งาน AI Trainer และ AI Evaluator คืออะไร ใครทำได้บ้าง

รู้จักงานสอนและประเมิน AI ที่ใช้ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ ทำไมโมเดลยังต้องการคน ทักษะที่ต้องมี และวิธีแยกงานจริงออกจากงานหลอกลวง

คุณอาจเคยเห็นประกาศงานหน้าตาแปลก ๆ เช่น "รับสมัครผู้เชี่ยวชาญภาษาไทย ช่วยประเมินคำตอบของ AI ทำงานจากที่บ้าน" แล้วสงสัยว่าเป็นงานจริงหรือเปล่า คำตอบคือ งานประเภทนี้มีอยู่จริง และเป็นส่วนสำคัญของการพัฒนา AI แต่ก็มีมิจฉาชีพแอบอ้างชื่องานแบบนี้ด้วย บทความนี้ช่วยให้คุณเข้าใจทั้งสองด้าน

AI Trainer และ AI Evaluator คืออะไร

AI Trainer คือคนที่สร้างตัวอย่างคำตอบที่ดีให้โมเดลเรียนรู้ เช่น เขียนคำตอบต้นแบบสำหรับคำถามภาษาไทย หรืออธิบายขั้นตอนแก้โจทย์อย่างถูกต้อง ส่วน AI Evaluator คือคนที่ให้คะแนนหรือจัดอันดับคำตอบของ AI ตามเกณฑ์ที่กำหนด เช่น ความถูกต้อง ความปลอดภัย และความเป็นธรรมชาติของภาษา ในทางปฏิบัติสองบทบาทนี้มักทำร่วมกัน และอาจถูกเรียกด้วยชื่ออื่น เช่น data annotator, rater หรือ AI tutor

ทำไมโมเดล AI ยังต้องการคน

งานวิจัย InstructGPT ของ OpenAI ที่เผยแพร่ในปี 2022 เป็นตัวอย่างที่ชัด ทีมวิจัยให้ labeler เขียนตัวอย่างพฤติกรรมที่ต้องการ แล้วใช้ข้อมูลนั้นปรับจูนโมเดล จากนั้นให้ labeler จัดอันดับคำตอบของโมเดล เพื่อนำไปฝึกต่อด้วยวิธี reinforcement learning from human feedback (RLHF) ผลคือในการประเมินโดยมนุษย์ คำตอบของโมเดลขนาด 1.3B พารามิเตอร์ที่ผ่านกระบวนการนี้ ได้รับความนิยมมากกว่าคำตอบของ GPT-3 ขนาด 175B ซึ่งใหญ่กว่ามาก งานวิจัยยังระบุว่าจ้าง contractor ผ่าน Upwork และ ScaleAI ซึ่งสะท้อนว่างานนี้มักทำในรูปแบบสัญญาจ้างเป็นโปรเจกต์

หน้าตางานจริงในแต่ละวันมักเป็นแบบนี้ ระบบแสดงคำถามหนึ่งข้อพร้อมคำตอบจาก AI สองแบบ คุณต้องเลือกว่าแบบไหนดีกว่า ให้คะแนนตามเกณฑ์ เช่น ถูกต้องไหม ครบไหม ปลอดภัยไหม แล้วเขียนเหตุผลสั้น ๆ บางงานให้คุณเขียนคำตอบที่ดีที่สุดขึ้นมาใหม่เองเลย

งานแบ่งเป็นกี่ระดับ

ระดับทั่วไป

• ติดป้ายข้อมูล จัดหมวด หรือตรวจคำตอบตามเกณฑ์ที่ชัดเจน
• เน้นความละเอียดและความสม่ำเสมอ

ระดับผู้เชี่ยวชาญ

• ประเมินคำตอบในสาขาเฉพาะ เช่น กฎหมาย การแพทย์ การเงิน หรือการเขียนโปรแกรม
• ต้องมีพื้นฐานความรู้ในสาขานั้นจริง จึงมักได้ค่าตอบแทนสูงกว่า

ระดับภาษาและวัฒนธรรม

• ตรวจว่า AI ใช้ภาษาไทยเป็นธรรมชาติ เข้าใจบริบทและระดับภาษา
• เจ้าของภาษาที่เขียนเก่งและอธิบายเหตุผลได้ดีจะได้เปรียบ

ทักษะที่ทำให้ทำงานนี้ได้ดี

• อ่านเกณฑ์การประเมินยาว ๆ แล้วทำตามได้อย่างแม่นยำ
• เขียนเหตุผลประกอบคะแนนได้ชัดและสั้น
• ตรวจสอบข้อเท็จจริงเป็น ไม่เชื่อคำตอบที่ฟังดูมั่นใจ
• ทำงานคนเดียวได้อย่างมีวินัยและรักษาความลับของโปรเจกต์

ตัวอย่างเช่น ครูภาษาไทยที่ตรวจงานเขียนนักเรียนมาหลายปี มีทักษะแยกแยะภาษาที่ดีกับภาษาที่แปลกอยู่แล้ว ส่วนนักบัญชีก็ตรวจได้ว่า AI อธิบายเรื่องงบการเงินถูกหรือไม่ ความเชี่ยวชาญเดิมจึงเป็นทุนสำคัญ ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดเป็นก็เริ่มได้

ข้อควรระวัง

• งานจริงไม่เรียกเก็บเงินก่อนเริ่มงาน ถ้าถูกขอให้โอนค่าสมัคร ค่าอุปกรณ์ หรือ "เติมเงินเพื่อปลดล็อกงาน" ให้หยุดทันที
• ระวังงานที่ติดต่อผ่านแชตส่วนตัวโดยไม่มีสัญญาหรือข้อมูลบริษัทที่ตรวจสอบได้
• งานส่วนใหญ่เป็นสัญญาจ้างตามโปรเจกต์ ปริมาณงานไม่แน่นอน ไม่ควรใช้เป็นรายได้หลักเพียงทางเดียวในช่วงแรก
• งานประเมินด้านความปลอดภัยอาจต้องอ่านเนื้อหาที่ไม่สบายใจ ควรรู้ล่วงหน้าและดูแลตัวเอง

AI เก่งขึ้นได้เพราะมีคนที่รู้จริงบอกว่าอะไรคือคำตอบที่ดี

เริ่มต้นยังไง

1. ระบุความเชี่ยวชาญของตัวเองให้ชัด เช่น ภาษาไทย บัญชี กฎหมาย หรือโค้ด
2. ฝึกประเมินคำตอบ AI เอง ลองถามคำถามในสาขาของคุณแล้วเขียนเหตุผลว่าตรงไหนถูกหรือผิด
3. ปรับ resume ให้เห็นทักษะการตรวจทาน การเขียน และความละเอียด
4. สมัครเฉพาะงานที่ตรวจสอบตัวตนบริษัทได้ และอ่านสัญญาก่อนเริ่มงาน
5. ต่อยอดความเข้าใจเรื่องการทำงานของ AI จาก พื้นฐาน AI ที่ทุกคนต้องรู้

อยากเห็นว่าทักษะเดิมของคุณต่อยอดเข้างานสาย AI แบบไหนได้บ้าง ลองคุยกับ AI Career Assistant แล้วค้นตำแหน่งที่เกี่ยวข้องได้ที่ หน้าหางาน Plants.work