□ 中國婦女報全媒體見習記者 田夢迪

7月底，江西迎來高溫紅色預警，新餘的最高氣溫已經超過40攝氏度，早上剛過8點，陽光就變得毒辣，穿過玻璃窗照射在上億廣場三樓的辦公區域。

臨近9點，這裡逐漸熱鬧起來，各作業區的打卡電腦前排起了長隊，摘掉口罩、人臉識别、打卡成功……500多名人工智能訓練師陸續走到自己的工位，準備開始一天的工作。

“90後”二胎寶媽湯麗娟就是其中一員，隻見她全神貫注地盯着電腦屏幕，左手操作鍵盤，右手移動鼠标，先畫出一輛車的大體輪廓，然後将圖片放至最大，細心調整車輛邊緣的框線，再勾選屏幕左上角的車輛屬性。

“這樣一整套流程下來，就标注好了這輛車的信息。”湯麗娟邊操作電腦，邊向中國婦女報全媒體記者介紹，“我們的工作主要就是在這些圖像上标注數據，讓人工智能可以通過這些數據更好地認識世界，從而為人類服務。”

“先嘗試，才知道自己行不行”

在人社部公布的國家職業分類目錄中，湯麗娟從事的職業被認定為“人工智能訓練師”（AI訓練師），指使用智能訓練軟件，在人工智能産品實際使用過程中進行數據庫管理、算法參數設置、人機交互設計、性能測試跟蹤及其他輔助作業的人員，包含數據标注員、人工智能算法測試員兩個工種。

“這些話聽起來很專業，但數據标注這個過程其實和平時帶孩子有點像。”從業兩個多月，湯麗娟對這份工作有着自己的理解，“我們就像一個‘翻譯’，把采集到的圖像、語音或視頻‘翻譯’成計算機語言，人工智能就像孩子，我們要不斷用它能聽懂的結構化語言帶它熟悉真實世界，比如把障礙物、紅綠燈、車道線等數據标注好了，人工智能就會通過這些信息慢慢學會自動駕駛。”

說着，湯麗娟又完成了一幀畫面的标注。看着她娴熟的操作，很難想象這位寶媽是一名才工作兩個月的跨界新手。

湯麗娟（右一）在和同事讨論标注細節。中國婦女報全媒體記者 劉昱卓/攝

湯麗娟形容自己是個“愛折騰”的人，畢業十年間，她曾去過武漢、上海、杭州，做過和自己大學專業相關的針灸推拿工作，也曾因自己的進修計劃從事過留學行業，回到新餘之前，她在杭州做獵頭。

“我不喜歡給自己設限制，隻要能通過面試，我都會盡力去試試。”這是湯麗娟的人生哲學，成為人工智能訓練師，也得益于這種不斷嘗試的勇氣。

最初看招聘信息時，她敏銳地捕捉到了“人工智能”“語音識别”“自動駕駛”這些如今正火的關鍵詞，本來還擔心自己做不好，但看到身邊的應屆畢業生、寶媽們都能做，湯麗娟一下有了信心，“先去嘗試，才知道自己行不行”。

百度智能雲數據标注基地合作負責人魏冬告訴記者，基地中應屆畢業生占比近兩成，正式上手工作前會對員工進行整體的職業培訓，使大家對人工智能産業鍊及自身的工種有整體認知，在每個項目開始前，也會對成員進行具體的業務培訓，來幫助大家熟悉工作流程。

通過考試進入項目後，每個人每天要完成特定數量的标注任務。上班時間，基地作業區充斥着移動鼠标的聲音，同事們偶爾起身到對方的屏幕前交談幾句，也會有審核的小組長來提返修意見。

“在不斷實踐中提升正确率”

畫框、放大畫面、調整框線、提交審核……下午一點半，湯麗娟回家吃過午飯後，重新坐在電腦前重複上午的操作，這樣的矩形框，她每天要畫600到1000個。

有時候，她覺得自己像工廠流水線上的一顆螺絲釘，每天坐在電腦前8個小時，在單一的工作場景中完成規定數量的任務。但在看似枯燥重複的操作中，她也收獲了成長。

剛進項目時，湯麗娟每天隻能處理100個矩形框，而且有一半都不能通過審核，“有一次，我在畫面上标注了十幾輛車，但審核回來發現标注錯誤的紅色小圈就有二三十個，比車還多。”湯麗娟回憶起收到審核結果的那一刻，“真的是深感挫敗，明明認真标注了，結果卻不盡如人意。”

她點開每一個紅色小圓圈，一一記錄着出錯的地方。不知道如何改正的，她及時和同事讨論、向老師請教。時間長了，湯麗娟心裡像裝着一個錯題本。

“畫矩形框或者立體框的時候，要盡可能貼合車身，比如車窗玻璃和車身最高點的接縫處，誤差要控制在兩個像素以内才算合格。”

“選擇車輛屬性的時候，經常選完上一輛車的，就忘記修改了。”

“最難的是适當腦補，比如照片上隻能看到車尾，但每個人對車頭的想象都不同，就會導緻标注出來的框線有很大差别。”

……

“細心、熟練、多交流”，這是湯麗娟不斷提升标注正确率的三大法寶，經過兩個月的實踐，她标注的正确率已經從不足50%提升至85%左右，“在不斷實踐中提升正确率，讓我很有成就感！”湯麗娟說。

AI訓練師被稱為人工智能的“老師”，湯麗娟覺得這個比喻十分貼切，“為數據貼上标簽就是為了讓AI機器人更容易識别數據，通過數據更好地認識這個世界。”每次标注的正确率有所提升，她都覺得人工智能離感知真實世界又近了一步。

“感激新基建催生新職業、新平台”

今年5月，新餘市政府引進百度智能雲數據标注産業，在上億廣場三樓建立了7000多平方米的基地，如今，基地展廳大屏上的保護膜甚至還沒來得及撕掉，各作業區已經坐滿了員工。

魏冬介紹，基地員工中近80%為新餘本地人。數據标注基地的建成，構建起了通往新一代信息技術的橋梁，幫助傳統行業從業者更好實現職業轉型，同時吸收大量應屆畢業生、寶媽等勞動力，為這座城市提供了近千個就業崗位。

湯麗娟就是實實在在的受益者，原來的她從未想過，生完二胎重回職場能從事這樣一份工作，“離家很近，不用加班，可以拿到高于新餘平均水平的工資。”

而且，湯麗娟十分認可這份工作的未來發展，她知道，随着人工智能在智慧城市、智能制造、自動駕駛等各行各業的廣泛應用，社會對人工智能訓練師的需求将迎來爆發式增長。據人社部預計，2022年國内外相關從業人員有望達到500萬。

最近，湯麗娟收到一個好消息，因為之前的項目數據斷檔，公司安排她去新項目做小組長。從“行業小白”到“8人項目小組長”，湯麗娟說：“我很慶幸自己的選擇和努力，更感激新基建催生的新職業、新平台。”

“這對我來說是很大的肯定。”在基地，湯麗娟看到了未來清晰的成長路徑，“數據标注員可以通過提升标注正确率成為審核員，進而晉升為項目助理，直到獨立負責一個完整的項目。或者像我一樣，從标注員到小組長，繼續做到項目經理，幸運的話甚至能成為公司合夥人。”

更讓湯麗娟感到滿足和驕傲的，是看到家鄉的道路上穩穩行駛着無人駕駛公交車，“以前隻覺得是高科技，現在每次見到，都會指給孩子看，告訴他‘媽媽的工作和這個有關’。”

/ 記者手記 /

近年來，随着人工智能的快速發展，以前在電影中才能看到的高科技場面，越來越多地出現在現實生活中。到餐廳吃飯，上菜的人變成了送餐機器人；去超市買東西，收銀台設置了自助結賬機器；走上街頭，無人駕駛的公交車在路面上穩穩行駛……人工智能的确強大，但這條産業鍊的基礎，其實是海量雜亂的數據，而人工智能之所以變得如此聰明，離不開人工智能訓練師的努力。

湯麗娟就是這樣一位願意嘗試新事物的人工智能訓練師，當很多人害怕自己的工作被人工智能替代時，她卻提前轉換賽道，承擔起教人工智能認識世界、更好地為人類服務的使命。

其實，職業也是不斷跟随社會發展而更新叠代的産物，一些職業的消失必然會催生新職業的需求，比如人工智能要實現自動駕駛，可能會縮減司機的需求量，但地圖采集員、數據标注員等新崗位的需求會大幅增加。與其擔心焦慮，不如提前準備。在這場變革中，湯麗娟用自己的經曆告訴大家，或許想進入一個全新的領域并不容易，但先試試，才知道自己行不行。

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