AI網紅能年賺百萬，普通人的新機會來了？
來源｜運營研究社作者 | 張知白編輯 | 楊佩汶設計 | 晏談夢潔2023 年 ，數字人成為了當紅的“流量話題”和“商業機會"。不管是 AI 孫燕姿走紅網絡，還是 AI 數字
【新智元導讀】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。越來越密集的活動日程表，越來越不可思議的 deadline，為董事會準備毫無用途的 AI 產品展示…… 被迫「內卷」的大廠 AI 工程師們，已經感到窒息。
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。
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。
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。
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。
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。
一位在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。
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。這顯然是罔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。
參考資料：
https://www.cnbc.com/2024/05/03/ai-engineers-face-burnout-as-rat-race-to-stay-competitive-hits-tech.html
本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era）
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