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硅谷AI工程師內卷崩潰記:996寫代碼項目被砍,連續熬夜只為討好投資人!

人工智能 新聞
亞馬遜工程師一個周末辛苦寫出的代碼,因為項目最終被降級而白白浪費了。AI爆火的背面,是一眾硅谷大廠員工的瘋狂內耗。

AI爆火之后,硅谷的工程師們已經被「內卷」搞得精疲力竭,苦不堪言!

放棄整個周末休息辛苦寫出的代碼,因為項目降低優先級全部白費。

大家你追我趕,爭取比競家更快發布產品,一切都向速度看齊。領導瘋狂發號施令,但對項目的實際影響漠不關心。

為了趕工AI項目,毫無經驗、也未經受培訓的成員被紛紛拉進來;而另一邊,許多人都在deadline前瘋狂內耗,即使旁邊就是技術大牛,也根本沒有機會向他們學習……

以上,就是生成式AI爆火的硅谷大廠中,正在發生的種種怪相。

「內卷」永不停歇

比如一位亞馬遜的工程師。

去年末,他在結束了幾周的工作后,本來打算輕松地過一個周末。

然而,當他收到一個Slack消息時,一切都變了:上司要求他,必須在周一早上6點前完成一個項目。

于是,他的周末計劃就這樣泡湯了。他不得不取消朋友們的聚會,夜以繼日地趕工。

這件事情的結局,以項目被降低優先級而結束。這意味著,他的所有努力都白費了……

其實,這種情況對他來說已經司空見慣了。

AI領域的專家們經常緊急開發出一個新功能,然而這些功能往往會突然被暫停,然后讓他們去應對其他AI項目的緊急需求。

這位亞馬遜工程師就透露,自己就曾在一個沒有任何錯誤檢測的環境中,為新的AI功能寫了幾千行代碼。

然而,因為代碼在缺乏必要測試的情況下極易出錯,團隊成員有時不得不在深夜互相聯系,修復AI軟件問題。

在他看來,亞馬遜的高層更注重形式上的「我全都要」,然而當他們想要盡最大速度嘗試復刻微軟和OpenAI的產品時,產品質量就很難跟上了。

對于這些深陷大廠「內耗」的AI工程師,外媒給出了一個非常形象的比喻——「老鼠賽跑」(Rat race)。

在「老鼠賽跑」中,人們就仿佛試圖獲得奶酪獎勵的老鼠,疲于奔命,但徒勞無功。為了獲得眼前的奶酪,他們過著重復的生活,沒有時間休息。

谷歌、微軟工程師,都卷麻了

同樣怨聲載道、苦不堪言的,還有谷歌和微軟的工程師。

由于擔心技術落后于對手,他們時刻懸著這根弦,需要迅速推出工具。

英偉達CEO老黃說,AI正處于「iPhone時刻」。

這也就意味著:整個硅谷都處于巨大壓力的籠罩之下。

項目進度不斷加快,每一個AI發布都拼命搶在競爭對手之前。更荒唐的是,領導層對許多項目的實際影響也并不關心。

以上并不是某家特定公司的做法,而是整個行業的普遍趨勢。

谷歌的一名員工表示,在高強度工作了大約六個月后,她感覺自己終于能喘口氣了。

但在公司「邊飛邊造飛機」的產品開發策略之下,壓力仍在不斷增加。

一位亞馬遜的AI工程師表示,為了趕工一個進度落后的項目,他的團隊都被臨時拉了進去。但問題是,成員既沒有經驗,也沒有接受過相關的培訓……

而管理層則為了push員工,經常舉辦「振奮人心」的演講:「你們的工作將會革新整個行業!」

無論是工程師還是其他職位的人,都有這樣一種感覺:自己的工作越來越集中于滿足投資者的期望,以及保持行業競爭力,而非解決用戶的實際問題。

而且,為了追求開發速度,雇主們也忽略了監控上的影響,以及AI可能造成的其他負面效果。

因為長時間的工作、巨大的壓力、不斷變化的工作要求,他們普遍面臨著職業倦怠。

許多員工因為無法忍受這種高壓和快節奏的工作環境, 已經選擇離開AI部門,或者正在尋找下家。

是的,這就是生成式AI淘金熱不為人知的一面。

為了在未來十年內預計收入超過1萬億美元的市場中保持競爭力,科技公司正競相開發著各種聊天機器人、AI智能體和圖像生成器,為了訓練LLM投入數十億美元。

另一面,是卷到窒息的硅谷大廠員工。

巨頭們,紛紛為AI瘋狂

而大科技公司的高管們,也毫不避諱地向投資者和員工們宣揚著AI對自己重大決策的影響。

微軟的首席財務官Amy Hood在今年的某次財報電話會議上提到,公司正在調整人手,優先專注AI。而且,微軟還將繼續優先投資AI,因為這是「塑造未來十年的關鍵因素」。

Meta CEO小扎也是如此。在最近的財報電話會議上,他大部分時間都談論產品和服務,以及Llama 3的最新進展。

「我堅信,在未來幾年里,我們應該大力投資,開發更先進的模型和世界上規模最大的AI服務,」小扎表示。

在亞馬遜,CEO Andy Jassy也對投資者表示,生成式AI機遇空前,因此需要增加資本投入,絕不可錯過這次機遇。

「我認為,我們中任何人在技術領域都很少見到這樣的機會,至少自從云計算出現以來,甚至自從互聯網問世以來,」Jassy給出這樣的判斷。

速度,一切都為了速度!

如今在AI競賽中,這些大廠一邊在裁員,一邊在盡最大努力挖來更多AI專家。

曾在蘋果工作四年的老員工Eric Gu,參與了包括Vision Pro頭顯在內的關鍵性項目。

圖片

他表示,自己越來越強烈地感覺到,自己的發展十分受限。雖然身邊到處都是人才和大牛,自己卻沒機會向他們學習。

「蘋果非常注重產品,因此我們總是面臨著巨大壓力,需要高效工作、快速推出產品、增加功能……」

這種快節奏的壓力,讓Eric Gu不堪重負。

終于,大概在一年前他選擇離開蘋果,加入了AI初創公司Imbue。在那里,他也能夠參與野心勃勃的項目,只是節奏可以更平和。

一位微軟的AI工程師也透露,公司正深陷激烈的AI競爭之中。

而且,為了追求速度,微軟也忽略了倫理和安全保障,這導致團隊還沒來得及考慮潛在后果,產品就在倉促之間被推出。

他還指出,由于所有科技大廠都能接觸到幾乎相同的數據,因此AI領域實際上并不存在真正的競爭優勢。

的確,擁有超20萬用戶熱門項目的獨立軟件工程師兼數字藝術家Morry Kolman表示,在AI技術迅速發展的今天,很難去判斷哪些領域值得投入時間。

而這就非常容易導致職業倦怠,因為你很難對一件事情保持持續的熱情。

在谷歌,一名AI團隊成員表示,職業倦怠主要來自于競爭壓力、更緊迫的時間表和資源短缺,尤其是在預算和人員配置上。

盡管許多頂尖科技公司都表示正在追加對AI的投入,但在緊迫的時間表下,所需的人力往往難以實現,即使在谷歌也是如此。

匆忙的產出,導致谷歌數次面臨尷尬的翻車。

Gemini圖像生成工具在今年二月發布后,因為犯了歷史錯誤而倉皇下線。

而在2023年初,谷歌員工也批評了公司領導層,尤其是CEO劈柴。明眼人都能看出,為了跟ChatGPT對打,谷歌匆忙推出的Bard明顯處理不當。

這名十多年的谷歌老員工表示,不僅如此,行業普遍都在削減成本,眾多公司也不得不為了滿足投資者的期望、提高凈利潤而采取大裁員。

圖片

緊湊的會議日程安排,也讓團隊面臨著巨大的壓力。

AI團隊的日程表上,是2023年5月的Google I/O開發者大會、8月的Cloud Next以及2024年4月的另一場Cloud Next大會。

比起以前,這些活動的間隔大大縮短。對于一個需要按照會議時間線推出功能的團隊來說,這意味著巨大的壓力。

同樣的壓力,也存在于政府機構和初創公司中。

一位政府機構的AI研究員表示,盡管政府行動較慢,但他仍感受到必須快速跟進的壓力。因為如今生成式AI的影響力已經破圈,波及到了各個圈層。

初創公司同樣如此。

數據科學家兼AI政策顧問Ayodele Odubela提到,一些初創公司獲得了大型風投的投資,正在趁熱打鐵地加班加點。

這些投資者期望的,是高達十倍的投資回報。

為了用AI而用AI

除此之外,大廠的AI工程師們,還有很大一部分工作只是為了使用AI而使用AI,而不是為了解決商業問題或直接服務于客戶。

一位微軟的AI工程師表示,在自己接觸到的任務中,有不少就只是在為AI的炒作貢獻素材而已,并沒有任何實際的應用價值。

比如,對于明明不涉及生成式AI的問題,也要想辦法用大語言模型去解決,即便這樣會讓效率更低、成本更高。

另一位在互聯網大廠工作的軟件工程師,也被調到了一個研究LLM新團隊,原因只是「AI太火了」。

這位有多年機器學習經驗的工程師認為,當前生成式AI領域的工作,充斥著大量虛假的承諾和過度的宣傳。

外界看來,似乎每兩周都會有重大進展,但其實大家都在重復相同的工作。

比如,他就經常需要在三周的時間內,為公司董事會準備好全新的AI產品演示,即便這些產品實際上「毫無用途」。

此外,為了取悅投資者并獲得資金,他還特地制作了一個網頁應用。當然,這與團隊正在進行的工作并無關系,而且在演示完成之后也再也沒有人用過。

一位金融科技初創公司的產品經理表示,高層想要推出一些AI加持的解決方案,但卻不知道針對問題是什么。

比如,他曾參與的一個項目是將公司一直在用的算法重新包裝成「人工智能」。并且,還開發了一個供客戶使用的ChatGPT插件。

零售監控初創公司工作的AI工程師表示,公司總共只有40個人,而他是其中唯一的AI工程師。

在這里,他除了要負責處理所有與AI相關的任務外,還需要面對由那些完全不了解AI的投資者提出的「根本無法完成的需求」。

如今,飽受折磨的他一心只想離職去讀個研究生,然后進行獨立研究并發表成果。

車速太快容易翻

正如前面提到的,各個大廠在快速推出產品的壓力下,紛紛縮減常規測試,并擱置了對AI準確性的驗證。

然而,為了趕超競爭對手而急推的AI項目,很容易「翻車」。

還是以不止一次深陷「歧視」風波的谷歌Gemini圖像生成為例。

比如,當用戶要求生成「1943年的德國士兵」時,它就會給出各種不同膚色的人穿著當時的德國軍裝的圖像。

而在生成「19世紀的美國參議員」時,甚至同時給出了黑人、拉丁裔,以及土著女性的形象。

然而,美國第一位女參議員是一位白人女性,于1922年任職。

這顯然是枉顧了種族和性別歧視的真實歷史。

對此,Odubela表示,隨著AI技術迭代速度越來越快,審慎的思考和嚴格的評估比以往任何時候都更為重要,但一些大廠似乎不僅不care,甚至還在做著相反的事情。

責任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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