硅谷 AI 工程师内卷崩溃记:996 写代码项目被砍,连续熬夜只为讨好投资人

【新智元导读】亚马逊工程师一个周末辛苦写出的代码,因为项目最终被降级而白白浪费了。AI 爆火的背面,是一众硅谷大厂职工的疯狂内讧。越来越密集的活动日程表,越来越不可思议的 deadline,为董事会准备毫无用途的 AI 产物展示…… 被迫「内卷」的大厂 AI 工程师们,已经感到窒息。AI 爆火之后,硅谷的工程师们已经被「内卷」搞得精疲力竭,苦不堪言!放弃整个周末休息辛苦写出的代码,因为项目降低优先级全部白费。大家你追我赶,争取比竞家更快发布产物,一切都向速率看齐。领导疯狂发号施令,但对项目的实际影响漠不关心。为了赶

【新智元导读】亚马逊工程师一个周末辛苦写出的代码,因为项目最终被降级而白白浪费了。AI 爆火的背面,是一众硅谷大厂职工的疯狂内讧。越来越密集的活动日程表,越来越不可思议的 deadline,为董事会准备毫无用途的 AI 产物展示…… 被迫「内卷」的大厂 AI 工程师们,已经感到窒息。

AI 爆火之后,硅谷的工程师们已经被「内卷」搞得精疲力竭,苦不堪言!

放弃整个周末休息辛苦写出的代码,因为项目降低优先级全部白费。

大家你追我赶,争取比竞家更快发布产物,一切都向速率看齐。领导疯狂发号施令,但对项目的实际影响漠不关心。

为了赶工 AI 项目,毫无经验、也未经受培训的成员被纷纷拉进来;而另一边,许多人都在 deadline 前疯狂内讧,即使旁边就是技术大牛,也根本没有机会向他们学习……

以上,就是生成式 AI 爆火的硅谷大厂中,在发生的种种怪相。

「内卷」永不停歇

比如一名亚马逊的工程师。去年末,他在结束了几周的事情后,本来打算轻松地过一个周末。

然而,当他收到一个 Slack 消息时,一切都变了:上司要求他,必须在周一早上 6 点前完成一个项目。

于是,他的周末计划就这样泡汤了。他不得不取消朋友们的聚会,夜以继日地赶工。

这件事情的结局,以项目被降低优先级而结束。这意味着,他的所有努力都白费了…… 其实,这种情况对他来说已经司空见惯了。

AI 规模的专家们经常紧急开发出一个新功效,然而这些功效往往会突然被暂停,然后让他们去应对其他 AI 项目的紧急需求。

这位亚马逊工程师就透露,自己就曾在一个没有任何错误检测的环境中,为新的 AI 功效写了几千行代码。

然而,因为代码在缺乏必要测试的情况下极易出错,团队成员有时不得不在深夜互相联系,修复 AI 软件问题。

在他看来,亚马逊的高层更注重形式上的「我全都要」,然而当他们想要尽最大速率尝试复刻微软和 OpenAI 的产物时,产物质量就很难跟上了。

对于这些深陷大厂「内讧」的 AI 工程师,外媒给出了一个非常形象的比喻 ——「老鼠赛跑」(Rat race)。

在「老鼠赛跑」中,人们就仿佛试图获得奶酪奖励的老鼠,疲于奔命,但徒劳无功。为了获得眼前的奶酪,他们过着重复的生活,没有时间休息。

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google、微软工程师,都卷麻了

同样怨声载道、苦不堪言的,还有google和微软的工程师。由于担心技术落后于对手,他们时刻悬着这根弦,需要迅速推出工具。

英伟达 CEO 老黄说,AI 正处于「iPhone 时刻」。这也就意味着:整个硅谷都处于重大压力的笼罩之下。

项目进度不断加快,每一个 AI 发布都拼命抢在竞争对手之前。更荒唐的是,领导层对许多项目的实际影响也并不关心。

以上并不是某家特定公司的做法,而是整个行业的普遍趋势。

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google的一名职工体现,在高强度事情了大约六个月后,她感觉自己终于能喘口气了。

但在公司「边飞边造飞机」的产物开发策略之下,压力仍在不断增加。

一名亚马逊的 AI 工程师体现,为了赶工一个进度落后的项目,他的团队都被临时拉了进去。但问题是,成员既没有经验,也没有接受过相关的培训……

而管理层则为了 push 职工,经常举办「振奋人心」的演讲:「你们的事情将会革新整个行业!」

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无论是工程师还是其他职位的人,都有这样一种感觉:自己的事情越来越集中于满足投资者的期望,以及保持行业竞争力,而非解决用户的实际问题。

而且,为了追求开发速率,雇主们也忽略了监控上的影响,以及 AI 可能造成的其他负面效果。

因为长时间的事情、重大的压力、不断变化的事情要求,他们普遍面临着职业倦怠。

许多职工因为无法忍受这种高压和快节奏的事情环境,已经选择离开 AI 部门,或者在寻找下家。

是的,这就是生成式 AI 淘金热不为人知的一面。

为了在未来十年内预计收入超过 1 万亿美元的市场中保持竞争力,科技公司正竞相开发着各种聊天机器人、AI 智能体和图象生成器,为了训练 LLM 投入数十亿美元。另一面,是卷到窒息的硅谷大厂职工。

巨头们,纷纷为 AI 疯狂

而大科技公司的高管们,也毫不避讳地向投资者和职工们宣扬着 AI 对自己重大决策的影响。

微软的首席财务官 Amy Hood 在今年的某次财报电话会议上提到,公司在调整人手,优先专注 AI。而且,微软还将继续优先投资 AI,因为这是「塑造未来十年的关键因素」。

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Meta CEO 小扎也是如此。在最近的财报电话会议上,他大部分时间都谈论产物和服务,以及 Llama 3 的最新进展。

「我坚信,在未来几年里,我们应该大力投资,开发更先进的模型和世界上规模最大的 AI 服务,」小扎体现。

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在亚马逊,CEO Andy Jassy 也对投资者体现,生成式 AI 机遇空前,因此需要增加资本投入,绝不可错过这次机遇。

「我认为,我们中任何人在技术规模都很少见到这样的机会,至少自从云计算出现以来,甚至自从互联网问世以来,」Jassy 给出这样的判断。

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速率,一切都为了速率!

如今在 AI 竞赛中,这些大厂一边在裁员,一边在尽最大努力挖来更多 AI 专家。

曾在苹果事情四年的老职工 Eric Gu,参与了包括 Vision Pro 头显在内的关键性项目。

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他体现,自己越来越强烈地感觉到,自己的发展十分受限。虽然身边到处都是人才和大牛,自己却没机会向他们学习。

「苹果非常注重产物,因此我们总是面临着重大压力,需要高效事情、快速推出产物、增加功效……」

这种快节奏的压力,让 Eric Gu 不堪重负。

终于,大概在一年前他选择离开苹果,加入了 AI 草创公司 Imbue。在那里,他也能够参与野心勃勃的项目,只是节奏可以更平和。

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一名微软的 AI 工程师也透露,公司正深陷激烈的 AI 竞争之中。

而且,为了追求速率,微软也忽略了伦理和安全保障,这导致团队还没来得及考虑潜在后果,产物就在仓促之间被推出。

他还指出,由于所有科技大厂都能接触到几乎相同的数据,因此 AI 规模实际上并不存在真正的竞争优势。

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的确,拥有超 20 万用户热门项目的独立软件工程师兼数字艺术家 Morry Kolman 体现,在 AI 技术迅速发展的今天,很难去判断哪些规模值得投入时间。

而这就非常容易导致职业倦怠,因为你很难对一件事情保持持续的热情。

在google,一名 AI 团队成员体现,职业倦怠主要来自于竞争压力、更紧迫的时间表和资源短缺,尤其是在预算和人员配置上。

尽管许多顶尖科技公司都体现在追加对 AI 的投入,但在紧迫的时间表下,所需的人力往往难以实现,即使在google也是如此。

匆忙的产出,导致google数次面临尴尬的翻车。

Gemini 图象生成工具在今年二月发布后,因为犯了历史错误而仓皇下线。

而在 2023 年初,google职工也批评了公司领导层,尤其是 CEO 劈柴。明眼人都能看出,为了跟 ChatGPT 对打,google匆忙推出的 Bard 明显处理不当。

这名十多年的google老职工体现,不仅如此,行业普遍都在削减成本,众多公司也不得不为了满足投资者的期望、提高净利润而采取大裁员。

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紧凑的会议日程安排,也让团队面临着重大的压力。

AI 团队的日程表上,是 2023 年 5 月的 Google I / O 开发者大会、8 月的 Cloud Next 以及 2024 年 4 月的另一场 Cloud Next 大会。

比起以前,这些活动的间隔大大缩短。对于一个需要按照会议时间线推出功效的团队来说,这意味着重大的压力。

同样的压力,也存在于政府机构和草创公司中。

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一名政府机构的 AI 研究员体现,尽管政府行动较慢,但他仍感受到必须快速跟进的压力。因为如今生成式 AI 的影响力已经破圈,波及到了各个圈层。

草创公司同样如此。数据科学家兼 AI 政策顾问 Ayodele Odubela 提到,一些草创公司获得了大型风投的投资,在趁热打铁地加班加点。这些投资者期望的,是高达十倍的投资回报。

为了用 AI 而用 AI

除此之外,大厂的 AI 工程师们,还有很大一部分事情只是为了使用 AI 而使用 AI,而不是为了解决商业问题或直接服务于客户。

一名微软的 AI 工程师体现,在自己接触到的任务中,有不少就只是在为 AI 的炒作贡献素材而已,并没有任何实际的应用价值。

比如,对于明明不涉及生成式 AI 的问题,也要想办法用大语言模型去解决,即便这样会让效率更低、成本更高。

另一名在互联网大厂事情的软件工程师,也被调到了一个研究 LLM 新团队,原因只是「AI 太火了」。

这位有多年机器学习经验的工程师认为,当前生成式 AI 规模的事情,充斥着大量虚假的承诺和过度的宣传。

外界看来,似乎每两周都会有重大进展,但其实大家都在重复相同的事情。

比如,他就经常需要在三周的时间内,为公司董事会准备好全新的 AI 产物演示,即便这些产物实际上「毫无用途」。

此外,为了取悦投资者并获得资金,他还特地制作了一个网页应用。当然,这与团队在进行的事情并无关系,而且在演示完成之后也再也没有人用过。

一名金融科技草创公司的产物经理体现,高层想要推出一些 AI 加持的解决方案,但却不知道针对问题是什么。

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比如,他曾参与的一个项目是将公司一直在用的算法重新包装成「人工智能」。并且,还开发了一个供客户使用的 ChatGPT 插件。

一名在零售监控草创公司事情的 AI 工程师体现,公司总共只有 40 个人,而他是其中唯一的 AI 工程师。

在这里,他除了要负责处理所有与 AI 相关的任务外,还需要面对由那些完全不了解 AI 的投资者提出的「根本无法完成的需求」。

如今,饱受折磨的他一心只想离职去读个研究生,然后进行独立研究并发表成果。

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车速太快容易翻

正如前面提到的,各个大厂在快速推出产物的压力下,纷纷缩减常规测试,并搁置了对 AI 准确性的验证。

然而,为了赶超竞争对手而急推的 AI 项目,很容易「翻车」。还是以不止一次深陷「歧视」风波的google Gemini 图象生成为例。

比如,当用户要求生成「1943 年的德国士兵」时,它就会给出各种不同肤色的人穿着当时的德国军装的图象。

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而在生成「19 世纪的美国参议员」时,甚至同时给出了黑人、拉丁裔,以及土著女性的形象。

然而,美国第一名女参议员是一名白人女性,于 1922 年任职。这显然是罔顾了种族和性别歧视的真实历史。

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对此,Odubela 体现,随着 AI 技术迭代速率越来越快,审慎的思考和严格的评估比以往任何时候都更为重要,但一些大厂似乎不仅不 care,甚至还在做着相反的事情。

参考资料:

https://www.cnbc.com/2024/05/03/ai-engineers-face-burnout-as-rat-race-to-stay-competitive-hits-tech.html

本文来自微信公众号:新智元 (ID:AI_era)

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