「师中」揭秘人工智能训练师：新职业，给AI当老师并不简单( 二 )
段玉聪认为，目前，人工智能训练师中，从事数据标注等简单任务的人员确实占比较高 。但是，随着人工智能的强化学习等具有无监督自我学习算法的兴起，对于数据的依赖性将减轻，人工智能训练师的工作重点也将发生变化 。另外，今后如要对面向具有精神需求的绘画、音乐、文学等应用场景开发数据训练人工智能，人工智能训练师更需要不断学习和提升综合素质 。
面向人类情感等主观感受方面的人工智能标注应用前景巨大 。段玉聪建议，对有关人类精神世界的挖掘，相关部门应从人工智能治理进行立法和立标等角度，对人工智能训练师职业道德做好提前铺垫 。
对于如何更好地做好职业规划，首都科技领军人才、清华大学电子工程系博士谢耘提出了更高的要求 。他说，人工智能训练师最重要的是要把方法搞透，不同的方法原理，适用于不同类型的问题，人工智能训练师要系统地积累经验，把感性经验总结为理性的认识，不断地持续练习，要按照工匠的标准去要求自己 。但是，人工智能训练师不应仅仅局限于工匠格局，应通过经验摸索，进一步总结出更深一层的原理，创造普适性的成果 。
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