリババの人工知能トレーニングシステムでトレーニングされ、認定されている。

王志宇氏は、アリババなどの電子商取引サービスグル​​ープに加えて、国内のあらゆる規模のAI企業は基本的に独自の人工知能トレーナーを抱えていると述べた。 「業界全体でAIに関わる企業は、顧客であれ請負業者であれ、テクノロジー企業であれサービス企業であれ、実際に自社で人工知能トレーナーを育成し始めている。これもこれまでとは違う」と述べ、国内でそのような職に就いている人が約50万人いることを明らかにした。

データ分析によると、現在の業界の発展速度と応用分野の拡大から判断すると、短期的にはデータラベラーなどの職種で依然として大きな人材ギャップが存在することになります。また、技術の発展に伴い、実務者の質に対する要求も高まり続けており、人工知能アルゴリズムテスターなどの技術人材のギャップはより顕著になるでしょう。

新しい着陸シナリオには総合的な品質の向上が必要

「毎日、何百枚もの写真に写っている物体を、植木鉢、カーペット、コーヒーテーブル、ソファーなど、さまざまなカテゴリーに丸で囲んでラベルを付けなければなりません。ラベルを付けたこれらの写真はデータベースに送信され、人工知能の学習教材になります。たとえば、コンピューターはソファーとラベル付けされた物体を何万個も見て初めて、ソファーが何であるかを認識できます。」貴州省出身の若者、シャオ・チェンさんは自分の仕事について語った。

「私たちにとって、AIトレーナーにとって最大の課題は国境を越えた統合であり、トレーナーは法的知識とアルゴリズム関連の知識の両方を理解する必要があります。」北京知恵正安社のCEO、李正才氏は、応募者に対する私たちの要件は主にAIエンジニアとデータラベラーの間に橋をかけることだと語った。

人材需要者によってAIトレーナーに対する要件は異なりますが、現在、AIトレーナーの主な業務には、画像、テキスト、音声などのラベル付けや処理だけでなく、専門分野の特性分析と改良、AI製品関連のアルゴリズム、機能、パフォーマンスのトレーニングと評価、AI製品のインタラクションプロセスとアプリケーションソリューションの設計、AI製品のアプリケーションデータの監視、分析、管理、AI製品のパラメータと構成の調整と最適化などが含まれていることは明らかです。

段宇聰氏は、現在、人工知能トレーナーのうち、データのラベル付けなどの単純な作業に従事する人が比較的高い割合を占めていると考えている。しかし、人工知能における強化学習などの教師なし自己学習アルゴリズムの台頭により、データへの依存度は低下し、人工知能トレーナーの仕事の焦点も変化するでしょう。さらに、将来的に精神的なニーズがある絵画、音楽、文学などの応用シナリオ向けのデータトレーニング人工知能を開発したい場合、人工知能トレーナーは継続的に学習し、総合的な資質を向上させる必要があります。

人間の感情などの主観的な感情を人工知能でラベル付けすることは、大きな応用の見込みがあります。段宇聰氏は、人間の精神世界を探求するために、関係部門はAIガバナンスにおける立法と標準設定の観点から、AIトレーナーの職業倫理の基礎を築くべきだと提案した。

北京の科学技術分野の第一人者であり、清華大学で電子工学の博士号を取得した謝雲氏は、自身のキャリアをより良く計画するためのより高い要求を提示した。 AIトレーナーにとって最も重要なことは、方法を徹底的に理解することだと彼は言いました。さまざまな方法と原則は、さまざまなタイプの問題に適用されます。AIトレーナーは、体系的に経験を積み、感覚的な経験を合理的な知識にまとめ、継続的に実践し、職人の基準を維持する必要があります。しかし、AIトレーナーは職人的なパターンに限定されるべきではなく、経験を通じてさらに深い原理を要約し、普遍的な結果を生み出す必要があります。