[[340767]]

本文經(jīng)AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權(quán)轉(zhuǎn)載，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系出處。

深夜“報社”，著名的深度學(xué)習(xí)框架Keras的作者François Chollet語出驚人：

深度學(xué)習(xí)崗位在這6個月以來已經(jīng)崩潰。

沒有開放評論，僅僅是一個觀點的輸出。但與此同時，Chollet也附上了自己的理解和領(lǐng)英的圖表數(shù)據(jù)：

對于那些投資深度學(xué)習(xí)的小企業(yè)來說，目前的情形已經(jīng)很清楚了：深度學(xué)習(xí)崗位不是必須的，隨著疫情的到來，它們將可能被裁撤。相較于半年前，目前還在做深度學(xué)習(xí)的人明顯更少了，這種情況是自2010年來第一次發(fā)生。

需要澄清一下，我個人認(rèn)為這只是一個疫情期間經(jīng)濟(jì)衰退的現(xiàn)象，而不是又一個AI寒冬。

但這樣的論調(diào)一經(jīng)提出，立即在社交媒體上立即引爆了網(wǎng)友們的討論，贊成與反對的皆有：

各種觀點與聲音

部分高管回應(yīng)：仍在擴招

著名AI數(shù)據(jù)公司DataBricks的首席技術(shù)官Matei Zaharia表示，他們公司就沒有這樣的情況。

有意思的是，我們目前還沒有看見這樣的事情在Databricks上發(fā)生，我們GPU的運行時間和客戶數(shù)量都在大量增加，機器學(xué)習(xí)相關(guān)軟件也在大規(guī)模擴大。

事實上，不止一家公司如此表態(tài)，SisuData的CEO表示，他們同樣也在招人。

然而，仔細(xì)觀察之下可以發(fā)現(xiàn)，這兩家公司的高管，本身都是從名校（斯坦福）計算機專業(yè)走出來的，對AI行業(yè)有著一定的了解。

那么，對于那些在AI競爭中不占優(yōu)勢的企業(yè)呢？

就在今年5月，CNBC報道，Uber宣布關(guān)閉AI實驗室，裁員人數(shù)達(dá)幾千人。

除了這些企業(yè)的裁員現(xiàn)象，在這場討論中，也有網(wǎng)友對Chollet的觀點表示贊成，并分析這種現(xiàn)象背后的原因。

他們認(rèn)為，如今這樣的趨勢，絕不僅僅是疫情帶來的影響。

員工：企業(yè)對機器學(xué)習(xí)存在誤解

知情網(wǎng)友在針對這場話題的討論下表示，許多公司花在機器學(xué)習(xí)上的投資實際上一無所獲。

就像在7年前，“大數(shù)據(jù)”這個話題帶來的熱度一樣，我認(rèn)為機器學(xué)習(xí)也正在發(fā)生同樣的事情：許多公司都在將機器學(xué)習(xí)強行用在不適當(dāng)?shù)牡胤?hellip;…也許深度學(xué)習(xí)崗位的減少是疫情的后果，但大多數(shù)公司的確可能在一兩年內(nèi)又跳到下一個熱點中。

也有網(wǎng)友表示，這可能是上市公司與初創(chuàng)公司對待技術(shù)的區(qū)別：相比于機器學(xué)習(xí)真正能應(yīng)用的地方（文本分類、圖像標(biāo)記等），上市公司更需要炒作帶來的商業(yè)投資。

不僅如此，因為在上市公司中，買賣股票的人往往更希望聽到一些流行語，所以高管往往會傾向于在產(chǎn)品中加入各種熱點。相比之下，初創(chuàng)公司則更側(cè)重于技術(shù)，可能會給技術(shù)嫻熟的人帶來更多的成就感。

更有網(wǎng)友一針見血地指出，最糟糕的是，企業(yè)管理其實可能對機器學(xué)習(xí)一無所知。

有很多公司都在招聘機器學(xué)習(xí)相關(guān)的博士，來解決一些實際上非常簡單的問題。而且，為了確保這些工作“有價值”，管理層會試圖吸引更多團(tuán)隊來利用這些模型。但事實上，沒人了解模型的工作原理，反而會浪費大量的投資。

而對于員工來說，由于與公司利益不直接掛鉤，所以對于管理層的不合理建議，他們并不會直接發(fā)表意見。

的確，由于太多的機器學(xué)習(xí)工程師和研究者急于解決問題，必須在工作上交付某些東西，所以這些項目往往能進(jìn)展神速，但它們其實根本沒有意義。

一方面是企業(yè)的擴招，另一方面卻是機器學(xué)習(xí)相關(guān)職業(yè)員工的怨聲載道。

那么，Keras的作者François Chollet提出的觀點，究竟是否有其他實例佐證呢？

英偉達(dá)工程師：AI炒作確實存在

6月22日的時候，英偉達(dá)工程師Chip Huyen就曾給出結(jié)論：一些大公司正在裁撤機器學(xué)習(xí)的某些崗位。

畢竟，目前人工智能很大一部分投資仍然是在無人駕駛汽車上，但由于全自動駕駛汽車還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是商品，所以AI發(fā)展仍是未知數(shù)。

已有的現(xiàn)象是，谷歌已經(jīng)凍結(jié)了所有機器學(xué)習(xí)研究人員的招聘，而Uber則解雇了AI團(tuán)隊一半的工作人員。

不僅如此，由于機器學(xué)習(xí)課程頗受歡迎，目前擁有機器學(xué)習(xí)技能的人，可能比機器學(xué)習(xí)崗位需求更多。

Chip Huyen表示，不可否認(rèn)的是，AI行業(yè)確實存在炒作現(xiàn)象。

但與此同時，她也認(rèn)為，當(dāng)這一切熱潮褪去，機器學(xué)習(xí)并不會消失。

只不過，擁有軟件工程、或者工程相關(guān)的知識背景后，再去接觸機器學(xué)習(xí)，會比直接接觸機器學(xué)習(xí)更有前景。

機器學(xué)習(xí)之外，Quora上有關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)崗位的討論，也早已有之。

數(shù)據(jù)科學(xué)崗位需求情況

相對于機器學(xué)習(xí)而言，大部分網(wǎng)友對數(shù)據(jù)科學(xué)持樂觀狀態(tài)。

我認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)崗位的數(shù)量將會增加，當(dāng)然，應(yīng)聘者的數(shù)量也會增加。如果你真心喜歡數(shù)學(xué)和編程，可以考慮入行這門崗位。

但有意思的是，與Chip Huyen的觀點相似，機器學(xué)習(xí)工程師Jared Thompson認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)家的崗位同樣會減少。

作為所有討論下面贊數(shù)最高的回答，Thompson表示，相比于“數(shù)據(jù)科學(xué)家”，首先成為“科學(xué)家”才是最正規(guī)的路途。

事實上，我們最不需要的是初級的“數(shù)據(jù)科學(xué)家”，畢竟這種熱門行業(yè)下，會有各種各樣的人加入進(jìn)來，試圖了解一點皮毛。……隨著炒作過去，“數(shù)據(jù)科學(xué)”這一崗位的需求肯定會減少，但優(yōu)秀的軟件工程師不會找不到工作。

對此，你怎么看？