人工智能，深度学习，是不是继生化环材之后的第五天坑?

大v

毕业即失业

原文地址：https://www.zhihu.com/question/343509559

继续前进

我就是那个被计算机和人工智能改变命运的人。
因为深度学习，硕士期间我从软件开发转到了兴趣更浓的算法岗，和很多优秀的人成为朋友；
因为深度学习，我获得了耶鲁大学NLP算法大赛全球第2名，发表了顶会论文和发明专利；
因为深度学习，我在校招中收获了多家算法ssp offer，得以用技术为实际业务场景赋能。


如果不是对人工智能的向往，也许4年前本科毕业到现在，我依然在一家不知名小公司，拿4k的工资做自己并不喜欢的工作。
但不得不承认，人工智能井喷式增长的红利正在消失，开始趋向冷静过度期。知乎网友就对这一现象做过总结，19供大于求，20诸神黄昏，21灰飞烟灭，22人间地狱。
还有网友调侃道，「大家不用愁以后要怎么起标题了，2023年以及2024年的秋招算法岗标题我已经起好了。」


1. 算法这么卷该怎么办？

如果去看动物世界，你会发现我们人类和动物一样，都处在一个弱肉强食、适者生存的社会。
16年AI刚火的时候，大家对深度学习都不熟，只要能跑通CNN模型，会一点tensorflow框架，基本就是大厂随便进，拿下至少20k/月的算法offer。
后来，越来越多的人发现了AI这块充满诱惑的蛋糕，结果科班和非科班的，专业和非专业的，都一股脑往里挤，僧多粥少自然竞争惨烈。
所以算法变卷，确切地说是门槛变高了，而不是人工智能或深度学习领域本身在走下坡。
面对这一现状，本质是提升自我，和其他竞争者形成「非对称优势」。所谓非对称优势，就是拿你擅长的和我擅长的东西比一比，我比你更有优势。
比如我们都会刷题，但我能每天5道题风雨无阻，半年刷遍了leetcode和剑指offer，手撕代码基本畅通无阻；
比如我们都有实习经历，但我研一就开始重视项目，经过面试积累和简历迭代，很早拿到了大厂offer；
比如我们都会敲代码，但我除了编程还坚持打球和学习英语，扩展自己在程序员领域之外的技能；
比如我们都爱刷抖音，但除了看小姐姐跳舞，我更爱关注up主分享学习方法，增加个人杠杆。
比如我们都懂深度学习，但我能在某一个子领域专研到极致，让简历有好多个亮点。
诸如此类，具备了非对称优势，一种腹有诗书气自华之感油然而生，无论客观环境多么“恶劣”也能脱颖而出。
2. 人工智能依旧是香饽饽

和生化环材等专业不同，计算机特别是人工智能相关算法岗，依然是我们所处时代，普通人获得高薪的最好机会。
下面这张图是部分公司针对硕士的算法薪水。


再来看看国外，根据《2021开发者生态系统现状》报告显示，美国程序员年净工资最高，达到了 102,000美元，其次分别是加拿大、英国（54,000美元）和德国（33,000 美元）。中国程序员的中值薪资并列第12位，为 21000美元。
8月26日，《商业内幕》杂志在一份泄露的亚马逊文件中发现，为了将程序员和产品经理招聘进来，亚马逊的招聘人员有权给他们定多高的薪水。文件显示，对于一些更高级别的职位，薪酬总额可能高达71.54万美元（约合人民币462万元）。
所以人工智能依然是国内国外的香饽饽。
这里咱们也要澄清一下，算法岗或程序员的“高薪资”是有很多客观因素的，例如：
1）程序员加班较为严重，996是家常便饭，程序员的时薪和普通专业岗位相比，并不会多出很多；
2）互联网公司主要集中在几个一二线城市，一二线城市的薪资水平本身就会高一些；
3）信息科技和互联网，是这个时代投入很大的赛道，进来的钱多了，身处其中的人自然收入水平会拔高一些；
4）培养一个合格的程序员太难了，互联网是工业化的高级进阶版，它的很多应用一旦被开发出来，边际成本会变得非常低。一个优秀的程序员，在后期可以帮公司节省大量成本。
符合时代背景、资本持续入场、布局一线、同时比其他岗位付出更多的时间成本，程序员的薪资自然水涨船高，而深度学习等算法岗又是里边的典型。
至于“天坑”的说法，是因为很多人半路出家往里冲又没收获满意的offer，觉得非常不公，努力付之东流。
真正的底层逻辑是，这个行业的门槛提速，远高于薪水涨幅。如果知识储备的速度没有赶上门槛，不好意思，只能暂时被拒之门外了。
3. VUCA时代，是挑战更是机遇

当前我们正处在VUCA，一个变幻莫测的时代 (VUCA是volatility，uncertainty，complexity，ambiguity的缩写)。全球每天产生的数据高达491EB，每天接受的信息量是前人(100年前)的数千倍。
人社部《人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供需比例严重失衡。
同时报道也提到，产业对人才质量有着高标准和高要求，在教育背景、工作经验等方面设立了较高的准入门槛。
所以出现了一边是1:10的供不应求，一边是算法岗竞争100:1的供过于求画面。
如果你最近刚入学，不妨参考一下我之前的回答：计算机研究生刚上岸，深度学习方向，想要就业的话，应该如何规划研究生三年？
认识自己，制定合理规划，进入大厂拿到人工智能方向的offer也没有想象的那么难。
4. 热爱自己的专业

最后我想说，无论是生物化学环境，还是材料物理土木，专业是我们的立身之本，请热爱自己的专业。
浙江大学连续7年最受同学喜爱的老师——郑强教授以说话一针见血，幽默风趣闻名。可很少有人知道，学识渊博的郑强老师是高分子领域的专家学者。


在一次演讲中，强哥分享了一段参加学校音乐比赛获得第一名的经历，“虽然我的唱歌水平还可以，那也远不如音乐专业的老师。但正因为报幕时，主持人介绍我是高分子领域的教授，让台下的专家评委都感慨：教高分子的老师能唱成这样已经很不错了，实在不容易！就都把票投给了我。“
用“天坑”形容自己的专业，虽是调侃，却并不妥当，缺少了对自己专业的责任与热爱。
每一个人，每一种岗位都需要付出汗水和努力，只要你在自己的领域持续深耕，不急于求成，薪水、名誉、福利、地位都会一样一样来到你的跟前。
愿我们都能怀揣着对美好生活的向往，持续坚定地前进。
<hr/>最后和你正式介绍一下自己哈：
我是叶琛，一个爱旅行，懂养生的算法工程师兼干货答主，也是个喜欢用接地气的文风为年轻朋友分享互联网经验和算法知识的人。
原创不易，如有帮助请给 @Giant点个赞，谢谢啦！
Reference

[1] 2022秋招算法岗卷成人间地狱！高薪惹眼，招录比100:1
[2] 亚马逊内部文件泄露，程序员薪酬高达 462 万元

长长的路

有人提到算法岗位需要强力工程能力支撑，我表示，从个人发展和技术追求角度来看，举双手双脚赞同，但是从整个社会角度来说，表示这是狭隘且内卷的观点。
合理的团队设置，做算法就是做算法，肯定偏数学点，作开发就是做开发，写码多一点，本来职能就要分开的，不然团队老大很难评价员工产出，一个人干了全组的活，剩下的员工用来背低绩效不成？
实际上，大部分算法工程师也不像大家说的那么不中用，好像知乎的人，动不动就调侃算法工程师只会Python调包，退一万步，就算只会 python 调包，很多公司的算法工程师都是在接垃圾业务，根本用不上复杂的底层逻辑，甚至 python 套个 flask 上线都够用，又不是人人都在头条，快手，阿里，动不动流量上千万，几个亿。到这种程度，别说算法工程师，就是后端开发的不学习，一样吃力做不成。另外有人提部署移动端这个难题，又说的好像算法工程师也是傻逼，这绝对不是算法工程师本身的能力问题，而是芯片开发周期长，很多芯片开发发版到商用都是按年记，很多目前只能支持caffe，你可劲玩模型，玩出花来你给我转成caffe，写底层算子烦死你好吧。
算法岗位比较惨的地方在于，除了刚刚冒起，就碰到经济周期外，真正的隐藏因素是算法岗砸盘能力巨强，没有生态可言，真的不要怪罪算法工程师的工程能力了，这是表面形象而已，算法岗位在商业化过程倒过来没有推进算法岗位的膨胀，反而是有力的降低了门槛，砸掉了后人的饭碗。
为何这么说呢？
比如我们在移动端爆发时代写代码，那时候，就是产品经理和码农各种相爱相杀的江湖，产品可劲琢磨各种互动功能，一个功能一个码农写上几天，10个功能10个码农写上几天，100个功能就是100个码农写上好几天，只要有需求，就有码农的生路，有多少产品需求，就有多少码农，有多少码农，就有多少垃圾代码，就产生多少解决垃圾的新工具，接着产生很多坑，就需要找来更多码农填，而且，不用博士，硕士，专科也行，甚至出现了我们公司有一个好idea，就缺一个码农的传说。
做算法却不是，一个非常不错的算法提出来了，首先刷榜的凉了，刷不上去，做应用的傻了，部署不动，学生惊呆了，我 paper 发不出去，教授愤怒了，我经费没戏了，企业老板乐了，终于不需要这么多昂贵的博士了。google笑了，小公司别做AI都给老子让路。
看到了吗，大家是不是做算法都有这种我碾压你，我骄傲的内卷心态？是不是每个博士硕士心中都有搞死你我就是大牛的觉悟？是不是每个教授都在想着我刷个人人都无法超越的SOTA，以后桃李天下，经费都是我的冲动？算法岗位一开始，就是靠这种东亚典型内卷思维启动的，但是各种客观原因，商业蛋糕却没法做大成移动互联网时代的规模，导致一下子后来者集体鬼哭狼嚎。
每出一个算法，就是砸掉一堆人的饭碗，而这些被砸饭碗的人，没有财力复现你的工作，只能跟着你走，10个人的饭，硬生生吃成一个人的。
就算你工程能力再强，做 AI 的理念，必然是取代昂贵劳动力，同时创造出新的劳动岗位，但是呢，AI 首先是要取代昂贵劳动力，也就是说，你不论是谁，只有做出一套能够取代自己的算法，你才是合格的算法工程师。别叽叽歪歪啥算法工程师不懂业务耦合，不懂工程部署，相信我，我业务耦合，部署，甚至产品我都摸过，这难度不是小地方小投入就能够玩起来的。但是，要小地方全情投入AI这玩意，前提是和写APP就能套几千万投资的时代才有可能，AI是不可能的了。
算法工程师工程再厉害，一个职业没有好的商业生态，不能转起来，要求从业人员又是坦克，又是奶妈，还要当得了盗贼，这种有你无我的环境，从业人员再厉害，最终还是伪生化，没人有好日子可过。

清风寡欲

真正赚钱的行业，大家都是偷偷干，谁也不会告诉你。比如几年前的自媒体，能赚钱的都是批量注册的工作室。没人告诉你自媒体怎么样才能赚大钱，他们都是偷偷的玩。
前段时间因为一些原因赚不到钱了，然后他们就跳出来四处喊搞自媒体能发财，目的就是卖劣质的教程和账号批量管理软件，最后捞一笔就跑路。
其他领域也差不多，有人吹人工智能、5G、物联网等等，不是他们想让你进去赚钱，而是想让你进去充当廉价劳动力，或者忽悠人傻钱多的土豪投资。最不济还能割点韭菜。
这个社会就是这么险恶，外人从来不会为你着想。

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感恩由您

记得去年找工作，转行来计算机的基本都找算法岗，包括，物理生物化学机械等等诸多理工科专业。很明显，理工科的大家谁还没学过数学，算法不就是数学吗，看看西瓜书，run一下mnist。谁还不能去应聘个算法工程师的岗。于是算法岗在短时间内呈空前的红海状态，堪比生化环材，因为生化环材的也都来竞争算法岗了。
另一边，需要扎实代码基础的前后端，甚至底层开发岗位依旧能保证不错的就业形势。
这几年的舆论导向一个劲的鼓吹人工智能人才缺口有多大，聪明人如果只看舆论，还叫聪明人吗。看看目前市场上落地的人工智能应用有哪些，你还会觉得算法甚至整个人工智能人才缺口有说的这么大吗？
即使有，那种就会调个包调个参，看了两周吴恩达的转行思路已经行不通了。

检验医师

施一公眼里，二十一世纪是生物学的世纪。
潘建伟眼里，二十一世纪是量子计算机的世纪。
马云眼里，二十一世纪是电商的世纪。
波士顿动力公司眼里，二十一世纪是机器人的世纪。
科大讯飞眼里，二十一世纪是语音识别的世纪。
材料科学的教授眼里，二十一世纪绝对是材料学的世纪。
你还没发现吗，每个人都想壮大自己的队伍，把别人拉拢过来，一起上路，至于二十一世纪到底是啥的世纪，我不知道，我只知道，大学生应该多关注数据，关注社会需求，不要闭门造车，不要把自己关在象牙塔里，身体在象牙塔里，思想一定要飞出去，看看这个世界在干嘛。