“醫療、材料等專業領域，涉及到專業對象和術語結合的標注過程，衹有專業從業人員才能勝任標注工作。而且，標注任務極其耗時、耗力、耗資源。整個標注工作並非一蹴而就，而是需要在實際應用場景中優化、持續迭代，促使模型智能化水平不斷升級。”張通說，當前我國數據標注行業人才缺口仍然較大，亟待培養復合型數據標注人才，這是我國數據標注產業高質量發展必須跨過的“門檻”。
《實施意見》對加強標注人才隊伍建設作出部署。以人才項目計劃和科技項目等為抓手，培育和引進高端專業人才；制（修）定人工智能訓練、數據標注相關職業國家職業標準；支持數據標注領域職業資格與職業技能等級銜接互認……一項項舉措，將為數據標注產業高質量發展提供支撐。
完善的產業生態建設對數據標注行業發展同樣重要。《實施意見》提出，暢通數據采集、標注、人工智能應用產業鏈，推動數據標注產業上下游協同發展；支持數據標注龍頭企業和第三方機構等建設數據標注開源平台，助力中小企業發展；培育一批人力資源、供需對接、國際合作、法律審計等服務數據標注的第三方機構，完善數據標注產業生態。
“未來數據標注行業的發展，也可考慮‘以人工智能促人工智能’的思路，即讓已經完成學習的人工智能反哺數據標注工作，提高效率。這是值得深入探討且極具價值的研究方向。”張通認為，數據標注行業的發展有望加速推動數字經濟與實體經濟深度融合，加快形成新質生產力。 |
