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「铜三铁四」裁员潮,大厂 AI 青年生存也遇问题?

作者:我在思考中
2022/04/11 10:47

「铜三铁四」裁员潮,大厂 AI 青年生存也遇问题?

除了大厂 AI Lab,AI 青年人才还能去哪?
作者 | 钱磊

编辑 | 陈彩娴



1

「金三银四」裁员潮

“张华没了狼性;李萍被优化了;我毕业了:我们都有美好的未来。”

「铜三铁四」裁员潮,大厂 AI 青年生存也遇问题?

今年春天,“裁员”这个tag充斥了打工人的朋友圈。

疫情袭来,「金三银四」变成了「铜三铁四」,各个大厂裁员的新闻在热搜榜上此起彼伏。阿里腾讯被传裁员比例10%-30%,京东被曝各业务线启动裁员,最狠要属有赞,回收的工牌堆积如山。裸辞的打工人本来指望着三四月好好谋个新岗位,却看着各家砍掉的headcount傻了眼。

困境之中,各路神仙开始出没,兜售被裁心得,教导打工人如何评估自身被裁风险。

有人开始担忧:卷王虽然被迫离开大厂,可去中小厂照样拿达不溜,还能挤压你我的生存空间。

也有人不禁感叹,幸亏编程太难,如果当时我学码/转码了,此时裁的岂不就是我?

甚至有业内人士预言,一向风光高端的AI业也即将迎来大幅裁员,大家心理可以平衡了。

听了这话,不由得使人感到疑惑,人工智能近年来早就成为了就业蜜罐子,工资高且社会影响大,吸引了无数学术人才,怎么会遭此待遇。可仔细一查才发现,据IEEE Spectrum数据显示,相比2020年,2021年机器学习、自然语言处理和人工智能这三领域的薪资分别降低了2.1%、7.8%和8.9%,降幅超11739美元。

「铜三铁四」裁员潮,大厂 AI 青年生存也遇问题?

图源:IEEE Spectrum

这看起来似乎是一个不好的苗头。

搜索“AI”这个关键词,2018年左右网友热议的话题还是“人工智能越来越繁荣,我们都会被代替,普通人离失业不远了”。

而数年过去,现在网友的关注点却变成了“大厂AI部门大牛接连出走,员工加班严重,减薪甚至遭遇裁员,AI从业者难逃失业”。

受到裁员潮的刺激,许多人工智能方向的年轻学生也开始踌躇,他们涌向问答网站,不厌其烦地提问道:2022年了,某厂的AI Lab还可以进吗?



2

“出来混迟早要还的。”

自各个大厂落成 AI Lab 以来,占据各种头条的总是AI大牛的上任与离职,除了这些八卦,Lab中“默默无闻”的AI青年真正做出了什么成果,可以说是曲高和寡,能听懂的人寥寥无几,他们的工作现况更是少有人关心。

AI科技评论询问了几位大厂AI Lab员工的意见,他们都称,现在各大厂的AI Lab不是已经被并入了业务部门,就是在被并入业务部门的路上,内部人士自嘲为高端外包,早就不复当初刚成立时的雄心壮志。

忆往昔,各大厂的AI Lab争先恐后宣布成立,个个摩拳擦掌要搞一番大事业,自动驾驶、智能物流、智慧交通、智慧城市、智慧家居……可谓前景广阔。大厂建立Lab的初衷是抢先圈养一帮学者,不管搞没搞出成果,起码不让别家占了先。如有幸研究出了创新技术,再由各方面都成熟的大厂将技术应用到新项目中,引发商业新模式。

也就是说,不管一开始花多少代价撬来了AI大牛,承诺给学者们多大的学术自由,给予多少的研究时间,发放了多少外人艳羡的薪资,这一切都是要还的。有落地变现的压力相逼,也就无怪那么多学术大牛在呆了一些时间后,陆续选择出走大厂,回归高校。

不管表面如何表现自家追求的是“科教兴国”,高层实际要的还是技术落地并创造出商业价值。资本无利不起早,如果大兴学术无法反应到盈利上,那谁也不会傻到往这个火坑里继续扔钱。

事实证明,地主家也没有余粮,在AI Lab这个烧钱大赛当中,各大厂先后撤了兵:

近年AI Lab成员许多被拆散分入各个业务部门,AI Lab直接改名为业务中台,体现了高端技术也要为业务部门服务的指导思想。随着AI Lab总监李磊、AI Lab主任马维英、技术负责人王长虎的相继离职,字节AI的技术未来越来越不清晰,成立初那些有关“前沿”、“创新”的豪言壮语渐渐也淡出人们视线。

在腾讯AI Lab成立之初,其重点在于基础研究,不做业务、不追求产出,当年招聘时的评估标准也是研究能力重于项目落地经验,这一点无疑吸引了许多学术人才,当时的负责人张潼也与这个路线十分契合。

「铜三铁四」裁员潮,大厂 AI 青年生存也遇问题?

图为张潼

张潼在职时paper产量高,也有一定影响力,但不到两年时间高层已经坐不住,要求路线向业务逐渐靠拢。张潼和姚星离职后,现在的AI Lab既有具体科研方向,也会接手项目来做,但挂在TEG旗下给寻觅项目形成了阻碍,嘴上说着科研与业务并重,却也逐渐演变成了两头不靠的境况。

马云要求阿里达摩院逐渐形成盈利能力,达到自负盈亏,做到自己靠项目赚钱。达摩院的设定跟微软研究院、IBM研究院的最为不同之处,就在于达摩院是独立的经济体,今后要靠自己的技术盈利。

这种难免有点“甩锅”的思想,在马云2017年的云栖大会演讲中体现得淋漓尽致,那时他说:

“我发现绝大部分的公司是研而不发,就是 Research for fun,不可能走久;Research for profit,更不可能走久。”

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图为马云在2017年云栖大会演讲

Research 既不 for fun,也不 for profit,在马云的计划中,阿里达摩院应该Research for solving the problem with profit and fun(为解决问题而研究,同时带来利润和快乐)。他呼吁科学家要有企业家的结果、效率、公平意识,其实话里话外的意思就是科学家也要遵守KPI,赚不了钱的科学家不是好科学家,但我们并不是利润至上,我们追求的是解决问题,利润与快乐是随之而来的附属品。

这番话在科学家耳朵里估计不太好听,科学研究不是种田,不是有了劳动就能有收获,就一定能解决问题。学界多的是走几十年弯路的例子,这并不代表Lab里天天在玩, research 是为了 fun。学者们比谁都想要看到自己的研究真正派上用场,但“两手都要抓两手都要硬”的结果很可能是两手都没捞着。

在AI青年评价中,华为和百度是对AI人才相对友好的两家厂牌,可谓硕果仅存。百度曾一度被称为“人工智能的黄埔军校”,网罗大量学术精英,其中最为人知的莫过于首席科学家吴恩达,原无人驾驶事业部总经理王劲等大牛。不过随着这些人才近两年纷纷投身高校,创业等方向,百度研究院的规模大幅度缩水,一个方向只剩下了几个研究员。

虽然现状是人才大幅度流失,但在AI青年们的口中,百度AI Lab仍然是不错的存在,理由是百度KPI是发顶会论文,管理宽松,只发论文不做项目也无压力。而华为也获得了尊重人才,研究自由的评价。

可在大家都夸H家和B家research时,却有人透露其实这两家也有KPI的压力,只是不足为外人道也,AI青年只能有苦自己吃。



3

AI青年该何去何从?

要是让大厂高层来解释眼下AI Lab士气低迷的原因,他们的答案大概率是:不像DeepMind、 OpenAI 和 FAIR 一样背靠印钞机,是中国大厂AI Lab发展不起来的原因。大厂AI Lab的问题,说白了是成本问题。

但AI青年们认为,国内的大厂有钱有人才,是缺乏对创新规律的正视以及不成熟的工业体系导致了如今的局面。

国内大厂在路线不清晰,可能自己都不清楚自己想要什么的情况下组建了AI 团队,仅仅是为了赶上AI热潮,对AI抱足了莫名的信心,这样肯定是无法接受AI Lab几年内无法盈利的现实的。几头都要抓的结果就是科研人才变成了paper machine,业务变成了打螺丝,创新也变成了对国外创新的follow-up——而且还follow不上。

如今伴随着大厂裁员潮,AI的去泡沫化或也即将来到。有悲观者说,坐等AI行业裁员潮的来到,也有人说,AI热正在降温,回归理性。在知乎问答中,不少业内人士建议道,想做算法的请走实在的业务部门,想做research的请赴各大高校或研究院,大厂AI Lab,着实已成为一种尴尬的存在。

参考链接:

https://www.zhihu.com/question/476541860/answer/2034324875

https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd63ccc

https://www.sohu.com/a/197393119_313170

https://www.sohu.com/a/129753116_115978

https://www.geekpark.net/news/246699

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