人工智能訓(xùn)練師： 讓機器學(xué)習(xí)“通人性”

　　人工智能訓(xùn)練師是一個全新的職業(yè)，他們制定數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則，再將數(shù)據(jù)“喂”給機器人，對其進行“調(diào)教”、不斷優(yōu)化，讓機器人“通情理、懂人性”，更好地為人類服務(wù)。

　　Shana是追一科技的人工智能訓(xùn)練師，她以語言學(xué)的學(xué)科背景“闖進”了人工智能領(lǐng)域，從數(shù)據(jù)標(biāo)注成長為人工智能訓(xùn)練師。在工作中，她賦予機器人“人格”，給企業(yè)客服配備了閑聊的服務(wù)功能，客戶可以跟它調(diào)侃、閑聊，提升機器人寫詩、做對聯(lián)的技能，讓它更通人性。

　　Shana是北方人，在北京待了三年攻讀研究生，專業(yè)學(xué)的是語言學(xué)專業(yè)。在北京讀書的時候，她曾在一家互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司有過兩段實習(xí)經(jīng)歷：一段經(jīng)歷是做產(chǎn)品經(jīng)理，另一段經(jīng)歷是做數(shù)據(jù)標(biāo)注。

　　堅決要進互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)

　　那時是2013年。“當(dāng)時標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)注是在NLP（自然語言處理）部門做的，算是開始接觸這個行業(yè)。”與局外人認(rèn)知不同，數(shù)據(jù)標(biāo)注并不是理工科學(xué)生的天下，反而是文科生施展拳腳的舞臺。Shana觀察到，和她一同實習(xí)的小伙伴基本上是語言學(xué)背景的同學(xué)，“因為數(shù)據(jù)標(biāo)注要求處理數(shù)據(jù)的時候比較細(xì)心，甚至有時需要一定的語言學(xué)背景知識”。

　　當(dāng)時這份實習(xí)更多的是偏重技術(shù)性的操作，數(shù)據(jù)標(biāo)注的規(guī)則已制定好了，實習(xí)生按部就班完成，沒有太多主觀能動性發(fā)揮的空間，“數(shù)據(jù)標(biāo)注基于提供的語料，然后你在語料上做一定的處理，它的一個很重要的規(guī)則就是統(tǒng)一性，所以你不能夠有更多的創(chuàng)造性”。

　　她感覺“AI落地生花其實也是兩年前左右的事情”。剛剛畢業(yè)，Shana在深圳沒有發(fā)現(xiàn)非常對口的人工智能方面的崗位，偶然的一個契機，她在朋友的推薦下，前往追一科技面試，然后正式開始了數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作，從而打進了理工科學(xué)生的領(lǐng)域。

　　成為人工智能訓(xùn)練師

　　工作后，Shana正式跨入人工智能領(lǐng)域，那時的她對技術(shù)的理解還比較淺。“我只是單純地從興趣出發(fā)，我學(xué)的是語言學(xué)，雖然不想做老師，但我還是希望自己的專業(yè)能夠有所用。”在她看來，數(shù)據(jù)標(biāo)注是給機器人提供語料，這屬于機器人教育，它不是教人而是教機器人學(xué)習(xí)某個東西，這與她的專業(yè)相近，能讓她發(fā)揮所長。傳統(tǒng)語言學(xué)的研究一直處在一個不溫不火的狀態(tài)，但AI的興起讓我覺得傳統(tǒng)語言學(xué)有了一個新發(fā)展的方向——怎么樣把語言學(xué)研究的成果應(yīng)用到機器人的教育當(dāng)中來。這個方向其實也是Shana最感興趣的一個點。

　　傳統(tǒng)NLP需要詞性標(biāo)注、語法樹的標(biāo)注，這都可以用到語言學(xué)的一些東西，雖然用得比較淺，但是在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域可以怎么用？她也在思考，“最近發(fā)現(xiàn)機器人智能化的表現(xiàn)是趨向于用對話來解決問題，而不是像以前需要點擊屏幕。智能化發(fā)展的一個方向是對話交互，那怎樣可以增加對話的輪次，讓機器好像有了主動意識，從而更好地實現(xiàn)人機交互，可以持續(xù)性地聊下去，這是一個難點”。比如，通過智能客服訂機票或是詢問某只基金的情況，這樣的應(yīng)用場景就需要開展多輪對話，因為這樣相對復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程不是簡單的對話就能完成的。

　　Shana的工作主要是根據(jù)客戶的需求對數(shù)據(jù)進行標(biāo)注。這通常跟項目有關(guān)，有金融類型的，也有互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)，也有傳統(tǒng)企業(yè)。她的工作范疇也遠(yuǎn)超出數(shù)據(jù)標(biāo)注，而是跨入人工智能訓(xùn)練師的全流程作業(yè)——首先要跟客戶對接需求，明確要做一個怎樣的機器人，然后需要跟客戶去溝通訓(xùn)練機器人語料的問題，這需要保質(zhì)保量，之后對數(shù)據(jù)進行清洗，再制定規(guī)則進行數(shù)據(jù)標(biāo)注和訓(xùn)練機器人，這些都由AI訓(xùn)練師來做。

　　Shana從數(shù)據(jù)標(biāo)注自然而然轉(zhuǎn)身成為人工智能訓(xùn)練師。在她印象中，人工智能訓(xùn)練師其實也是大概兩年前的時候才誕生的新興職業(yè)，剛開始并沒有AI訓(xùn)練師這個叫法，這個稱呼是從一家互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司傳出來的。此后，人工智能訓(xùn)練師成為特定的一個崗位，這也是大量需求背后促進社會分工進一步細(xì)化。

　　如今，人工智能訓(xùn)練師成為一種炙手可熱的新職業(yè)，人工智能訓(xùn)練師赫然出現(xiàn)在許多互聯(lián)網(wǎng)科技公司的招聘名單之中。甚至有城市向人工智能訓(xùn)練師發(fā)出招賢令，獲得高級專項能力認(rèn)證的人工智能訓(xùn)練師有機會申請公租房及落戶加分等政策福利。

　　讓機器人更懂人性

　　人工智能訓(xùn)練師的工作說通俗點，就是把機器訓(xùn)練得更加“通情理、懂人性”，讓它更加適應(yīng)人類。

　　比如關(guān)于態(tài)度情緒標(biāo)注任務(wù)，標(biāo)注類型是情緒厭惡，“我討厭你，你走開”和“哎喲，我討厭你”（這是撒嬌的語氣），中文的文法表達(dá)多樣，主體詞組相同，而不同的語氣和聲調(diào)可能表達(dá)的意思卻有天壤之別。人類很容易辨別，那機器如何通人性，懂得人類的情感呢？

　　Shana說，在這個例子中，兩組數(shù)據(jù)很明顯的區(qū)別在于是否有語氣詞，那么針對這個特征可以制定一個規(guī)則。如果將這個案例進一步延伸，可能會有更多類似的表達(dá)，但意思可能大不相同，這些人工智能訓(xùn)練師往往通過詞語和句式兩方面加以區(qū)分。“你要理解機器學(xué)習(xí)，它最根本的是學(xué)習(xí)人類的文字表達(dá)，它最底層的邏輯就是統(tǒng)計，統(tǒng)計和概率沒有邏輯推理，所以你要從字面上去盡量找區(qū)別特征，其實通過文字特征已經(jīng)可以解決大量的問題了。”

　　讓機器更通人性是人工智能訓(xùn)練師的重要工作，但現(xiàn)在大背景是目前人工智能還處于弱人工智能時代，在業(yè)界，人工智能訓(xùn)練師也處于嘗試階段，“像剛剛提到的情感分析，還有怎么樣去賦予一個機器人性格，其實都是可以提升人性的”。Shana說，提升機器人性有兩個層次，好比人跟人對話溝通首先要理解，第二個才是表達(dá)。“理解這一塊之于機器人就是識別的準(zhǔn)確率，所以訓(xùn)練的第一步是要先提升識別準(zhǔn)確率，機器人先要知道人說的是什么，然后第二步才是表達(dá)方式。”具體到客戶需求，她會根據(jù)企業(yè)不同屬性和類別而做不同的訓(xùn)練，她舉例說，金融行業(yè)的智能客服（機器人）會更加嚴(yán)肅一些，而互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可能就會比較活潑，對合作伙伴式表述風(fēng)格可以更多樣，甚至可以用淘寶體，“所以針對不同的行業(yè)、不同的企業(yè)，它的表述的風(fēng)格是可以不一樣的”。

　　為了讓智能客服更通人性，Shana還給企業(yè)客服配備了閑聊的服務(wù)功能，客戶可以跟它調(diào)侃、閑聊。“你可以問它今天天氣怎么樣，你叫什么名字，你是男生女生等一些比較有意思的問題。”在人工智能訓(xùn)練師的手筆之下，原本死板的機器增加了人性的感覺和元素，而不是只能回答專業(yè)問題。

　　“機器人通過敏感情感識別之后，它會根據(jù)用戶的狀態(tài)，做一些情緒安撫。”她說，在這個層次上，機器人對人類語言的理解超越說的話是什么意思，而進入第二層次——理解你的情緒。機器人從人的語音、文字當(dāng)中感知情緒，甚至感知人話語中是否有敏感的信息。她舉例說，出行行業(yè)的智能客服對車禍這類字眼或者事件會比較敏感，機器人也可以理解客戶的情緒，理解他目前的處境是否有危險。如果他有情緒的話，可以對他進行安撫；如果遇到車禍可以幫他緊急處理。“其實還是非常通情達(dá)理的一種方式。”

　　“我們的閑聊功能也會不斷增加機器人的一些技能，你為什么喜歡跟這個人交流，其中一個因素就是這個人很博學(xué)，假如機器人能夠回答你的問題越多，你會覺得它很聰明，然后愿意跟它交流。”Shana和其他人工智能訓(xùn)練師會增加機器人寫詩、做對聯(lián)的功能，讓它更通人性。

　　文科生在AI領(lǐng)域揮灑才能

　　在行業(yè)浸染中，Shana摸爬滾打逐漸淬煉成“老兵”。“成為人工智能訓(xùn)練師你需要具備數(shù)據(jù)分析能力、熟悉產(chǎn)品能力、溝通能力、對AI技術(shù)理解力以及行業(yè)背景知識。”Shana以文科生的身份進入，在工作中不斷去磨練技能，特別是數(shù)據(jù)分析能力。

　　目前，Shana“調(diào)教”的機器人它主要應(yīng)用到客戶咨詢、新員工培訓(xùn)、還款提醒、滿意度回訪等，“客服這個領(lǐng)域就比較確定，它是很明確的一個場景。智能客服應(yīng)用最多的是金融領(lǐng)域，然后是電商。”

　　Shana看好人工智能訓(xùn)練師的前景。“對這個崗位的需求量肯定是會越來越大的，因為AI時代確實已經(jīng)到來了，現(xiàn)在全行業(yè)都在嘗試AI怎么樣去落地，怎么樣去跟當(dāng)前的場景結(jié)合，這個結(jié)合都離不開技術(shù)，離不開數(shù)據(jù)，所以對訓(xùn)練師的需求量肯定會越來越大。同時對訓(xùn)練師的技能要求也會越來越高。”

　　Shana以文科生的身份“闖進”人工智能理工科學(xué)生的天地，占據(jù)了一席之地，在人工智能訓(xùn)練師這樣一個非技術(shù)類“新職位”中，文科生有了揮灑才能的機會。

　　“技術(shù)這一塊確實還是理工科學(xué)生的天下，但是為算法模型提供數(shù)據(jù)，是文科生更加適合一些，尤其是涉及一些對話交互這種比較細(xì)致的工作。”（文、圖/廣州日報全媒體記者 李華）