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大數(shù)據(jù)文摘出品

近年來，深度學(xué)習(xí)工程師一直是最受市場歡迎的高薪工作之一，但是昨天hacker news上一則消息登上熱搜：在過去半年里，深度學(xué)習(xí)崗位已經(jīng)崩塌了。

真的是這樣嗎?

原來是Keras的作者@François Chollet 在八月底發(fā)了一則推文，同時附上了他爬到的領(lǐng)英上提到的深度學(xué)習(xí)相關(guān)崗位招聘信息的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)顯示，與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的招聘信息在2020年年初還呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的狀態(tài)，然而從2月份開始逆轉(zhuǎn)而下，幾近崩潰。

在他看來，這是一個經(jīng)濟(jì)衰退的指標(biāo)，而不是另一個人工智能寒冬的開始。目前，這只是疫情沖擊下的短期影響。不過，深度學(xué)習(xí)的使用總量下降非常小。

消息發(fā)出后，迅速引發(fā)了相關(guān)從業(yè)者的激烈探討。

此外，在海外知名招聘網(wǎng)站INDEED的調(diào)研報告顯示，人工智能招聘發(fā)布數(shù)量的增長已經(jīng)放緩，求職者對這類工作的興趣也有所消退。

2018年5月至2019年，在Indeed網(wǎng)站上對AI相關(guān)的搜索量減少了14.5%。相比之下，2017年5月至2018年期間，搜索量增長了31.9%，2016年5月至2017年之間，搜索量增長了49.12%。Indeed表示，今年這一數(shù)據(jù)的下降也意味著，市場上工作崗位數(shù)量較優(yōu)質(zhì)求職者數(shù)量而言，可能已出現(xiàn)供大于求的情況。

特別是在疫情期間，機(jī)器學(xué)習(xí)類崗位更是大為削減。

那么，曾經(jīng)趨之若鶩的深度學(xué)習(xí)和人工智能，為什么也不香了呢?

hacker news上，網(wǎng)友們熱議了這一話題，也給這個問題提供了幾個視覺。

沒有可分辨的ROI-投資回報率，疫情下成為可有可無的職位需求

排名第一的答案稱，和大數(shù)據(jù)一樣，這幾年大家趨之若鶩的跟多是機(jī)器學(xué)習(xí)上的光環(huán)，一旦發(fā)現(xiàn)沒有獲得實(shí)際收益，大潮也就會逐漸退去。

• 我曾在許多大公司擔(dān)任顧問。大約7年前，每個人都在爭相利用“大數(shù)據(jù)”做同樣的事情，但是對于他們的投資，他們(大部分)一無所獲。
• 為數(shù)不多的公司設(shè)法真的進(jìn)行了目標(biāo)設(shè)定，并且整合階段，并找到合適的人...他們?yōu)楂@得這些見解所付出的代價超出了他們的價值!
• 我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)行業(yè)正在發(fā)生同樣的事情。
• 這肯定是一個招聘大熱門職位。每個大公司都希望采取適當(dāng)?shù)腗L / AI策略。他們強(qiáng)迫ML進(jìn)入它不屬于(而且可能永遠(yuǎn)不屬于)的地方。雖然相關(guān)“衰退”主要與COVID有關(guān)-疫情下所有公司都在縮減開支，因此大部分公司也會因此發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)職位只是個噱頭，沒有可分辨的ROI。像大數(shù)據(jù)一樣，我認(rèn)為我們會看到一些公司執(zhí)行良好并實(shí)際上獲得了一些價值，而大多數(shù)公司將在一兩年內(nèi)跳到下一個更有噱頭的項(xiàng)目。

算法和業(yè)務(wù)割裂，無法創(chuàng)造真正價值

也有評論稱，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師在公司無作為主要是由于公司大環(huán)境下，太多的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和研究人員急于解決問題，必須交付某些東西，不管是招聘需求還是本身專業(yè)知識，他們對于業(yè)務(wù)的了解往往非常有限，拿著過高的薪水，卻得不出有價值的結(jié)果。

所以，有評論稱，“這是一件好事!”

在與研究小組和更多由產(chǎn)品/業(yè)務(wù)驅(qū)動的團(tuán)隊(duì)一起工作后，我發(fā)現(xiàn)，當(dāng)研究人員花時間了解產(chǎn)品領(lǐng)域時并給出他們認(rèn)為的結(jié)果時，并不符合業(yè)務(wù)部門的真實(shí)情況。

而正如我們看到的大多數(shù)市面上對ML /數(shù)據(jù)科學(xué)人員的實(shí)際需求一樣：

• 有數(shù)據(jù)清理經(jīng)驗(yàn)
• 對線性和邏輯回歸以及交叉驗(yàn)證有深入的了解
• 一些合理的編碼技巧(在R和Python中，以及SQL方面)。

更多包含了對技術(shù)的要求。靠著這些前提條件找人，默認(rèn)幾乎所有其他內(nèi)容都可以教授。

但這對于雇用經(jīng)理人/公司來說是很棘手的，在機(jī)器學(xué)習(xí)被熱捧的牛市上，薪水和期待都過高，從而導(dǎo)致了很多錯誤。

最后，深度學(xué)習(xí)在某些情況下是好的，而在另一些情況下則不是，因此，僅僅做一個深度學(xué)習(xí)開發(fā)人員，都不會對大多數(shù)公司有用。

盡管在國內(nèi)，我們還沒有看到深度學(xué)習(xí)熱度衰竭的態(tài)勢，但是面對全球的討論，也需要早做打算。

文摘菌之前也推薦過一篇文章，《機(jī)器學(xué)習(xí)工程師正在失業(yè)，但學(xué)習(xí)依舊是唯一的出路》，并且提出了六大解決問題的方法，感興趣的同學(xué)也可以跳轉(zhuǎn)閱讀。

不過，不管行業(yè)發(fā)展如何變化，如果你能創(chuàng)造價值，未來也就不會一片黑暗。

相關(guān)討論：

• https://twitter.com/fchollet/status/1300137812872765440
• https://news.ycombinator.com/item?id=24330326

【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文，微信公眾號“大數(shù)據(jù)文摘（ id: BigDataDigest）”】

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