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我给AI当了一天“语文老师” 海量标注让人工智能越来越“善解人意”

日期:2022-10-20 来源:四川日报 评论:0
标签: AI 数据 标注
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一名成熟的数据标注师,每天能标出2000条信息。图为腾讯云智服智能服务中心。记者吴聃摄
  “你看,这是一个错别字。我们要让 机器人在用户打错字的情况下,依然能明白对方要表达的意思。这就需要把它‘标注’出来。”10月18日,在成都腾讯大厦的腾讯云智服智能服务中心,陈丽指着屏幕,让记者把这句话标注到“意图识别错误”一栏中去。
  陈丽是一款手游的人工智能(AI)客服数据标注师。标注师的职责,是提升智能客服的“聪明度”——让它正确判断用户发送的每句话意图的概率更高。
  陈丽指出的这句话是“我的猴子(游戏角色名字)上绑了”。“榜”字被用户错打成了“绑”,造成智能客服无法理解。她解释:“我们标注出来,告诉智能客服,这里的‘绑’可以直接理解为‘榜’,下次再遇到这个情况,它就能明白了。”
  人工智能之所以“智能”,是无数标注师在背后不断对其进行训练的结果。新手报到,记者按照陈丽的提示一步步执行,当了一天数据标注师。
  每天标注2000条
  这是一支200人顶4000人的“施工队”
  体验标注师的工作,一上手,记者的眼睛就“麻”了。
  记者面前的电脑屏幕上,左侧是满满一竖行需要标注的语句。右侧是会话类型、标记类型、主意图等多个选项,其中仅标记类型就被分为10余个选项。
  “我们对每个需要标注的语句进行精准分类,这样智能客服才能学得更精准。”陈丽在一旁指导。
  这是一个庞大的工作量——每天,陈丽需要对2000条识别不精准的信息进行校正标注。
  环顾周边的“同事”,他们很多都是刚毕业不久的大学生。“平均年龄在26岁左右。”腾讯云智服智能服务中心负责人张超介绍。
  记者被分配到的小组,有一个有趣的名字——“校外施工队”。“大部分人都刚从学校毕业不久,所以用了‘校外’两个字,同时也有‘校正’的意思;我们做的业务是人工智能中最基础的部分,所以也把自己称为‘施工队’。”陈丽说。
  为什么选择标注师这个行业?“兴趣使然。生活中,我是一名游戏高手,自己也会在游戏中遇到各种问题需要咨询客服。如果遇到的问题在智能客服这个环节就被解决,这对用户来说是最便捷的。”她说。
  这是一个厉害的团队。在他们的训练下,智能客服和人工客服相互配合,仅200人就能完成4000名人工客服的任务量。
  消除“一字之差”的歧义
  海量标注让人工智能越来越“善解人意”
  作为新手,一个上午的时间,记者仅标注了100余条。跟指导老师一天2000条的业务量相比,还有很大的提升空间。
  在标注师工位旁,是人工客服的坐席。在这里,标注师们“培养”的智能客服和人工客服相互配合,解决用户的各类诉求。人工客服所在的整个片区,被隔成了很多小隔间,每个隔间的围挡都比其他工位高出半米。客服们有的通过文字进行回复,有的接听电话与用户进行沟通。高出半米的围挡,就是为了给他们提供一个相对独立安静的环境,互不打扰。
  “智能客服是未来的大方向,我们必须朝这个方向走。”张超说,2017年开始,人工智能产业进入爆发式发展,智能客服成为“主战场”之一。
  “这也是顺应市场需求。以腾讯客服微信公众号为例,平均每天客服咨询诉求量就有80万条,每一条都靠人工来解答,怎么可能完成?”张超介绍,在标注师们的努力下,智能客服的数据库已有了数百万的标注量。90%左右的用户诉求,都能通过智能客服自助解决。
  剩下的10%,虽然智能客服不能直接解决,但也能大概梳理出问题所在及解决方向,此时再交给人工客服,效率将提升很多。“200人顶4000人,就是这样完成的。”
  长远来看,智能客服的最佳状态,是用户在与其聊天时,会错以为是在与真人聊天。
  “这并不是那么容易能达到的,尤其是中文领域。”张超举例介绍,“你要吃点什么?”和“你要吃点什么吗?”两句话仅一字之差,意思却完全不同。
  “机器人要成为‘中文通’,需要进行海量标注学习,算法和系统也需要不断优化,这还有很长一段路要走。”他说。
  而这段路途中,标注师们将成为主要角色之一。
  “虽然看起来工作比较枯燥,但我很有成就感。很多细枝末节的问题被我们解决了,会很有参与感。”陈丽说,看到机器人从很多问题都答不上来的状态,变得越来越聪明,就像看着自己的“学生”在慢慢成长。“我就是人工智能背后的‘人工’,我会尽全力去当一位好‘语文老师’,让它们越来越‘善解人意’。”
  体验心得
  希望有更多技术能够“烂大街”
  去年的中国人工智能大会上,一位清华大学专家的话让我记忆犹新。他说,人工智能领域,“‘烂大街’的技术才是好技术”。
  我们对人工智能的需求,是在工作生活中能实实在在帮我们解放大脑和双手,带来便捷,而不是听着“酷炫”却只能停留在实验室中的“PPT”。
  现实情况是,能普及的技术,往往是十分成熟的。而人工智能产品的成熟度,与其被训练的数据量息息相关。这群标注师,是其快速成长的关键。
  “虽然我的工作很基础,但我一点也不觉得自己‘渺小’——一个有价值的标注,就能解决上万个用户的问题。想到这里就很兴奋。”采访结束时,陈丽如是说。
  希望陈丽的兴奋劲儿,能传播到更多人工智能相关岗位上去,大家一起努力,让更多优质技术“烂大街”。
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