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人才大戰(zhàn):過去的迴聲
精英人工智能專家的稀有性
裁員困境
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Meta和Openai的人才大戰(zhàn):AI如何鑄造精英但取代他人

Jul 13, 2025 am 11:07 AM

Meta和Openai的人才大戰(zhàn):AI如何鑄造精英但取代他人

科技行業(yè)的激烈競爭在AI影響就業(yè)方式上產生了分歧。雖然公司為精英AI專家提供奢侈的薪水套餐,但整個行業(yè)中裁員的廣泛削減。影響的角色超越了傳統的支持功能,例如人力資源和客戶服務,現在擴展到軟件工程和中層管理。

人才大戰(zhàn):過去的迴聲

目前急於聘請AI專家的人類似於2000年代Microsoft和Google之間的激烈人才競爭,這是Google快速增長引起的。正如Google強調了互聯網的革命力量一樣,它吸引了工程學中一些最敏銳的思想,迫使微軟重新考慮其僱用和保留策略。 2005年,在高管Kai-Fu Lee離開Microsoft加入Google之後,Microsoft對Google採取了法律訴訟,強調了為頂級技術人才和Google的積極招募方法而奮鬥。

除了人員之外,兩家公司還直接參加了基於Web的技術。儘管Microsoft使用Internet Explorer控制了瀏覽器市場,但Google的出色頁面排名系統使其成為主要的搜索引擎。值得注意的是,由於擔心收入損失,Microsoft擱置了其早期搜索項目關鍵字,從而使Google能夠主導在線廣告空間。這說明了一個更大的對比:Google的清潔界面和像用戶引起的Docs這樣的協作工具,而Microsoft的Legacy Systems則努力適應快速移動的網絡。今天,即使是Google Chrome和Google搜索也面臨著OpenAI的新威脅,OpenAI最近宣布了自己的瀏覽器。

精英人工智能專家的稀有性

為人才的鬥爭集中於機器學習中著名的博士學位計劃以及經驗豐富的專業(yè)人士的AI專家,這些專業(yè)人員領導了領先公司的主要創(chuàng)新。 Meta's recruitment of Scale AI co-founder Alexandre Wang and several veterans from OpenAI and DeepMind exemplifies this trend, pointing to key future directions such as advanced reasoning (Hongyu Ren from OpenAI), multimodal systems (Huiwen Chang from OpenAI and Jack Rae from DeepMind), large language model infrastructure, and AI agents (Trapit Bansal from OpenAI).在全球只有幾百個人擁有這樣的專業(yè)知識的情況下,薪水飆升,而傳統軟件工程師的工作機會(可以自動化的工作)正在縮小。

來自OpenAI,Meta和DeepMind的前員工,包括Ilya Sutskever(安全超級智能的創(chuàng)始人),Mira Murati和Lilian Weng(思維機器實驗室的創(chuàng)始人),繼續(xù)推出創(chuàng)新的創(chuàng)業(yè)公司。但是,資金充足的科技巨頭通過在財務上超越這些努力來破壞這些努力。具有諷刺意味的是,這種不斷的人才運動可能會導緻小型網絡中的思想融合,從而限制了真正的創(chuàng)新。長期進步將取決於確定新穎的挑戰(zhàn),並將AI納入醫(yī)療保健,科學,金融,法律,編程,營銷和銷售等專業(yè)領域,而不僅僅是改善現有模型。例如,生物技術公司ARC Institute正在開發(fā)一種機器學習模型,該模型對100,000種的遺傳數據訓練,以檢測與疾病相關的突變並有助於藥物開發(fā)。

裁員困境

自2023年以來,大型科技公司爭奪AI明星,已取消了15萬個工作崗位。微軟的大規(guī)模裁員針對9,100名工程師,而英特爾計劃的20%降低突出了該行業(yè)今年在AI的400億美元投資的矛盾。 NVIDIA首席執(zhí)行官Jensen Huang表示,AI現在能夠處理編碼,數據分析和戰(zhàn)略規(guī)劃,這是技術公司的核心。

根據世界經濟論壇2025年的就業(yè)報告,將有9200萬個失業(yè)與1.7億個新角色,要求工人迅速適應自動化。成長領域包括體力勞動(建築),情緒智力(老年護理),機器人技術(體力智能)和可持續(xù)性 - AI增強而不是取代人類努力的領域。到2030年,數字流利性和創(chuàng)造性的解決問題將超越重要性的編碼技能。大學必須通過對計算機科學課程進行現代化的反應,以強調深度學習,強化學習,多模式AI和AI基礎設施設計,這越來越多地需求。

我們進入了一個極端勞動力部門的時代,讓人想起早期的互聯網戰(zhàn)鬥,但後果卻更大。儘管精英研究人員獲得了巨大的回報,但中級專業(yè)人員可能會過時。當公司追逐阿吉(Agi)時,他們面臨著道德困境:我們可以迅速培訓工人以跟上AI的步伐,還是工作流離失所會引發(fā)社會動盪?答案不僅會塑造技術,而且會塑造社會本身將在未來幾十年內塑造。

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