deepmind|互联网留不住科学家( 二 )


对于他们来说,就是在接连的架构调整之中,“一阵要配合业务,一阵又要注重研究产出。”
其实,这种情况不仅存在于阿里,研究和业务产出之间的矛盾在各个企业研究院都广泛存在。
一位先后待过大厂研究部门和业务部门的技术人士对20社表示,在与腾讯的研究院和阿里达摩院合作的过程中可以感受到,共同点是科学家们光产出paper是不够的,他们都有业务产出的压力,为此甚至有人会挨个和业务部门的人接触,目的是“分到一些业务”。
而字节跳动AI Lab实验室在架构上直接属于字节跳动的Data部门。据科技媒体量子位消息,去年马维英作为实验室主任离开后,AI Lab下的各个组直接对接Data部门,这意味着,AI Lab在字节跳动技术体系内的地位进一步下降。
“业务部门可能以前是对研究院抱有很大期待的,但经过这么多年发展,发现很多很顶尖的paper,在业务里其实是没法用的。”上述人士表示。
这就是做研究和业务的巨大鸿沟,一个例子是,做研究的时候,用到的数据可能是很完美的,但实际上业务里的数据很复杂很“脏”,反而可能是一些简单的策略会更有效。
“作为业务部门其实也不太乐意和他们合作,就算是包给他们做,洗数据、调模型这些事情还是要我们来配合,再加上一些沟通的成本,还不如业务部门自己解决。”该人员表示,合作之后,双方可能还要掰扯一些KPI计算分配这些细节问题。
因而,很多时候业务部门把一些边角的工作给到了研究部门,核心的业务扔紧握在自己手上,最终研究部门的成绩也不会出彩。
这导致研究部门非常尴尬。
一位业内人士表示,大佬们在业务和科研之间摇摆,跳来跳去都还有响亮的title,那埋头做科研的一线研究员就可能夹在其中,耗费了自己的科研生涯。
“在大公司做科研,向上管理非常重要,但不是每个高校出身的研究员都能掌握这项职场技能。有的出身藤校博士的研究员,在里面折腾了几年至今还只是P7,现在想搞点自己感兴趣的项目都很难。”上述人士表示。
02 AI科学家的“旋转门”对科学家来说,学界才是他们原本更熟悉的地方。互联网公司的出现、前沿技术的需求,让这一领域的学者有了更多进入业界的可能。
计算机是少数可以选择在高校或进入业界搞科研的专业。在行业高速发展的时期里,这种专业的特殊性让这批象牙塔里的学者赶上了时代红利。
随着AI热潮兴起,AI基础研究者有机会离开学术圈,投身工业界。在顶尖人才有限的情况下,谷歌、微软、亚马逊和苹果这些最有钱的科技巨头大手一挥就开出5倍以上的薪资招揽科研人员加入,抢人的同时也希望推动AI在公司内部发展。
比较典型的案例是,2015年,Uber从卡内基梅隆大学的机器人实验室打包带走了40人,其中亦不乏教授级学者。2018年,深度学习三巨头Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton获得了被称为诺贝尔计算学奖的图灵奖。当时,其中有两人已经从学界跨入业界,Geoffrey Hinton当时已经进入了谷歌,Yann LeCun则在Facebook。
同一时间,国内的百度、阿里、腾讯、滴滴等巨头也纷纷跟进,除了优厚的待遇,科技公司还能提供业务上产生的海量数据以及资源,这对AI研究者来说也有着莫大的吸引力,在理想情况下,这能够为后者的研究成果落地提供最全面的支持。
于是,大批学者走出象牙塔,来到大公司。
这在当时甚至引发了一场人才危机。毕竟高校仍是前沿技术的重要发源地,学界看着一个个大牛离开高校走进科技公司的大门,纷纷表示教授离职率的急剧上升,会影响高素质学生的培养,从源头上阻碍了这个技术领域的创新发展。