《普Laws数学推理大语言模型（LLM）》
06-17
除了大厂AI实验室，年轻的AI人才还能去哪里？作者 |钱蕾编辑|陈才贤-1-“金三银四”裁员潮“张华失去了狼性；李平优化了；我毕业了：我们都有光明的未来。
”::: hljs -center:::这个春天，“裁员”的标签充斥着工人的朋友圈。
疫情来袭，“金三银四”变成了“铜三铁四”。
各大厂商裁员的消息接连出现在热搜榜上。
传闻阿里巴巴、腾讯已裁员10%-30%，京东则被曝已开始各业务线裁员。
最严重的是有赞，那里有堆积如山的回收工牌。
失业工人原本期待在三、四月份找到新的工作，但当看到各家公司裁员时，他们都傻眼了。
在这种困境下，各路大神开始出现，兜售下岗秘诀，教工人如何评估自己的下岗风险。
有人开始担心：胡安王虽然被迫离开大工厂，但在中小型工厂仍然可以赚钱，而且还能挤压你我的生存空间。
有人不禁感叹，还好编程太难了。
如果我当时就学了编码/转码，那我不就是被砍掉的人了吗？甚至有业内人士预测，一向繁荣高端的AI行业即将面临大裁员，大家可以平衡一下心理。
听了这话，人们不禁好奇，人工智能近年来早已成为就业蜜罐，怎么会被这样对待呢？工资高，社会影响力大，吸引了无数学术人才。
但仔细考察后我们发现，根据IEEE Spectrum数据，与2018年相比，机器学习、自然语言处理、人工智能三个领域的薪资分别下降了2.1%、7.8%和8.9%，跌幅超过9美元。
来源：IEEE Spectrum 这似乎是一个坏兆头。
搜索关键词“AI”，今年各地网友热议的话题是“人工智能越来越繁荣，我们都将被取代，普通人离失业不远了”。
几年过去了，现在网友关注的焦点却变成了“大厂AI部门大佬纷纷离职，员工加班减薪甚至裁员，AI从业者难逃失业”。
”受裁员潮刺激，不少人工智能领域的年轻学子开始犹豫。
他们涌向问答网站，孜孜不倦地询问：过年后还能进入某工厂的AI实验室吗？ ——2—— “你挣的钱迟早是要还的。
”自从各大公司成立AI实验室以来，AI专家的任免一直占据着各种头条新闻。
除了这些八卦之外，实验室里那些“默默无闻”的AI年轻人到底取得了什么成果，可以说是高调的，很少有人能理解他们，更没有人关心他们目前的工作状况。
《AI技术评论》向几位各大厂商的AI Lab员工征求了意见。
他们都表示，各大厂商的AI Lab要么已经并入业务部门，要么正在并入业务部门的路上。
业内人士自嘲是高端。
外包早已失去了刚成立时的雄心。
回首过往，各大厂商的AI实验室纷纷宣布成立，纷纷摩拳擦掌，上马自动驾驶、智慧物流、智慧交通、智慧城市、智能家居……前景光明。
大公司建立Labs的初衷首先是为了招收一批学者。
不管他们是否有成果，至少他们不会让别人带头。
如果有幸开发出一项创新技术，各方面都成熟的大型制造商会将这项技术应用到新项目中，引发新的商业模式。
换句话说，无论当初为了拉拢AI巨头付出了多少代价，无论向学者承诺多少学术自由，给予多少研究时间，支付多少让外人羡慕的薪水，这是必须偿还的。
迫于商业化和变现的压力，难怪那么多学术专家在呆了一段时间后选择离开大工厂，回到大学。
不管公司表面上如何追求“科教兴国”，但高层真正想要的是落地技术、创造商业价值。
如果不盈利，资本就无法承担早期利润。
如果大兴学术不能体现在利润上，那么没有人会傻到继续往这个火坑里扔钱。
事实证明，地主没有多余的粮食。
AI Lab的烧钱竞争中，各大厂商纷纷撤军：近年来，字节跳动AI Lab的多名成员被分拆，划分为各个业务部门，AI Lab直接更名为业务中心。
，体现高端技术也要服务于业务部门的指导思想。
随着AI实验室主任李雷、AI实验室主任马维英、技术总监王长虎的相继辞职，字节AI的技术前景越来越不明朗，那些成立之初关于“前沿”、“创新”的说辞也随之而来。
已经逐渐淡出了人们的视线。
。
腾讯AI Lab刚成立时，重点是基础研究，不做生意，不追求产出。
当时招聘的评价标准是研究能力比项目实施经验更重要。
这无疑吸引了众多学术人才。
当时的负责人张通也非常符合这条路线。
图为张彤。
张同在任时，纸张产量较高，有一定影响。
然而不到两年，高层就坐不住了，要求将航线逐步向业务靠拢。
张同、姚星辞职后，现在的AI实验室不仅有具体的科研方向，还接手了项目。
然而，隶属于 TEG 阻碍了项目的寻找。
它号称科研与商业并重，但已经逐渐演变。
已经变成了双方都无法依赖的局面。
阿里巴巴马云要求阿里巴巴达摩院逐步发展盈利能力，自负盈亏，通过项目赚钱。
达摩院与微软研究院、IBM研究院最不同的设定是，达摩院是一个独立的经济体，未来将依靠自己的技术来盈利。
这种难免有点“甩锅”的思维，在马云的云栖大会演讲中体现得淋漓尽致。
当时他说：“我发现大多数公司都是做研究而不做开发，也就是Research for fun。
这是不可能的。
” “为了盈利而进行的研究，更不可能长久。
”图为马云在2016云栖大会上的演讲。
研究既不是为了好玩，也不是为了盈利。
在马云的计划中，阿里巴巴达摩院应该研究解决问题。
带来利润和乐趣（研究解决问题，同时带来利润和幸福）。
他呼吁科学家要有企业家的结果意识、效率意识、公平意识。
他的意思是，科学家也必须遵守KPI。
赚不到钱的科学家不是好科学家，但我们不以盈利为导向。
我们追求的是解决问题。
问题、利润和幸福是随之而来的后果。
这些话在科学家听来可能不太好听。
科学研究不是农业。
并不是说只要努力就会有所收获，就一定能解决问题。
学术界走了几十年的弯路的例子还有很多。
这并不意味着你每天都在实验室里玩。
研究是为了乐趣。
学者们比任何人都更希望看到自己的研究成果落到实处，但“两手抓、两手用力”的结果很可能是两手都得不到。
百度&华为 在AI青年的评价中，华为和百度是对AI人才相对友好的两个品牌，可以说是仅存的硕果累累的品牌。
百度曾被誉为“人工智能黄埔军校”，网罗了大量学术精英。
其中最知名的有首席科学家吴恩达、前自动驾驶事业部总经理王进等大咖。
然而，随着这两年这些人才投身大学、创业等方向，百度研究院的规模明显萎缩，只剩下少数研究人员集中在一个方向。
虽然目前的情况是人才大量流失，但在AI年轻人的口中，百度AI实验室仍然是一个不错的存在。
原因是百度的KPI是发会议论文，管理宽松，没有压力只发论文不做项目。
华为还因其尊重人才和研究自由而受到赞誉。
但当大家都在称赞H家和B家的研究时，有人透露，其实这两家公司也有KPI压力，但不足以对外人解释，AI年轻人只能自己吃苦。
——3——AI青年该何去何从？如果让各大公司的高管解释目前AI实验室士气低落的原因，他们的答案很可能是：与印钞机为后盾的DeepMind、OpenAI和FAIR不同，这就是AI实验室的原因中国的大企业无法发展。
大厂AI实验室的问题，说白了就是成本问题。
但AI年轻人认为，国内大厂商有钱、有人才，但目前的现状是由于不重视创新规律、产业体系不成熟造成的。
国内各大厂商在路线不明确、甚至可能不知道自己想要什么的情况下组建AI团队。
他们只是想赶上AI热潮，对AI有着莫名的信心。
这绝对是不可接受的。
年内没有利润是现实的。
想一网打尽的结果是，科研人才变成了造纸机，商业变成了螺丝钉，创新变成了国外创新的跟进——而他们却跟不上。
如今，随着各大厂商的裁员潮，AI的破泡沫或许即将到来。
一些悲观者表示，他们在等待AI行业的裁员潮，而另一些人则表示，AI热潮正在降温，回归理性。
在知乎问答中，不少业内人士建议，想做算法的就去真正的业务部门，想做研究的就去重点大学或者研究院。
大公司的AI实验室真的成了一个尴尬的存在。
。
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