《人工智能训练师国家职业技能标准》发布，有哪些值得关注的信息？
《人工智能训练师国家职业技能标准》的发布，绝对是当下科技与就业领域里一件值得深挖的大事。这不仅仅是一个新职业的“官方认证”，更像是为蓬勃发展的人工智能浪潮，特别是在“落地”和“应用”层面，注入了一股强劲的规范化力量。细品一下，这里面透露出的信息，可以说是非常丰富和关键的。
一、职业定位的清晰化与专业化：从“概念”到“实操”的里程碑
过去，谈到“AI训练师”，大家可能还停留在一些模糊的印象里：是给AI喂数据的人？是调优算法的工程师？还是某个细分领域的专家？这次《标准》的发布，最直观的就是把这个职业的“轮廓”勾勒得非常清晰，而且是实实在在的“技能”导向。
“训练师”的真正含义被定义： 标准明确了AI训练师的核心职责，不仅仅是简单地“喂数据”，而是涉及到 数据采集、清洗、标注、模型训练、调优、评估以及模型部署后的持续优化 等一系列复杂且专业的过程。这让这个职业从一个比较宽泛的概念，一下子变得有血有肉，有了明确的工作范畴。
专业壁垒的建立： 这个标准意味着AI训练师不再是任何人都能“试试看”的岗位。它对从业者的 知识储备、技术能力、逻辑思维、沟通协调 等都提出了具体要求。这对于确保AI技术的健康发展和应用落地至关重要，避免了技术被滥用或简单粗暴地应用。
人才培养的导向： 既然有了标准，那么教育机构、培训机构就有了明确的教学方向。我们可以预见，未来会有更多针对性的课程和培训项目出现，为社会输送更多合格的AI训练师。
二、技能要求的细化与层级划分：为职业发展铺平道路
《标准》在技能要求方面的细致程度，是另一个亮点。它不是一个空泛的列表，而是将AI训练师的能力分解为了一系列可衡量、可学习的技能项。
基础知识与理论： 要求掌握机器学习、深度学习的基本原理、常用算法，以及数据结构、数据库等基础IT知识。这确保了训练师有扎实的理论功底，能理解“为什么”这么做，而不是“怎么做”。
核心技术能力： 这是《标准》的重头戏，涵盖了数据处理（清洗、转换、增强）、模型选择与训练（参数调优、超参数优化）、模型评估与验证（常用指标、方法）、模型部署与监控等关键环节。这些都是AI模型从“无”到“有”，再到“好”的关键步骤。
特定领域应用能力： 标准很可能也区分了不同领域的AI训练师，例如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、推荐系统等。这意味着在特定领域，训练师需要掌握更深入的专业知识和技术，例如针对图像的标注要求、语音数据的处理难点等。
软技能同样重要： 除了硬技术，像问题分析与解决能力、沟通协调能力、项目管理意识等软技能也被纳入考量。因为AI训练往往是一个团队协作、与业务方沟通的过程，光有技术是不够的。
层级划分的启示： 一个完善的国家职业技能标准，通常会包含不同等级的技能要求（如初级、中级、高级）。这意味着AI训练师这个职业，将有明确的晋升通道和发展路径，能够激励从业者不断学习和提升。
三、对产业和社会的影响：规范、驱动与融合
《标准》的发布，其影响远不止于对“AI训练师”这个职业本身。
推动AI产业的健康发展： 标准的建立，是AI产业走向成熟和规范化的重要标志。它有助于 统一行业认知，提升AI应用质量，降低因人才或技术门槛造成的风险。
促进产教融合： 明确的技能标准，为高校、职业院校、培训机构提供了教学目标和评估依据，加速了教育资源与产业需求的对接，从而培养出更符合市场需求的人才。
赋能更多行业： 随着AI技术的普及，各行各业都需要AI的赋能。AI训练师作为关键的“技术桥梁”，其标准的建立，将直接 加速AI在金融、医疗、制造、零售、交通等各个领域的落地和深化应用。
提升从业者的价值感与社会认可度： 获得国家层面的职业技能认证，无疑会 提升AI训练师的职业形象和市场竞争力，增强从业者的归属感和成就感。
为相关政策制定提供依据： 无论是人才引进、技能培训补贴，还是职业资格认定，有了国家标准，相关部门的政策制定将更有依据和方向。
四、值得警惕与持续关注的方面
当然，任何新生事物和标准，也都有其需要持续关注和优化的空间：
标准的更新迭代： AI技术发展日新月异，标准的制定必须具备一定的前瞻性和灵活性，能够随着技术进步和应用场景的变化而及时更新，避免“过时”。
标准的落地与执行： 发布标准只是第一步，如何真正地在人才培养、企业招聘、技能评价中有效落地和执行，是后续的关键。这需要政府、行业协会、企业和教育机构共同努力。
AI伦理与安全： 在强调技术能力的同时，标准的制定是否充分融入了AI伦理、数据隐私、模型可解释性、安全性等方面的要求，是衡量其是否全面的重要维度。一个优秀的AI训练师，不仅要训练出“有用”的模型，更要训练出“负责任”的模型。
“人机协同”的未来： 随着AI能力的增强，AI训练师的角色也可能发生演变，从主导者更多地转向“人机协同”的伙伴。标准的制定是否能兼顾这种未来趋势，也值得观察。
总而言之，《人工智能训练师国家职业技能标准》的发布，是AI产业发展中的一个重要里程碑，它标志着我们正在从“盲目发展”走向“规范发展”，从“技术驱动”走向“人才与技术并重”。对于想要投身AI领域，或者已经在AI领域工作的专业人士来说，这无疑是一份含金量极高的“路线图”和“通行证”。
一、职业定位的清晰化与专业化：从“概念”到“实操”的里程碑
过去，谈到“AI训练师”，大家可能还停留在一些模糊的印象里：是给AI喂数据的人？是调优算法的工程师？还是某个细分领域的专家？这次《标准》的发布，最直观的就是把这个职业的“轮廓”勾勒得非常清晰，而且是实实在在的“技能”导向。
“训练师”的真正含义被定义： 标准明确了AI训练师的核心职责，不仅仅是简单地“喂数据”，而是涉及到 数据采集、清洗、标注、模型训练、调优、评估以及模型部署后的持续优化 等一系列复杂且专业的过程。这让这个职业从一个比较宽泛的概念，一下子变得有血有肉，有了明确的工作范畴。
专业壁垒的建立： 这个标准意味着AI训练师不再是任何人都能“试试看”的岗位。它对从业者的 知识储备、技术能力、逻辑思维、沟通协调 等都提出了具体要求。这对于确保AI技术的健康发展和应用落地至关重要，避免了技术被滥用或简单粗暴地应用。
人才培养的导向： 既然有了标准，那么教育机构、培训机构就有了明确的教学方向。我们可以预见，未来会有更多针对性的课程和培训项目出现，为社会输送更多合格的AI训练师。
二、技能要求的细化与层级划分：为职业发展铺平道路
《标准》在技能要求方面的细致程度，是另一个亮点。它不是一个空泛的列表，而是将AI训练师的能力分解为了一系列可衡量、可学习的技能项。
基础知识与理论： 要求掌握机器学习、深度学习的基本原理、常用算法，以及数据结构、数据库等基础IT知识。这确保了训练师有扎实的理论功底，能理解“为什么”这么做，而不是“怎么做”。
核心技术能力： 这是《标准》的重头戏，涵盖了数据处理（清洗、转换、增强）、模型选择与训练（参数调优、超参数优化）、模型评估与验证（常用指标、方法）、模型部署与监控等关键环节。这些都是AI模型从“无”到“有”，再到“好”的关键步骤。
特定领域应用能力： 标准很可能也区分了不同领域的AI训练师，例如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、推荐系统等。这意味着在特定领域，训练师需要掌握更深入的专业知识和技术，例如针对图像的标注要求、语音数据的处理难点等。
软技能同样重要： 除了硬技术，像问题分析与解决能力、沟通协调能力、项目管理意识等软技能也被纳入考量。因为AI训练往往是一个团队协作、与业务方沟通的过程，光有技术是不够的。
层级划分的启示： 一个完善的国家职业技能标准，通常会包含不同等级的技能要求（如初级、中级、高级）。这意味着AI训练师这个职业，将有明确的晋升通道和发展路径，能够激励从业者不断学习和提升。
三、对产业和社会的影响：规范、驱动与融合
《标准》的发布，其影响远不止于对“AI训练师”这个职业本身。
推动AI产业的健康发展： 标准的建立，是AI产业走向成熟和规范化的重要标志。它有助于 统一行业认知，提升AI应用质量，降低因人才或技术门槛造成的风险。
促进产教融合： 明确的技能标准，为高校、职业院校、培训机构提供了教学目标和评估依据，加速了教育资源与产业需求的对接，从而培养出更符合市场需求的人才。
赋能更多行业： 随着AI技术的普及，各行各业都需要AI的赋能。AI训练师作为关键的“技术桥梁”，其标准的建立，将直接 加速AI在金融、医疗、制造、零售、交通等各个领域的落地和深化应用。
提升从业者的价值感与社会认可度： 获得国家层面的职业技能认证，无疑会 提升AI训练师的职业形象和市场竞争力，增强从业者的归属感和成就感。
为相关政策制定提供依据： 无论是人才引进、技能培训补贴，还是职业资格认定，有了国家标准，相关部门的政策制定将更有依据和方向。
四、值得警惕与持续关注的方面
当然，任何新生事物和标准，也都有其需要持续关注和优化的空间：
标准的更新迭代： AI技术发展日新月异，标准的制定必须具备一定的前瞻性和灵活性，能够随着技术进步和应用场景的变化而及时更新，避免“过时”。
标准的落地与执行： 发布标准只是第一步，如何真正地在人才培养、企业招聘、技能评价中有效落地和执行，是后续的关键。这需要政府、行业协会、企业和教育机构共同努力。
AI伦理与安全： 在强调技术能力的同时，标准的制定是否充分融入了AI伦理、数据隐私、模型可解释性、安全性等方面的要求，是衡量其是否全面的重要维度。一个优秀的AI训练师，不仅要训练出“有用”的模型，更要训练出“负责任”的模型。
“人机协同”的未来： 随着AI能力的增强，AI训练师的角色也可能发生演变，从主导者更多地转向“人机协同”的伙伴。标准的制定是否能兼顾这种未来趋势，也值得观察。
总而言之，《人工智能训练师国家职业技能标准》的发布，是AI产业发展中的一个重要里程碑，它标志着我们正在从“盲目发展”走向“规范发展”，从“技术驱动”走向“人才与技术并重”。对于想要投身AI领域，或者已经在AI领域工作的专业人士来说，这无疑是一份含金量极高的“路线图”和“通行证”。
网友意见
打开这份职业技能标准，我最感兴趣的是职业定义部分：
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的人员。
本职业包含数据标注员、人工智能算法测试员两个工种。
为啥要强调数据标注员、人工智能算法测试员呢？我觉得要从人工智能的应用落地说起。
与行业外的认知不同，人工智能工程师并非专注构造一些精妙的模型，他们的很多工作时间都需要花在数据收集和清洗上。根据 Anaconda（一家数据科学的公司）的综述[1]表明，机器学习应用流程中，近七成时间将消耗在数据处理上。
在一个典型的数据专业人员的一天中，数据处理仍然占据了大部分的时间。报告中，受访者们几乎一半的时间都花在了数据加载和清理的综合任务上。数据可视化任务排在第二位，花费了大约21%的时间。建模任务消耗了数据专业人员剩余的三分之一的时间，其中选择占11%，训练和评分占12%，部署占11%。
数据准备和清理占用了真正的数据科学工作的宝贵时间，并对整体工作满意度产生了负面影响。这种效率上的差距为行业提供了一个机会，使其能够努力解决这个问题，因为目前还没有出现一个解决方案。
而我们也知道，本世纪的人工智能大热也有两个助推剂，硬件设备性能的提升和大数据的使用。前者带来了生产力，而后者带来了薪柴。
斯坦福大学李飞飞老师主导的 ImageNet 正是这样的一个典型案例。
她创新性地使用数据众包流程，让来自世界各地的外包劳动者们经过简单训练，共同完成一个海量图像数据集的标注。
2009年发布论文和比赛至今，已经改变了计算机视觉甚至人工智能研究领域的进程。
与此相呼应的，就是数据方面的工作（数据标注）被首先设置在职业技能标准中。
而除了数据处理之外，人工智能从业者们还需要掌握模型测试相关的技能：问题建模，模型选择，模型评估，模型调优，模型部署等，这其实就是人工智能训练师的日常了。
我们知道，对人工智能感兴趣，甚至希望转向相关职业的人有这样的特征：
- 有一定的数理基础、编程或建模能力
- 在原领域有一定的深入研究，希望使用人工智能赋能工作
那么对这些人来说，从事AI相关职业并不会太难，处理好数据，再掌握模型测试相关技巧即可。
如果想要具体了解怎么做，这时候就可以对照职业技能标准的表格去点亮科技树啦~
时代一直在变化，人工智能训练师们能创造怎样的未来呢？
参考
- ^Anaconda-SODS-Report-2020-Final https://know.anaconda.com/rs/387-XNW-688/images/Anaconda-SODS-Report-2020-Final.pdf
你属于什么级别？
这份《人工智能训练师技能标准》一共18页，大家可以直接跳到把人工智能训练师分为了五级，大家可以直接跳到最后两页，看看自己所拥有的技能属于哪级？
虽然看着好像自己能考一级，但这里面还是有工作年限要求的。
- 五级：有一年以上的相关工作经验才能报考。
- 四级：取得五级证书三年以上（也就是最少工作4年）
- 三级：取得四级证书三年以上（也就是最少工作7年），并且要有大专以上学历（从这里开始卡学历）
- 二级：取得三级证书四年以上（也就是最少工作11年）
- 一级：取得二级证书四年以上（也就是最少工作15年）
虽然三级以上最低要求是大专学历，但大专学历能在这行混下去的真的不多。
我们直接看看那个要求15年工作经历的一级高级技师的要求，看起来要求有点抽象。
- 业务分析。说实话，业务方面要考核确实是不容易的事情，不同的公司做AI，业务显然是不一样的，估计可以考核的内容是一些行业通用数据分析的指标，例如广告里的CPA,CPC等等，用户相关的DAU，MAU，留存率等等指标，以及怎么用指标分析问题。至于文中提到的「创新」，不知道该怎么考核，可能根据过去的工作成绩考核？
- 智能训练，看起来会涉及一些常用算法的考核，例如RandomForest原理，以及算法性能优化，例如怎么选择超参（GridSearch之类的），怎么根据业务流程，选择合适的算法等等
- 智能系统设计，看起来是涉及两部分，第一部分是主观题，会给定一个问题，你去设计整个系统流程，可能会像kaggle那种考法。第二部分是项目管理，可能会涉及项目管理知识，例如Scrum之类的。
- 培训与指导。对于15年工作经历的AI从业者来说，这个不算什么难事
这份技能标准的意义
过去我们做AI项目，我们都吐槽自己是打杂的，因为太多事情都需要一个人完成。然而，AI项目里并不是每个环节都需要计算机学位才能做的，例如数据标准，数据采集，这些都是纯体力活，请来一个年薪百万的大牛，结果一个月里有半个月都在做数据标记和采集，确实对于企业来说是人力成本的浪费。
任何一个产业，都会经历从粗放到细分的过程。这份技能标准的好处时，把人工智能整个技术链条上的每个环节细分了。在这份《人工智能训练师国家职业技能标准》指导下，能催生一部分人参与到AI项目的「数据采集」，「数据标记」环节，让更多的人参与到AI的链条上，也降低了项目的人力成本。
局限与挑战？
- 这份《人工智能训练师国家技能标准》是针对工程岗位的，针对研究岗位，可能不太适用。
- 感觉这份指南主要针对职业教育出来的毕业生，而现在AI行业的工作主要以硕士以上为主，这份指南很难适应这种情况，因为计算机科班出身的应届生可能一进大厂就在做三级技工的工作了，而要拿三级技工证书，得七年。换个说法吧，一个工作了七年拿了三级技工证书的大专生，而一个刚毕业的博士生，哪个更容易进大厂？
- 但企业是否认这份技能？我觉得五级、四级比较容易量化，企业可以招有五级四级证书的技工来做数据标记，但一级到三级我觉得不一定。比较越高级的技能要求的创造力就越高，而创造力这东西，确实不好量化，不好打分。
- 四级技工需要至少4年的工作经历，不知道谁能坚持做4年做数据标记的工作。
- 即使是五级、四级工人，也面临着来自数据标记众包平台的威胁，例如亚马逊的 Mechanical Turk。在论文《The Limits of Global Inclusion in AI Development》[1]，调查发现，完成 ImageNet 的数据标注的散工们，时薪中位数只有 2 美元左右，算一个月工作25天，每天8小时，月薪也就2800人民币左右。
- 况且且从四级到三级，有一个鸿沟，要求的技能截然不同，普通人要跨越这个鸿沟，可能需要读一个计算机学位才行。当然，对于三级以上的人来说，会把这个鸿沟看成「护城河」
总的来说，这份技能标准在优化AI企业用人方面还是有指导意义的，至于企业认不认这个证，就另当别论了。
作者： @桔了个仔 ，人工智能从业者，专注AI风控技术，写作爱好者，天天和猫咪一起写代码，写知乎。面向人生编程，欢迎关注，一起进步，一起吸猫。更多精彩内容见下面的索引。
参考
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