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科技圈大裁员,我们会遇到下一次人工智能寒冬吗?

导读最近的科技圈真是一波未平一波又起。世界上最富有的科技公司,一个接一个地宣布了大规模裁员计划。谷歌、亚马逊、Meta、微软和推特等知名公司的员工都没能幸免。对于人工智能而言,如此大规模的裁员,很多时候不只是几个研究人员被裁,也会有整个团队被裁的情况出现。我们在社交平台上看到了许多悲伤的故事。比如丹·拉塞尔(),一名在谷歌搜索工作了 17 年的研究科学家,讲述了自己本打算在凌晨 4 点去办公室完成一些工作,却发现他的员工卡已经没有访问权限。经济学家预测,在全球经济前景高度不确定的情况下,美国经济今年可能会陷入衰退,大型科技公司已经开始感受到压力。过去的经验告诉我们,经济衰退可能导致人工智能研究资金的枯竭。这些时期被称为“人工智能寒冬”。但这次我们看到了一些完全不同的东西:人工智能研究仍然非常火热,即使科技公司已经开始勒紧裤腰带,但它仍在取得巨大进步。事实上,大型科技公司正指望人工智能赋予它更大的优势。1950 年代末,人工智能领域正式诞生。此后,与其相关的研究趋势一直起起伏伏。人工智能至今已经历过两次“寒冬”:一个是在 20 世纪 70 年代,另一个是在 80 年代末到 90 年代初。德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学教授彼得·斯通()表示,人工智能研究之前的衰落离不开过分炒作和夸大预期,因为当时的技术水平远不能达到那个高度。2002 年以前,曾在大名鼎鼎的 AT&T 贝尔实验室工作并研究人工智能。几十年来,贝尔实验室一直被认为是创新的发源地。许多曾在那里工作的人获得了诺贝尔奖和图灵奖,包括(Yann LeCun)、约舒亚·本吉奥()和杰弗里·辛顿()。但是,因为管理层开始执着于寻找增量技术进步,以驱动更直接的经济回报,导致该实验室的资源被削减,最终未能抓住 21 世纪初的互联网革命。说,当时最流行的人工智能技术未能展示出足够的进步,而且被认为是不可靠且难以运行的,这导致人工智能研究出现衰退——曾为人工智能研究提供资金的美国和英国政府机构很快意识到当时的方法是死胡同,于是切断了资金。今天,人工智能研究正迎来其“黄金时刻”。经济可能会出现低迷,但人工智能研究仍然令人兴奋。牛津大学计算机科学教授、《人工智能简史》一书的作者迈克尔·伍尔德里奇()说:“我们仍在继续看到(人工智能)系统的不断推出,挑战人工智能的前沿。”1990 年代,刚刚完成博士学位时,人工智能领域根本不像现在这么风光。人工智能仍然被视为一种奇怪的、边缘的研究方向。表示,当时的科技行业对待人工智能的态度,就像成熟的医学看待所谓的顺势疗法一样。人工智能研究能有今天的繁荣,大部分是由神经网络推动的。神经网络在上世纪 80 年代取得了重大突破,旨在通过模拟人类大脑的模式进行工作。当时,这项技术遇到了瓶颈,因为那时的计算机不够强大,不足以发挥它的潜力。而今天,我们有大量的数据和非常强大的计算机,这足让它大展拳脚。新的突破,比如聊天机器人 ChatGPT 和文本到图像模型的稳定扩散(Stable Diffusion),似乎每隔几个月就会出现一批。说,像 ChatGPT 这样的技术还没有得到充分的探索,工业界和学术界仍在研究如何更好地利用它们。认为,目前来看,相较于人工智能“寒冬再临”,我们更有可能看到,投入长期人工智能研究的资金减少,同时让相关技术产生经济利益的压力增大。他补充说,企业实验室的研究人员将面临更大压力,以证明他们的研究成果可以整合到产品中,从而为企业赚钱。这已经有苗头了:面对爆火的 OpenAI ChatGPT,谷歌已经宣布其核心产品搜索引擎正面临“最高威胁”,正在寻求通过自己的人工智能研究来积极改进搜索产品。认为,这个情形与发生在 AT&......

最近的科技圈真是一波未平一波又起。世界上最富有的科技公司,一个接一个地宣布了大规模裁员计划。谷歌、亚马逊、Meta、微软和推特等知名公司的员工都没能幸免。对于人工智能而言,如此大规模的裁员,很多时候不只是几个研究人员被裁,也会有整个团队被裁的情况出现。

我们在社交平台上看到了许多悲伤的故事。比如丹·拉塞尔(),一名在谷歌搜索工作了 17 年的研究科学家,讲述了自己本打算在凌晨 4 点去办公室完成一些工作,却发现他的员工卡已经没有访问权限。

经济学家预测,在全球经济前景高度不确定的情况下,美国经济今年可能会陷入衰退,大型科技公司已经开始感受到压力。

过去的经验告诉我们,经济衰退可能导致人工智能研究资金的枯竭。这些时期被称为“人工智能寒冬”。但这次我们看到了一些完全不同的东西:人工智能研究仍然非常火热,即使科技公司已经开始勒紧裤腰带,但它仍在取得巨大进步。

事实上,大型科技公司正指望人工智能赋予它更大的优势。

1950 年代末,人工智能领域正式诞生。此后,与其相关的研究趋势一直起起伏伏。人工智能至今已经历过两次“寒冬”:一个是在 20 世纪 70 年代,另一个是在 80 年代末到 90 年代初。

德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学教授彼得·斯通()表示,人工智能研究之前的衰落离不开过分炒作和夸大预期,因为当时的技术水平远不能达到那个高度。2002 年以前,曾在大名鼎鼎的 AT&T 贝尔实验室工作并研究人工智能。

几十年来,贝尔实验室一直被认为是创新的发源地。许多曾在那里工作的人获得了诺贝尔奖和图灵奖,包括(Yann LeCun)、约舒亚·本吉奥()和杰弗里·辛顿()。

但是,因为管理层开始执着于寻找增量技术进步,以驱动更直接的经济回报,导致该实验室的资源被削减,最终未能抓住 21 世纪初的互联网革命。

说,当时最流行的人工智能技术未能展示出足够的进步,而且被认为是不可靠且难以运行的,这导致人工智能研究出现衰退——曾为人工智能研究提供资金的美国和英国政府机构很快意识到当时的方法是死胡同,于是切断了资金。

今天,人工智能研究正迎来其“黄金时刻”。经济可能会出现低迷,但人工智能研究仍然令人兴奋。牛津大学计算机科学教授、《人工智能简史》一书的作者迈克尔·伍尔德里奇()说:“我们仍在继续看到(人工智能)系统的不断推出,挑战人工智能的前沿。”

1990 年代,刚刚完成博士学位时,人工智能领域根本不像现在这么风光。人工智能仍然被视为一种奇怪的、边缘的研究方向。表示,当时的科技行业对待人工智能的态度,就像成熟的医学看待所谓的顺势疗法一样。

人工智能研究能有今天的繁荣,大部分是由神经网络推动的。神经网络在上世纪 80 年代取得了重大突破,旨在通过模拟人类大脑的模式进行工作。当时,这项技术遇到了瓶颈,因为那时的计算机不够强大,不足以发挥它的潜力。而今天,我们有大量的数据和非常强大的计算机,这足让它大展拳脚。

新的突破,比如聊天机器人 ChatGPT 和文本到图像模型的稳定扩散(Stable Diffusion),似乎每隔几个月就会出现一批。说,像 ChatGPT 这样的技术还没有得到充分的探索,工业界和学术界仍在研究如何更好地利用它们。

认为,目前来看,相较于人工智能“寒冬再临”,我们更有可能看到,投入长期人工智能研究的资金减少,同时让相关技术产生经济利益的压力增大。他补充说,企业实验室的研究人员将面临更大压力,以证明他们的研究成果可以整合到产品中,从而为企业赚钱。

这已经有苗头了:面对爆火的 OpenAI ChatGPT,谷歌已经宣布其核心产品搜索引擎正面临“最高威胁”,正在寻求通过自己的人工智能研究来积极改进搜索产品。

认为,这个情形与发生在 AT&T 贝尔实验室的事情十分相似。他说,如果主导该行业的大型科技公司的人工智能实验室,选择远离深入的、长期的研究,过于关注短期产品的研发和落地,不愿意这样做的人工智能研究人员可能会离开并重返学术界,而这些大型实验室可能会失去对创新的控制。

这并不一定是坏事。现在有许多不幸被裁的人在找工作,而且风投机构正把目光从加密货币上移开,寻找新的初创公司和领域进行投资,生成式人工智能已经展示了如何将该技术转化为产品。

对于人工智能行业来说,这一刻是一个千载难逢的机会,可以用来挖掘新技术的潜力。尽管裁员让人不安,但前景仍令人兴奋。

支持:Ren

https://www.technologyreview.com/2023/01/24/1067232/the-economy-is-down-but-ai-is-hot-where-do-we-go-from-here/

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