工业界做AI急功近利现象

楼主在某公司做ml，发现组里manager和组员都急功近利，以新project，新method为尊，强行急于扩大/创造/吹牛自己的scope，并没有重视base service的维护和改进。project做完也是以吹牛为主。因为ml的model不如infra或者application一样有明确的实现功能，基本上如果能有一点ab test结果就能把model的作用吹到天上去。公司的最高层好像也不怎么懂ml，就任由下面的各org吹大牛说自己的某个model用了什么牛逼的方法做出来什么牛逼的成绩。

楼主很困惑，请问这个情况是楼主所在的组的特别情况，还是这个specific公司的情况，或者是整个ai工业界的情况？

感激你的老板保住你们组的funding吧，不然哪天executive team不敢兴趣了只能全team裁掉或者减headcount走一个没法 refill就少一个，我们director每次都很透明我们全组的budget是几个m，还能找几个人，哪个stakeholder哪方面项目对加budget有作用，哪些impact才是大老板们关心的，讲真我觉得比太多书呆子型manager强太多，再好的project也得要有人 sell出去。senior ic的communication真是阻挡成为manager最大的挑战，而一般new grad进来普遍都会怪大老板们只会吹，但是实际上会来事会沟通在组织里有势力的老板才是你们的幸事，如果在亚麻你老板技术再强不会撕逼，分分钟一堆pip名额砸过来。

AI说了这么久，to b 端利润薄，推销难。to c 端也就是广告，电商，和征信能变现，推荐人系统能带带流量。
但这些领域其实用ML都用了几十年了，netflix 推荐人大奖08年都被人拿了。现在所谓的 AI 企业和课题水分很大，但是又有什么办法呢，大家都是大洋上的小帆船，风来了哪管你是不是顺风，都要被吹着走。

仔细想想 这个不限于AI不限于工业界不限于软件行业 可能是普遍人性吧

泡沫又又又出现了。。。

不急功近利对自己有什么好处呢？

这不错了 起码还有实际应用效果 真正的问题是 为什么学术界的AI一点用都没有呢 ICML/NIPS每天证明搞些有的没的 一点实际价值没有！

这样才能拿到钱啊

invisibili 发表于 2020-12-12 16:56
仔细想想 这个不限于AI不限于工业界不限于软件行业 可能是普遍人性吧

这个现象确实是不限领域，而且主要出现在比较成熟的组里面。组里还有比较有原则的senior时，这些事情会被压制住。但是一旦senior离开并且新来的人急着升职，各种没下限的launch都慢慢出现了。

先做大，再分蛋糕。没有钱，搞不下去，更没人去做基础上的事情了。
如果学术界还有一只有形的手（基金分配）指引着方向，那么工业界说的不好听一点就是有奶就是娘。不能拿学术界的标准来衡量工业界。

做头头的不这么说哪里来钱能招到你这样干活的人