我国人工智能行业呼吁解决人才短板,数据标注员急需提升自身技能

【 我国人工智能行业呼吁解决人才短板,数据标注员急需提升自身技能】人工智能时代最不缺的就是数据,最缺少的也是数据,缺少可供机器进行学习的结构化数据

作为AI算法的“导师”——结构化数据帮助模型理解数据特征以及背后意义,最终实现智能化。然而,“导师”的水平差异同时影响“学生”拥有不同的能力表现,即结构化数据的量级和标注精度,将决定模型识别与认知的准确性。
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“数据的精准度”将成为行业追逐热点和重要突破项
在未来,高精度数据定会成为人工智能训练阶段追逐的热点,具备主要需求方稳定的特点,存量市场也会稳步增长,而随着人工智能对场景的数据需求进一步扩大,场景化数据将同时拥有更广阔的增量空间,成为行业加速发展的新引擎。

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以智能驾驶为例:2015年以前数据标注作业多以2D拉框为主,此时国内的标注公司遍地开花层出不穷。但到了2017年,语义分割需求不断增长,此时大部分的AI基础数据服务企业并不具备语义分割作业能力,而时间到了2018年,3D点、3D与2D图像联合标注等要求更高、难度更大的标注作业成为了智能驾驶AI数据服务行业的主流作业。

国家开始重视人工智能人才培养
在最新发布的《人工智能训练师国家职业技能标准(2021年版)》中,对人工智能训练师的职业定义有了更新的阐述,同时还从数据采集和处理、数据标注、智能系统运维、业务分析、智能训练、智能系统设计等参考维度,划分出了五个职业等级

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其中五级和四级无论是在理论知识考试还是技能考核中,都涵盖对数据标注相应知识的考核,这也侧面的体现了数据标注技能在人工智能训练师中的重要地位

数据标注师的技能提升,迫在眉睫
2020年4月人力资源与社会保障部发布的《新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》中指出,目前我国人工智能人才缺口超过500万,供需比例严重失衡。而与之相对应,则是行业较低的薪资水平。相关统计数据显示,目前从事简单类数据标注工作的员工,平均时薪只有十几元,而高薪酬标注项目则由于自身技能水平不达标等原因而无法参与。

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这既是数据标注员自身的损失,同时也是行业的损失,高素质人才的缺口已在无形中成为阻碍行业发展的头等因素。

因此作为AI时代的数据标注师,在工作之余加强自己的职业技能培训,提升自己的标注技能已经是刻不容缓的一件事