AI-тренер и AI-редактор. Полный гайд по профессии23.01.2025 14:00

Представьте, что искусственный интеллект — это ребенок, который только начинает учиться говорить и понимать окружающий мир, а AI-тренеры, редакторы и асессоры — это учителя и наставники. Они помогают ему разобраться, как правильно отвечать на вопросы, избегать ошибок и становиться полезным помощником для людей.

Но в чем разница между этими специальностями, какие карьерные перспективы для них существуют и какими качествами надо обладать, чтобы эффективно выполнять такую работу? Давайте разбираться.

AI-редактор и AI-тренер: В чем разница?

Многие слышали термины AI-редактор, асессор и AI-тренер, но не всегда понимают, в чем их различия (и есть ли они вообще!) и как выбрать подходящую вам роль.  Все эти профессии связаны с обучением и улучшением языковых моделей, но вот задачи могут кардинально различаться.

Проблема в том, что профессия AI-тренера еще не имеет четких границ, ведь она появилась совсем недавно. Например, в одной компании AI-тренер отвечает за редактуру или разметку текста, а в другой — за большую часть цикла работы с моделью. Вот примеры разных вакансий:

Поэтому в зависимости от компании и проекта задачи AI-тренера могут варьироваться, важно уточнить обязанности на собеседовании. Часто можно встретить такое разделение:

AI-редактор

Что делает:
Редактор фокусируется на работе с текстами. Это может быть сокращение и упрощение большого объема информации до ключевых аспектов, переработка отзывов, создание реплик для чат-ботов или приведение данных к единому стилю. Они обрабатывают данные так, чтобы они были понятными, логичными и пригодными для обучения модели.

Пример задач:

• Исправление ошибок и устранение лишней информации в репликах.

• Приведение текстов в соответствие с заданным словарем и стилем.

• Валидация данных внутри команды: редакторы проверяют друг друга, чтобы минимизировать ошибки.

AI-тренер

Что делает:
В некоторых компаниях тренер отвечает за взаимодействие между текстами и языковыми моделями. Он настраивает промпты (запросы), чтобы модель выдавала корректные и эффективные ответы.

Пример задач:

• Составление промптов для задач клиента. Например, для генерации текстов в стиле определенного бренда.

• Анализ ответов модели и оптимизация подходов, если результаты не соответствуют ожиданиям.

• Работа с заказчиком: уточнение технических требований и корректировка данных под конкретный проект.

В других он занимается разметкой и оценкой данных для LLM. Это может быть выделение ключевых элементов в тексте, классификация информации или сравнение ответов модели методом «side-by-side».

Примеры задач:

• Оценка реплик на соответствие контексту диалога.

• Разметка отзывов пользователей: выделение плюсов, минусов, тональности.

• Фильтрация данных на предмет запрещенного или нежелательного контента.

Однако в некоторых компаниях оба типа задач выполняет одни и те же специалисты. В любом случае эти детали можно найти в описании вакансии или уточнить на собеседовании.

Как устроена работа этих специалистов в Data Light

В Data Light все проекты, связанные с текстовыми данными и обучением моделей, выполняются двумя типами экспертов: AI-редакторами и асессорами. Каждая роль имеет свои задачи, но благодаря гибкому подходу сотрудники могут взаимодействовать и дополнять друг друга на отдельных этапах.

AI-редактор:

• Занимается текстами.

• Исправляет ошибки, улучшает стиль и адаптирует тексты для обучения модели.

• Иногда размечает данные — добавляет комментарии или теги, которые помогают модели понимать смысл текста.

• Работает с лингвистикой и текстовыми структурами.

• Асессор:

• Занимается разметкой текстовых данных.

• Классифицирует и подготавливает данные для дальнейшей работы.

• Обеспечивает правильность и точность разметки.

• Работает с анализом текстов для их структурирования и понимания.

Представьте себе задачу: вам нужно создать реплики для чат-бота. Редакторы берут на себя весь текстовой хаос — вычищают ошибки, добавляют недостающие детали и превращают сырой текст в лаконичные и стилистически выверенные ответы. Асессоры подключаются позже: их задача — проверить, насколько ответы модели вписываются в контекст диалога, сравнить варианты и выбрать лучший с помощью метода «side-by-side».

Или другой пример: отзывы пользователей. Нужно распределить их по категориям, выделив плюсы, минусы, а потом аккуратно переработать текст, чтобы он выглядел консистентно. Это делают редакторы, чтобы модель могла эффективно использовать эти данные для обучения.

А бывает так: заказчик хочет понять, какая из двух языковых моделей работает лучше. Тогда асессоры получают набор ответов от обеих моделей, сравнивают их и решают, что выглядит более осмысленно и релевантно. Все эти процессы требуют внимания к деталям, чувства языка и умения разбираться в задаче на лету.

Также недавно мы выполнили проект по созданию стандартизированных и качественных описаний (буллитов) для платформы онлайн-объявлений. Задача заключалась в том, чтобы систематизировать данные для обучения модели, которая будет генерировать понятные и однородные описания для различных категорий товаров и услуг. Работа редакторов была ключевым этапом: они использовали специально разработанный «словарик» с утвержденными формулировками, что позволило обеспечить консистентность и сократить время обработки данных. Для более сложных категорий, таких как автомобили, команда разработала вспомогательные материалы.

Как распределяются задачи?

В Data Light ключевые задачи выполняются редакторами, так как их работа требует глубокого анализа текстов и соблюдения стилистических стандартов. Асессоры привлекаются на этапах:

• Предварительной разметки данных, чтобы выделить ключевые элементы текста.

• Оценки готовых текстов или реплик, созданных редакторами.

Что еще делают эти специалисты?

Проверка данных

Чтобы быть уверенными в качестве данных, в нашей компании из команды редакторов всегда выделяют так называемых валидаторов, кто контролирует ошибки. В их задачи входит финальная проверка текстов. Это позволяет поддерживать высокий уровень качества данных и обеспечивает тесное взаимодействие между сотрудниками.

Совместная работа над проектами

На сложных проектах роли участников могут пересекаться: Например, асессоры проводят разметку данных, а редакторы дорабатывают тексты, чтобы они стали удобными для обучения модели.

Какие навыки нужны для этой работы?

Профессия AI-редактора или асессора — это смесь аналитического мышления, навыков редактора и любви к изучению нового. Вот ключевые качества и умения, которые помогут вам успешно развиваться в этой роли:

1. Умение быстро разбираться в сложных темах

Сегодня вы можете обучать ИИ разбираться в законах физики, а завтра — в правилах стихосложения. AI-редактора должны с легкостью погружаться в незнакомые области знаний, уметь выделять главное и понимать даже непростые концепции. 

2. Критическое мышление и проверка фактов

AI-редактору приходится проверять достоверность источников, чтобы данные, которыми обучается нейросеть, были точными и надежными. Этот навык особенно важен, если вы хотите, чтобы ИИ выдавал полезные и корректные ответы.

3. Навыки письма и редактирования

Искусственный интеллект учится на ваших примерах, поэтому тексты, которые вы создаете, должны быть безупречными. Важно писать четко, лаконично и с учетом задач пользователей. Умение редактировать тексты и адаптировать их под нужды аудитории — один из ключевых аспектов работы.

4. Терпение и внимание к деталям

Регулярная проверка и оценка текстов — это основа профессии. Иногда придется исправлять ошибки, допущенные нейросетью, искать в тексте токсичные высказывания, этические нарушения или просто уточнять формулировки. Ваша задача — сделать текст максимально полезным и безопасным для конечного пользователя.

5. Гибкость 

Работа AI-редакторов и асессоров требует гибкости, так как проекты и задачи часто меняются. Каждое новое задание требует глубокого погружения в тему, умения адаптироваться к специфическим требованиям заказчиков и быстрой смены подхода к работе.

Как найти работу в этой области?

Перед тем, как подаваться на вакансии, задайте себе несколько вопросов:

• Любите ли вы работать с текстами и языком?

• Интересно ли вам изучать новые технологии?

• Нравится ли вам кропотливая работа с данными?

Если ответы «да», то начать можно с небольших шагов:

• Подтяните русский язык: Практикуйте грамматику и редактирование. Полезны будут курсы по копирайтингу или журналистике, хотя желательно иметь профильное образование. Например, в Data Light при трудоустройстве мы проводим довольно непростой тест на знание языка.

• Изучите AI-технологии: Очень полезно будет пройти вводные курсы по языковым моделям и машинному обучению на платформах вроде Coursera или Skillbox, изучить бесплатные курсы по разметке данных или основам работы с AI. Также совсем скоро курс для AI-редакторов выйдет в академии Data Light, так что следите за обновлениями :)

• Развивайте внимательность: Занимайтесь практикой внимательного чтения текстов, решайте задачи на логику.

• Попробуйте свои силы в тестовых заданиях: Их компании предлагают новичкам.

Будущее профессии: что ждет AI-тренеров

Такая работа появилась совсем недавно, но перспективы трудоустройства и уровня заработка выглядят весьма обнадеживающе, как в России, так и во всем мире. Так, по данным Бюро статистики труда США, в этой профессии в период с 2022 по 2032 год ожидается рост занятости на 23%, что значительно выше среднего показателя для всех профессий.

Если вам интересна работа на стыке технологий и обучения, профессия AI-тренера — отличный выбор.

Благодарим за участие в написании статьи наших экспертов:

© Habrahabr.ru