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      人在美國,待過三家AI Lab,全涼了!

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      新智元報道

      編輯:KingHZ

      【新智元導讀】Meta大裁員,連老將田淵棟都中槍。從炫目Demo到失業壓力,工業研究為何困難重重?

      科技行業全球10萬大裁員,連10年老將田淵棟都被Meta裁掉了!

      Meta風雨飄搖,AI從業者人心惶惶。

      昨天,南洋理工大學的副教授Boyang Li吊足了大家的胃口:

      Meta FAIR最近的事件很抓馬,但工業研究為什么這么難?我想知道大家愿不愿意聽一下我的觀點。

      我的資歷是:我工作過的三家工業研究實驗室,全都倒閉關門了。


      大家對預告高度關注,無論是在職的從業者還是即將求職的博士生,甚至被牛津兼職教授戲稱為「史上最大的吊胃口」:





      今天,他開始講述這個故事。

      這個故事很長,可能需要幾天甚至幾周的時間來把所有內容敲出來,但他會盡力。


      同事很好,學了很多,但被裁了

      先說說背景。

      2015年,他從佐治亞理工學院獲得博士學位后,加入了某國際動畫大廠的匹茲堡研究分部,就叫它DR吧。

      這是他畢業后的第一份工作。最初,他是博士后,后來轉為研究科學家。在該研究中心,研究科學家領導自己的研究小組,配備有實習生和博士后。

      對他而言,DR是一個夢想成真的地方。

      這么說并不是因為該公司的動畫是他童年的組成部分,完全不是。事實上,他在工作中不得不去了解很多關于該公司經典角色的知識。

      他之所以喜歡這份工作,主要原因是該研究中心匯聚了他見過的最杰出的研究人員。他們思考得更清晰,做演示要好,對業務的理解更深入,而且對人際關系和公司政治的洞察力也更強。

      當然不是說這些特質都集中在某一個人身上,但從總體上看,他表示「從同事那里學到了很多」。

      當然,這里也有一定的同行壓力,但他「喜歡來自聰明人的智力挑戰」。

      直到今天,當時的研究視頻依然是最令他驚嘆。比如,下列研究演示:


      另一個工作福利是,該研究中心組織了前往該公司不同部門的參觀活動,希望這能幫助研究人員了解業務,并開發出他們可以使用的相關技術。

      從這些旅行中,他也學到了很多。

      2017年,該國際動畫大廠接近系列電影的巔峰時期。

      但2017年10月,公司總部決定不再維持DR研究中心相同的支出水平——據估計每年大約2000萬到3000萬美元。

      預算被削減了50%,匹茲堡辦公室也關閉了。大多數留下來的員工在1到2年內都離開了。

      剛好,他手頭有另一個工作機會,于是決定立刻接受裁員。

      第二家:跑路一年后,母公司退市了

      2018年1月,他搬到了加州圣馬特奧,加入了一家初創AI研究實驗室。


      這家企業開發了「AI教師」,以手機應用程序的形式教中國人英語。

      這家初創公司以人工智能能力為賣點——

      自然地,它似乎可以從人工智能研究實驗室中受益,或者至少看起來是這樣。

      人生中的第一次裁員經歷,讓他久久難忘,可以說是「一朝被蛇咬」。他一直在想這個實驗室是否有未來。

      而客戶調查讓他脊背發涼。

      實驗室的一位同事告訴他,她參與了一項電話客戶調查。

      他們驚訝地發現,接聽電話的大多數人是全職媽媽。

      但調查人員原本以為這個應用程序能夠改善職業前景,他們的主要市場應該是個需要提高商務英語的專業人士。

      問題是,在中國,全職在家是一種罕見的選擇。只有富裕家庭才能負擔得起這種安排。可能只有白天不工作的人才會接電話。

      盡管如此,他還是覺得這非常令人不安。

      盡管該應用程序擁有數千萬用戶,但背后的企業幾乎不知道他們的用戶為何使用該應用程序)——用戶追求的并不是職業前景。

      2018年5月,CEO到訪美國的AI實驗室,進一步強化了這種不祥的感覺。

      他沒有傳遞積極的信息和宏偉的愿景,而是專注于成本,盡管公司即將在紐約證券交易所上市,并且本應處于快速增長的軌道上。

      他總結說,辦公室斗爭「不是工業研究實驗室失敗的真正原因」。

      問題不在于個人,而在于系統的運作方式。

      所以,他很快離開了。

      在離開后,他工作的第二家工業實驗室不到一年就關閉了。背后的母公司在2022年,也被紐約證券交易所摘牌。

      到7月,他開始在國內某大廠的硅谷研究實驗室工作。

      在第三家實驗室,他又經歷了什么?且待主人公下一次分解。

      人生無常,接受真確的失敗

      這位副教授待了三家工業AI Lab,三家最后都關門了。可謂人生無常,大腸包小腸。


      但毫無疑問,它們的倒閉不是Boyang Li個人的錯,甚至不是這些AI Lab的工作人員的錯。

      正如NVIDIA的機器學習專家、機器學習博士JF Puget所言:相關性不等于因果性。

      他還解釋了Meta FAIR優化Llama4的可能原因:

      天下沒有免費的午餐。工業界要看投資回報率ROI。他們會施壓要研究人員轉向短期交付。


      研究本不簡單,而工業界研究之所以困難,原因可能更多:

      企業戰略的不確定性、研究與商業的平衡、研究時間線和商業周期之間的對齊難題……





      工業界用炫目的演示吸引了目光,以至于大家忘了研究就是正確的失敗。


      順便提一句,Boyang Li之前關于視覺語言模型的研究,近2年引用量突然爆發了。

      目前,谷歌學術顯示他都總引用數超過了1.4萬。

      參考資料:

      https://rb.gy/rzinmw

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