“现在读AI博士已经太晚了”

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梦晨 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

谷歌生成式AI团队创始成员竟然劝退AI博士?

Jad Tarifi,这位在谷歌待了近十年、参与创立了谷歌之一个生成式AI团队的大佬,最近直接开炮:

别为了赶AI这波热潮去读博士了,等你毕业,AI本身都可能被解决了。

要知道,现在Meta这样的科技巨头为了抢AI人才,签约奖金都开到了几亿美元的天价。

在这种疯狂的人才争夺战中,Tarifi的这番话简直就是一盆冷水。

网友们对Tarifi的观点反应两极分化,有人认为他是过河拆桥,也有人觉得他说的是大实话。

“五年博士读完,AI都进化到哪儿了”

Tarifi可不是随便说说的,从他的亲身经历就能看出来。这位2012年从佛罗里达大学拿到AI博士学位的大牛,毕业就加入了谷歌。

后来他创办了自己的公司Integral AI,致力于开发基础世界模型。

他的观点非常出人意料:“AI本身会在你读完博士之前就消失。甚至像AI应用于机器人这样的事情到时候都会被解决。”

他给出的建议更是直接——要么去搞AI生物学这种还处于非常早期阶段的细分领域,要么就干脆别碰AI了。

在他看来,博士学位是只有“怪人”才应该去读的东西,因为这意味着要“牺牲五年的生命和承受大量痛苦”。

除非你对这个领域痴迷,否则我不认为任何人应该去读博士。

Tarifi说得斩钉截铁。他认为在当今世界发展如此之快的情况下,在学校外面反而能取得更多成就。如果你不确定,那就默认选不读,专注于在现实世界中生活。你会进步得更快,学到更多东西,对变化的适应能力也更强。

更狠的是,他认为那些需要长时间完成的学位,比如法律和医学,也都遇到了麻烦。

在当前的医疗系统中,你在医学院学到的东西已经过时了,而且都是基于死记硬背,人们可能最终会为了高级学位浪费八年的生命。

AI正在重塑就业市场,新人最受伤

Tarifi的观点不是完全没有根据。最新数据显示,AI正在成为裁员的主要推手之一。

根据人力资源机构Challenger,Gray & Christmas的数据,仅在2025年前七个月,美国就有超过1万个工作岗位因为生成式AI的采用而被裁掉。该公司现在将AI列为今年导致劳动力减少的五大原因之一。

更夸张的是,2025年到目前为止,美国公司已经宣布裁员超过80.6万人,这是自2020年以来同期更高的数字。

科技行业首当其冲,仅该行业就有超过8.9万人被裁。自2023年以来,超过2.7万个科技岗位的流失被直接归因于AI驱动的冗余。

Shopify的CEO Tobi Lütke今年早些时候在给员工的备忘录中直接说:“如果AI能做这份工作,就不再需要新员工了。”

在咨询巨头麦肯锡,数千个AI智能体已经部署到整个公司,经常接手以前由初级员工处理的任务。

在“AI优先”的多邻国,CEO Luis von Ahn正在以员工“使用AI的流畅度”来决定公司的 *** 和晋升。

耶鲁管理学院组织行为学副教授Tristan L. Botelho表示:“很多刚大学毕业的入门级工作都是知识密集型的,你要收集数据、转录数据、 *** 基本的可视化图表,从头开始了解组织。AI在这方面做得相当好,我听到很多经理说我们可以减少入门级员工人数……更大的颠覆可能发生在这些低级别员工中,特别是那些工作可预测、技术含量高或更通用的岗位。

Kenneth Kang的经历可能是当下无数应届生的缩影。这位计算机科学专业毕业生在毕业后的之一年申请了超过2500份工作,只得到了10个面试机会。

他以为凭着3.98的GPA、推荐信和丰富的过往经历,也许可以轻松获得一份 *** 工作,但事实并非如此。

Kang在经过10多个月的不断求职后,最终在他之前实习过的阿迪达斯找到了工作。而他的经历实际上比许多同届毕业生要好,他的一位同学已经找工作两年了。

近一半的美国Z世代求职者表示,他们认为人工智能已经让他们的学位贬值了。

应届毕业生还面临着就业市场的收紧——在截至5月的12个月里,应届大学毕业生的失业率已经攀升至约6%,明显高于美国平均水平约4%。

未来需要什么样的人才?

面对AI浪潮,Tarifi给出了一个建议:发展社交技能和同理心。

他认为,虽然硬科学可以学习,但提示词工程和使用AI的专业知识涉及“情感谐调”和“良好品味”。

他还补充道,在AI领域工作并不需要掌握每一个细节:

我有AI博士学位,但我不知道最新的微处理器是如何工作的。

比如你会开车,但可能不知道汽车的每一个细节。但如果你知道出了问题该怎么办,那就足够了。

Y Combinator创始人Paul Graham在帖子中也表达了类似观点,他说低级别的编程工作已经在消失,因为AI擅长做杂活。

所以我认为保护自己免受AI影响的更佳通用建议是,把某件事做得非常好,让你的操作水平远远高于杂活的水平。如果你对某件事没有深厚的兴趣,就很难把它做得非常好。

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