人工智能“训练员”让 AI 更聪明

简介: 人工智能训练师是一个“国家认定”的新职业,属于今年 2 月人力资源和社会保障部等三部门发布的 16 个新职业之一。他们需要使用智能训练软件,在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业。

--------点击屏幕右侧或者屏幕底部“+订阅”,关注我,随时分享机器智能最新行业动态及技术干货----------

1.png

“人工智能就像小孩子,通过不断地训练、调整、培养,‘智商’才会越来越高。”

林丽是阿里巴巴客户体验事业群的一名人工智能训练师。

人工智能训练师是一个“国家认定”的新职业,属于今年 2 月人力资源和社会保障部等三部门发布的 16 个新职业之一。他们需要使用智能训练软件,在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业。

阿里巴巴的人工智能训练师是 2015 年左右出现的。那一年,林丽在负责人工客服的管理时,发现了人工客服不可避免的短板。

“伴随国内新零售消费者迅速增长的规模,人工客服不仅成了不可忽视的成本支出,更麻烦的是,面临‘双 11’大促销等井喷式的服务需求,客服即便采用人海战术也杯水车薪。一旦服务‘掉链子’,对消费体验的影响是巨大的。”林丽说。

林丽和同事们研究决定培养一批人工智能训练师,负责训练人工智能客服机器人。

林丽说,以消费者催发货的场景为例,以前消费者需要打电话向人工客服查询。人工智能训练师出现后,会训练人工智能自动查询订单状态,把人工解决方案抽离成一个个步骤,梳理不同询问场景,并制定不同的回答方案,大大提升了问题解决效率。

“其中技术含量最高的是对问题语料的训练。事实上消费者催发货不会按照我们期望的方式提问,说出‘催发货’这几个字,而是‘我的衣服怎么还没到’等各类表述。这就需要训练人工智能对消费者庞大的语料库进行识别、分析。”林丽说。

即使人工智能本身已经具备模型算法,训练师们仍然需要对成千上万条新语料不断进行梳理、分析、处理,让人工智能的“智商”跟上高密度的、复杂的询问场景。

人工智能的问题解决效率提升了,但很快,林丽又发现了新问题——如何让机器人更有温度?

“我们每天都在琢磨怎么把机器变聪明。”林丽说,以购买水产品为例,消费者在超市买鱼虾蟹的时候,经常会询问产地和烹饪方法。“于是我们把产地、保质期、是否宰杀、如何烹饪等信息教会了售前智能客服机器人,消费者就能在线上购物时感受到人工智能带来的更实用、便捷的购物体验。”

在人工智能训练师们的“培育”下,去年天猫“双 11 ”期间,智能客服机器人承接了平台 97% 的在线服务需求,提供了相当于 8.5 万名人工客服的工作量,全天提供在线咨询对话量 3 亿次。

新冠肺炎疫情在全球蔓延后,很多人产生了健康咨询需求。“我们从海量的咨询数据中收集、定位了头疼、发烧等关键性描述信息,梳理出一整套科室分流体系和智能回复模板,大幅提升了问诊效率。”林丽说。

目前,人工智能训练师的队伍在不断壮大。林丽介绍,仅阿里已经有 600 多名人工智能训练师,整个生态内已经达到 20 万人左右。

“这反映了当下 5G、人工智能等科技的飞速发展和应用需求的不断增加。人机结合的智能化服务能够为现代社会创造更高的效率和价值,也能推动服务行业不断发展革新。”林丽说。

“这几年,人工智能训练师的工作内容也在持续扩充。”她说,原来训练师只需训练在线客服机器人,现在还包括智能自检、人工客服辅助、智能外呼等多种交互方式,人工智能训练师的“新战场”正在不断产生。

image.png

文章来源:https://yqh.aliyun.com/detail/17725

目录
相关文章
|
21天前
|
人工智能 运维 安全
阿里云通过ISO42001人工智能管理认证,引领AI治理推动协同共治
9月19日,在杭州云栖大会「AI治理与安全论坛」上,阿里云宣布通过人工智能技术的全生命周期管理ISO42001体系认证。该项认证由国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)制定,是第一部可认证的人工智能国际管理体系标准。
|
22天前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
AI与未来医疗:重塑健康管理新格局随着人工智能(AI)技术的飞速发展,医疗行业正迎来一场前所未有的变革。AI不仅在数据分析、诊断支持方面展现出巨大潜力,还在个性化治疗、远程医疗等多个领域实现了突破性进展。本文将探讨AI技术在医疗领域的具体应用及其对未来健康管理的影响。
人工智能(AI)正在彻底改变医疗行业的面貌。通过深度学习算法和大数据分析,AI能够迅速分析海量的医疗数据,提供精准的诊断和治疗建议。此外,AI在远程医疗、药物研发以及患者管理等方面也展现出了巨大的潜力。本文将详细探讨这些技术的应用实例,并展望其对健康管理的深远影响。
|
21天前
|
人工智能 JSON 数据格式
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
【9月更文挑战第6天】RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI人工智能辅助的神经康复
人工智能辅助的神经康复是通过应用人工智能(AI)技术来改善神经系统损伤患者的康复过程。此领域结合了深度学习、数据分析和机器人技术,旨在提升康复效果、个性化治疗方案和监测进展。
40 12
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI与未来医疗:重塑健康产业的双刃剑随着科技的迅猛发展,人工智能(AI)正以前所未有的速度融入各行各业,其中医疗领域作为关系到人类生命健康的重要行业,自然也成为AI应用的焦点之一。本文将探讨AI在未来医疗中的潜力与挑战,分析其对健康产业可能带来的革命性变化。
在医疗领域,人工智能不仅仅是一种技术革新,更是一场关乎生死存亡的革命。从诊断到治疗,从后台数据分析到前端临床应用,AI正在全方位地改变传统医疗模式。然而,任何技术的发展都有其两面性,AI也不例外。本文通过深入分析,揭示AI在医疗领域的巨大潜力及其潜在风险,帮助读者更好地理解这一前沿技术对未来健康产业的影响。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
首篇虚拟现实+人工智能综述!浙大、港中深等发布AI医疗最新报告
【9月更文挑战第21天】近年来,AI驱动的虚拟现实(VR)技术革新了医疗领域,浙江大学等发布的报告系统性审视了这一融合趋势。报告提出三大应用分类——可视化增强、医疗数据处理与VR辅助干预,助力精准诊疗。然而,技术成熟度、数据安全及伦理问题仍待解决。这一跨学科研究为未来医疗科技奠定了基础。报告详情参见:<https://www.ijcai.org/proceedings/2024/920>。
52 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI人工智能大模型的架构演进
随着深度学习的发展,AI大模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进,包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变,并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。
71 9
|
1月前
|
人工智能 运维 自然语言处理
AI战略丨构建未来: 生成式人工智能技术落地策略
GenAI 的技术落地需要企业进行周密地规划和持续地努力。企业必须从自身的战略出发, 综合考虑成本、效果和性能,制定合理的技术架构,通过全面的 AI 治理,实现可持续的创新和发展。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
人工智能与未来生活:探索AI的无限可能
【8月更文挑战第30天】本文将探讨人工智能(AI)如何改变我们的生活,从家庭到工作场所,从教育到医疗,AI的应用无处不在。我们将通过实例和代码示例,深入理解AI的工作原理,以及它如何影响我们的日常生活。无论你是AI专家,还是对AI感兴趣的普通读者,这篇文章都将为你提供有价值的信息和启示。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能的春天:探索AI在现代生活中的应用
【8月更文挑战第27天】本文将深入探讨人工智能(AI)如何在现代社会中扮演重要角色,从智能助手到自动驾驶汽车,再到医疗诊断和个性化教育。我们将通过实际代码示例,展示AI技术如何改变我们的生活和工作方式,以及它如何帮助我们解决一些最紧迫的社会问题。

热门文章

最新文章