我骄傲，我是机器人“饲养员”

　　【人物名片】 王智宇，1982年出生，阿里巴巴集团客户体验事业群（CCO）人工智能训练专家。在阿里内部，他负责建设、更新人工智能训练师体系，通过抽离“方法论”赋能生态体系内外的企业、商家。去年，他全程参与人社部新职业申请，推动人工智能训练师成为16个新职业之一，让更多行业加速拥抱人工智能。

王智宇正在工作中。通讯员 曹策 摄

　　浙江在线4月14日讯（记者 祝梅）“亲，请您核对订单信息。”“您好，您的商品正在派送中，家里有人吗？”在云计算和人工智能技术的赋能下，智能，正让服务的效率和体验悄悄发生变化。而这变化背后，少不了人工智能训练师的身影。

　　王智宇就是其中一位。从2016年初次接触智能服务场景开发到转型人工智能训练师、人工智能训练专家，他一路参与和见证着这个新职业的成长，而他有一个宏大的目标：让智能更懂人类、更好地为人类服务。

　　智能服务战“疫”

　　今年，王智宇经历了两波服务需求高峰：1月中下旬到2月7日，阿里巴巴集团客户体验事业群（CCO）先后为包括航班火车退票、春节电影档退票、健康问诊、线上买菜等在内的多轮场景提供智能化解决方案，刚缓了一口气，全球新冠肺炎疫情的发展又催着他将目光投向海外市场。

　　“西班牙、菲律宾都是阿里巴巴服务海外市场的重点区域。比如，服务东南亚地区的电商平台Lazada就把它的客户呼叫中心设在菲律宾首都马尼拉。”王智宇说，3月中下旬，阿里生态在海外孵化的百余位人工智能训练师也投入到智能服务升级的战场中。

　　这个春节，王智宇本打算带父母自驾游，得知疫情消息后，他立即取消计划，着手协调团队的技术保障人员和包括云计算服务器在内的数据计算资源。“我们拿出了应对‘双11’服务高峰的方法和工具。”王智宇说，阿里的服务操作系统可以从海量数据中“捞出”那些异常信息，而人工智能训练师要通过对数据的监测、分析抽离出其中的共性特征，“输出”智能化解决方案。

　　拿在线问诊服务来说，为应对激增的在线问诊需求，团队从海量咨询数据中收集、定位头疼、发烧等关键性描述信息，梳理出一整套科室分流体系和智能回复模板，大幅提升问诊效率。而从数据分析到解决方案“落地”，CCO团队的人工智能训练师花了不到22个小时。

　　“高效”建立在对业务规则的理解上。在王智宇看来，人工智能训练师需要具备业务理解能力、智能方案设计能力、数据应用能力和智能训练能力，后三种能力都能教，第一项是“基本功”，也是最“没法教”的那一项——你要么懂业务，要么得听得懂别人讲业务，让智能技术与业务场景更好结合。

　　从“准确”到“合适”

　　“智能服务的需求是从业务中生长出来的。”王智宇这么说，也是这么一路摸索过来的。2016年，王智宇在阿里速卖通任产品经理。伴随海外客群的迅速增长，外包客服成了不可忽视的成本支出，更麻烦的是，海外市场人工客服的服务能力参差，一旦“掉链子”，关联的消费体验也受到影响。

　　这样下去不是办法，团队一合计，决定借鉴阿里内部从2015年开始针对淘宝、天猫开发的“阿里小蜜”，摸索服务智能化转型，包含产品运营同学、算法同学在内，一个4人的智能客服团队应运而生。

　　训练数据帮助人工智能模型“掌握”学习力和判断力的基础。那段时间，团队成员们每天收集当天产生的新数据，对这些问题进行归类、标注。“那会儿一天打3000条是基本量，有团队成员一天就完成了8000条标注，眼睛都看花了。”王智宇说，大伙儿很快发现，消费者们咨询的很多问题是类似甚至重复的，于是，上千万条历史标注数据被拿出来“投喂”给速卖通的智能客服模型，加速它在准确性方面的“进化”。

　　但新问题很快出现了：智能客服给出的回复很准确，可消费者就是不满意。团队小伙伴们“蹲守”在人工客服背后找原因。原来，同一个问题可以有多种答案。一句“怎么还没发货？”问询背后，智能客服要如何像人一样，判断出屏幕那端的消费者是希望尽快发货还是想退款？

　　那一刻，王智宇明白了，服务智能化不能局限于数据标注层面，而是必须落脚在方案产出上。智能客服在回应一个问题前，将通过决策算法综合研判问询者的订单状态、物流状态和服务商家记录等信息，“拿捏”出一个它认为最合适的答案。

　　新行当有了“户口”