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Keras创始人:过去6个月,深度学习岗位已崩溃

时间:2020-09-13 12:30:07 作者:重庆seo小潘 来源:
本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。 深夜“报社”,著名的深度学习框架Keras的作者Fran鏾is Chollet语出惊人: 深度学习岗位在这6个月以来已经崩溃。 没有开放评论,仅仅是一个观点的输出。但与此同时,Chollet也附上了自己

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。

深夜“报社”,著名的深度学习框架Keras的作者Fran鏾is Chollet语出惊人:

深度学习岗位在这6个月以来已经崩溃。

Keras创始人:过去6个月,深度学习岗位已崩溃

没有开放评论,仅仅是一个观点的输出。但与此同时,Chollet也附上了自己的理解和领英的图表数据:

Keras创始人:过去6个月,深度学习岗位已崩溃

对于那些投资深度学习的小企业来说,目前的情形已经很清楚了:深度学习岗位不是必须的,随着疫情的到来,它们将可能被裁撤。相较于半年前,目前还在做深度学习的人明显更少了,这种情况是自2010年来第一次发生。

Keras创始人:过去6个月,深度学习岗位已崩溃

需要澄清一下,我个人认为这只是一个疫情期间经济衰退的现象,而不是又一个AI寒冬。

Keras创始人:过去6个月,深度学习岗位已崩溃

但这样的论调一经提出,立即在社交媒体上立即引爆了网友们的讨论,赞成与反对的皆有:

各种观点与声音 部分高管回应:仍在扩招

著名AI数据公司DataBricks的首席技术官Matei Zaharia表示,他们公司就没有这样的情况。

Keras创始人:过去6个月,深度学习岗位已崩溃

有意思的是,我们目前还没有看见这样的事情在Databricks上发生,我们GPU的运行时间和客户数量都在大量增加,机器学习相关软件也在大规模扩大。

事实上,不止一家公司如此表态,SisuData的CEO表示,他们同样也在招人。

Keras创始人:过去6个月,深度学习岗位已崩溃

然而,仔细观察之下可以发现,这两家公司的高管,本身都是从名校(斯坦福)计算机专业走出来的,对AI行业有着一定的了解。

那么,对于那些在AI竞争中不占优势的企业呢?

就在今年5月,CNBC报道,Uber宣布关闭AI实验室,裁员人数达几千人。

Keras创始人:过去6个月,深度学习岗位已崩溃

除了这些企业的裁员现象,在这场讨论中,也有网友对Chollet的观点表示赞成,并分析这种现象背后的原因。

他们认为,如今这样的趋势,绝不仅仅是疫情带来的影响。

员工:企业对机器学习存在误解

知情网友在针对这场话题的讨论下表示,许多公司花在机器学习上的投资实际上一无所获。

Keras创始人:过去6个月,深度学习岗位已崩溃

就像在7年前,“大数据”这个话题带来的热度一样,我认为机器学习也正在发生同样的事情:许多公司都在将机器学习强行用在不适当的地方……也许深度学习岗位的减少是疫情的后果,但大多数公司的确可能在一两年内又跳到下一个热点中。

也有网友表示,这可能是上市公司与初创公司对待技术的区别:相比于机器学习真正能应用的地方(文本分类、图像标记等),上市公司更需要炒作带来的商业投资。

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不仅如此,因为在上市公司中,买卖股票的人往往更希望听到一些流行语,所以高管往往会倾向于在产品中加入各种热点。相比之下,初创公司则更侧重于技术,可能会给技术娴熟的人带来更多的成就感。

更有网友一针见血地指出,最糟糕的是,企业管理其实可能对机器学习一无所知。

Keras创始人:过去6个月,深度学习岗位已崩溃

有很多公司都在招聘机器学习相关的博士,来解决一些实际上非常简单的问题。而且,为了确保这些工作“有价值”,管理层会试图吸引更多团队来利用这些模型。但事实上,没人了解模型的工作原理,反而会浪费大量的投资。

而对于员工来说,由于与公司利益不直接挂钩,所以对于管理层的不合理建议,他们并不会直接发表意见。

Keras创始人:过去6个月,深度学习岗位已崩溃

的确,由于太多的机器学习工程师和研究者急于解决问题,必须在工作上交付某些东西,所以这些项目往往能进展神速,但它们其实根本没有意义。

一方面是企业的扩招,另一方面却是机器学习相关职业员工的怨声载道。

那么,Keras的作者Fran鏾is Chollet提出的观点,究竟是否有其他实例佐证呢?

英伟达工程师:AI炒作确实存在

6月22日的时候,英伟达工程师Chip Huyen就曾给出结论:一些大公司正在裁撤机器学习的某些岗位。

毕竟,目前人工智能很大一部分投资仍然是在无人驾驶汽车上,但由于全自动驾驶汽车还远远不是商品,所以AI发展仍是未知数。

已有的现象是,谷歌已经冻结了所有机器学习研究人员的招聘,而Uber则解雇了AI团队一半的工作人员。

不仅如此,由于机器学习课程颇受欢迎,目前拥有机器学习技能的人,可能比机器学习岗位需求更多。

Chip Huyen表示,不可否认的是,AI行业确实存在炒作现象。

但与此同时,她也认为,当这一切热潮褪去,机器学习并不会消失。

只不过,拥有软件工程、或者工程相关的知识背景后,再去接触机器学习,会比直接接触机器学习更有前景。

机器学习之外,Quora上有关数据科学岗位的讨论,也早已有之。

数据科学岗位需求情况

相对于机器学习而言,大部分网友对数据科学持乐观状态。

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我认为,数据科学岗位的数量将会增加,当然,应聘者的数量也会增加。如果你真心喜欢数学和编程,可以考虑入行这门岗位。

但有意思的是,与Chip Huyen的观点相似,机器学习工程师Jared Thompson认为,数据科学家的岗位同样会减少。

作为所有讨论下面赞数最高的回答,Thompson表示,相比于“数据科学家”,首先成为“科学家”才是最正规的路途。

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事实上,我们最不需要的是初级的“数据科学家”,毕竟这种热门行业下,会有各种各样的人加入进来,试图了解一点皮毛。……随着炒作过去,“数据科学”这一岗位的需求肯定会减少,但优秀的软件工程师不会找不到工作。

对此,你怎么看?