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2017 年7 月20 日,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,规划提出了面向2030 年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施,为我国人工智能的进一步加速发展奠定了重要基础.
伴随着人工智能的浪潮,许多科技公司纷纷设置了“人工智能训练师”（Artificial Intelligent Trainer） 这一岗位.
人工智能训练师对于绝大多数人来说这是一个非常陌生的概念,由于市场上有一些从事BPO 业务、对大量数据进行采集和标注的公司,人们往往会将这些纯数据标注的人员误认为是“人工智能训练师”.虽然人工智能训练在进行效果提升时离不开数据的积累和标注,但这个岗位的核心能力却不是数据标注.以智能这个人工智能应用的最成功场景来举例,人工智能训练师首先能够对业务有充分的理解,能够保障智能效果,同时还要在运营管理、技术赋能等方面扮演重要的角色.今天人工智能在智能领域百花齐放的成功景象离不开算法工程师们的努力创新,也离不开人工智能训练师的辛苦付出.
一、“阿里小蜜”和人工智能训练师起源
几年前谈到,人们很容易将其与“接电话的人”划上等号；而现在随着人工智能技术的兴起,服务领域的智能化转型已经逐渐展开,智能承担着越来越多的服务工作.
从2015 年开始,阿里巴巴在手机淘宝客户端推出了新一代智能产品——阿里小蜜,其作为阿里服务体系中的首个服务角色,负责解答绝大部分简单、重复的标准化可识别问题；同时,将当前解决能力之外的或不适合机器人直接回答的问题转交给人工,让人提供更有温度、更个性化的服务.以阿里小蜜为代表的智能产品使得传统服务基本靠人力堆积的大团队模式转变为“人工智能+ 小团队”模式,极大地降低了部门的人员成本,提高了客户响应速度,驱动着用户体验的变革和人员的转型升级.
传统的岗位工作内容单一、工作强度大,主要负责快速响应客户问题并做出解答；为了保障智能的应用效果,一批优秀的服务专家转型成为人工智能训练师,将服务中沉淀的经验通过业务流程梳理、语料累积标注、服务路径设计等方式赋能给智能,帮助智能提升服务能力.
二、“人工智能训练师”的五大核心工作
以阿里巴巴为例,人工智能训练师是一群伴随着人工智能发展而转型并成长起来的服务专家,成为人工智能训练师之前他们都是在电商领域工作多年的业务专家,直面客户的服务需求,具有敏锐的服务嗅觉、洞察客户痛点的能力和对业务全流程的高度理解,并能够精准把握客户的服务体验.
1.像老师一样不断培育智能
在智能产品的初始设计环节,人工智能训练师扮演的是算法模型的“老师”角色,把本可以一口气连贯完成的动作拆解成一步步的分解动作,好让算法模型能对他们的每个环节行为关键点进行充分学习；要想让智能的服务更好,就需要给算法模型输入大量的人工和客户的对话记录,并将服务专家的优秀服务记录作为标准样本累积起来,在算法模型上线前作为机器人服务效果的校验标准；智能上线后还需要人工智能训练师像老师一样“批改”智能的回答,判断机器人回答的对和错,再通过算法工程师将这些反馈回流到模型,帮助机器人一起成长.这项工作需要模型开发者模型的老师们对服务流程和服务标准非常熟悉且有正确的判断,试想一下,如果模型学习的对象不是服务专家而是非专业人员,则很难保障保证智能可以提供标准、专业的服务.
在智能产品投入使用阶段除了“老师”老师这一角色,人工智能训练师也承担着智能日常的运营管理工作,这些工作主要包括服务数据分析、业务知识管理以及服务体验改进等（如图1）.
2.分析数据,规划智能的发展方向
针对人工的服务绩效指标,会有专门的效能改进人员帮助其提升；而智能的绩效指标则由人工智能训练师帮助提升.对于人工,效能改进人员需要负责提升人工的服务承接能力、服务的一次解决率、服务满意度；相应地,人工智能训练师也在帮助智能提升服务场景的承接能力、解决率、满意度等指标.想要了解如何提升这些指标,就必须对智能和人工的服务方式都非常熟悉,才能更好地解析现有的服务指标是如何构成的以及可以提升的部分是哪些.例如在阿里小蜜上线初期遇到“卖家不发货怎么办”的问题无法被很好地解答,通过人工智能训练师对智能聊天记录的分析以及人工处理方式的对比,我们发现人工可以很快找到客户咨询的卖家未发货订单,而阿里小蜜则很难定位.基于这个原因,增加了阿里小蜜对未发货订单识别能力,大大提升了该场景的小蜜解决率和客户满意度.
3.收集搭建智能的“大脑”
服务知识库是智能的大脑,人工智能训练师只有通过高效、清晰的知识管理才能让智能越来越强大.智能的兴起也推动着知识管理的革新升级,过去,知识储备分散在人员手上,当一个更新了自己的业务知识储备后很难将这个知识同步给其他的服务人员,也不容易对其他客户产生积极的影响；并且,当人员离职时还面临着知识流失的风险.引入智能后,人工智能训练师可以高效、敏捷地根据用户和智能的聊天记录来更新智能的知识储备（知识库）,而这些知识又可以通过智能而被迅速应用,从而保证了每一个被服务的客户都能够受益.更进一步设想,如果智能不仅应用在直接的客户服务上,还可以作为人工代表的服务助手,则能更好地保障每一位代表人员都能够接收到一手的服务知识更新.
4.描绘服务全景,促进流程改进
基于人工或线下服务记录的收集难度较大考虑,当企业在全渠道使用智能进行客户服务时会更容易获取全局服务数据并找到各类服务问题的占比.在大数据的背景下更容易对客户问题有综合的把握以进行服务问题分析,从而对服务流程和客户体验有全局化的推进和提升.通过分析智能的对话历史而对流程和效能优化部门提出改善意见正是人工智能训练师的价值所在,智能在服务数据收集上占据着天时地利的优势,人工智能训练师可以充分利用这一优势来描绘服务链路全景图并呈现出每个环节上的服务问题,而传统的基于个别经验去感知问题的方式来了解服务问题则容易产生认知与实际的偏离,当企业的管理者询问某个代表你觉得现在客户投诉最多的问题是什么？他的回答可能是根据自己近期所服务的客户的反馈得来的其中印象深刻的内容,而并不是占比最多的问题；但是人工智能训练师可以灵活地取出不同时段、不同客户群、不同服务渠道的聊天历史记录,并运用数据分析工具来展现更全面的景象（如图2）.
不难看出,人工智能训练师虽然承担着数据标注的工作,但这并不是其工作内容的全部,而且这部分工作也并不是人工智能训练师的价值全部.在智能的应用场景中,人工智能训练师需要具有全局观,懂客户、懂服务,同时具备数据分析、问题解析、知识管理的能力,才能让智能的服务体验越来越好,发挥更大作用.
5.技术赋能：人工智能训练师的核心价值
在一些人工智能领域高新技术的落地推广上,人工智能训练师的作用不可或缺.
2017 年,机器阅读理解技术方兴未艾,在人工智能领域仍属于“上的明珠”,模型的效果表现越来越强大,但技术如何助力工业界的发展,看起来仍然有一定的距离.阿里巴巴的达摩院+ 智能服务事业部合作机器阅读项目就面临这样的挑战,机器阅读模型越来越强大,甚至已经达到准确率世界第一,其表现首次超过人类,但是在真实的服务场景中该如何应用？又如何保障其使用效果？这些都需要人工智能训练师作为业务和技术之前的桥梁,来帮助新技术在服务的土壤中开花结果.
在技术赋能业务的过程中人工智能训练师承担着业务解释（Explainer）的重要职责,一方面需要面向技术的应用者——智能的管理团队来解释技术的特性、优势、应用范围及配置方法；另一方面需要了解业务场景,向技术、算法团队去解释业务的需求、特点、技术可应用的机会点.这个职责要求既对技术有一定的了解,又扎根于业务,成为服务和技术的纽带（如图3）.
在阿里小蜜系列产品的推广和应用中,正是因为人工智能训练师团队的存在,才能确保机器阅读理解技术迅速应用在各种领域的客户服务场景,如阿里小蜜、店小蜜的促销活动规则解读；而在公共服务领域,小蜜的税法规则解读、民政办事指南解读等应用还需要人工智能训练师对于技术的特性有精准的把握,才能够参与算法模型搭建的工作.
在模型搭建过程中,人工智能训练师可以基于机器阅读理解适合解读客观性描述的特点而在训练和评测算法模型时更多地构建和采集客户对于客观事实的真实提问,以便模型能够更好地适配这个领域.如果对于技术的特性、优势并不了解,给模型提供的训练、效果评测数据则会存在无法发挥技术优势特点的问题.这些新兴的技术方向,都对人工智能训练师的能力提出了更高的要求.
三、“人工智能训练师”职业未来展望
随着智能服务的推广和传播,阿里巴巴在将小蜜系列产品推广至商家、企业、海外服务领域的同时也将“人工智能训练师”理念持续推广至合作伙伴、服务供应商和服务需求客户中.目前已有累计超过2 万的人员在阿里巴巴店小蜜、云小蜜认证系统通过了人工智能训练师的学习和认证,助力智能服务的应用、团队重构、服务人员能力的升级转型；让服务的含金量更高,服务体验更好.我们相信在不久的将来,人工智能训练师将会成为服务团队的标配,“智能+ 人工智能训练师”的搭档必将承担更多的、常规的、重复的工作,从而释放人工,让人在一些需要打破常规、需要注入情感和关爱的工作岗位上发挥的更好,从而不断扩大人机协同的规模,让客户体验越来越好.
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参考文献：
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