互联网留不住科学家

在这个冬天的裁员大潮中，科学家也正在离开互联网。11月，复旦大学官宣原蚂蚁集团副总裁、AI团队负责人漆远正式加入复旦大学，出任复旦大学“浩清教授”及复旦人工智能创新与产业研究院院长。

漆远只是近期离开互联网大厂的科学家之一。差不多与他回归学界同时，京东技术委员会主席周伯文也已从京东离职创业。

“几乎每个月都能看到大厂科学家离职的消息。”刚刚离开某大厂AI研究院的明德说。这让他有些感慨。正如一位知乎答主在一个回复里说的：“这波AI热潮阶段性结束，神仙们归隐山林，普通炼丹师该考虑转型了。”

科学家当年高调加入，又在如今低调离场，人来人往也见证了AI领域从绝对的热潮转为低谷。

作为一名普通“炼丹师”，明德觉得在大厂做科研日子自然没有大学里好，除了研究方向有些受限，还要和业务部门抢项目，但大厂开出的体面薪酬也是其他地方所给不了的。

“没办法，科学家也要背KPI。”

01 留不住的科学家

在阿里的7年时间里，漆远曾任阿里数据科学技术院执行院长、蚂蚁集团首席AI科学家及数据智能委员会主席，也完整经历了一个大厂研究院的成长和动荡。

2014年，当时已经是美国普渡大学计算机系和统计学系终身教授的漆远，在阿里技术委员会主席王坚的邀约下，登上了回国的飞机。为了拉来漆远，王坚给出的“诱惑”是阿里用之不尽的商业数据，大量数据的价值蕴藏其中，并让漆远在建立超大规模机器学习平台。

与漆远同一时期回来的，还有美国密歇根州立大学终身教授金榕，阿里数据技术研究院iDST就此创立，当年这个号称阿里最神秘部门，目标是确保阿里在未来数十年做到技术领先的地位。

但风风火火的iDST就像是一场浅尝辄止的尝试，iDST成立不久，就发现技术突破、落地的时间被低估，而这些从高校迈入商业公司的科学家，身在局中也不得不跟着转身。

2015年夏天，成立不到一年的iDST被迅速拆分，这些被王坚邀请回来的科学家走出实验室不到一年，就被送往各个事业线，其中金榕去了淘系；漆远则去了蚂蚁金服。

“说白了，技术和商业能不能相互理解，这可能是当时最大的矛盾。”后来漆远在回顾这场实验时表示。

据此前媒体报道，当时阿里对于iDST的角色定位，是要做阿里其他部门不愿做也做不了的事情。而这个创新部门，也没有背负绩效考核目标。

但事情渐渐发生了一些变化。技术和商业的矛盾不容易解决，但打造技术研究院的意愿仍在，于是在2016年，达摩院计划被提了出来，许多iDST的旧部后来也选择加入达摩院。相比前身iDST没有绩效考核，达摩院计划在提出时就强调，其使命是技术创新，但需要结合阿里的具体业务。

AI落地困难自然是造成这一困境的重要原因。

事实上，AI这一波的红利本质上来源于大数据、大算力的提升，所谓“多人工少智能”，大多数漂亮的paper在实际业务中效果都比较差，直接的结果就是商业化进度不理想。

大公司成立研究院，本质上都希望借助公司已有的数据和平台去做一些工作，最终反哺公司的业务，但在实际上，就像AI四小龙作为这一波热潮中的代表一直没能赢利，企业所遇到的商业化问题，互联网AI研究院也差不多都遇上了。

但科学家和业务之间的矛盾，体现的最明显的并不是在管理者身上，而是那些夹在科研和业务之间的研究员，不仅要有成果，也不能只专注于手头的科研工作。

对于他们来说，就是在接连的架构调整之中，“一阵要配合业务，一阵又要注重研究产出。”

其实，这种情况不仅存在于阿里，研究和业务产出之间的矛盾在各个企业研究院都广泛存在。

一位先后待过大厂研究部门和业务部门的技术人士对20社表示，在与腾讯的研究院和阿里达摩院合作的过程中可以感受到，共同点是科学家们光产出paper是不够的，他们都有业务产出的压力，为此甚至有人会挨个和业务部门的人接触，目的是“分到一些业务”。

而字节跳动AI Lab实验室在架构上直接属于字节跳动的Data部门。据科技媒体量子位消息，去年马维英作为实验室主任离开后，AI Lab下的各个组直接对接Data部门，这意味着，AI Lab在字节跳动技术体系内的地位进一步下降。

“业务部门可能以前是对研究院抱有很大期待的，但经过这么多年发展，发现很多很顶尖的paper，在业务里其实是没法用的。”上述人士表示。

这就是做研究和业务的巨大鸿沟，一个例子是，做研究的时候，用到的数据可能是很完美的，但实际上业务里的数据很复杂很“脏”，反而可能是一些简单的策略会更有效。

“作为业务部门其实也不太乐意和他们合作，就算是包给他们做，洗数据、调模型这些事情还是要我们来配合，再加上一些沟通的成本，还不如业务部门自己解决。”该人员表示，合作之后，双方可能还要掰扯一些KPI计算分配这些细节问题。

因而，很多时候业务部门把一些边角的工作给到了研究部门，核心的业务扔紧握在自己手上，最终研究部门的成绩也不会出彩。

这导致研究部门非常尴尬。

一位业内人士表示，大佬们在业务和科研之间摇摆，跳来跳去都还有响亮的title，那埋头做科研的一线研究员就可能夹在其中，耗费了自己的科研生涯。

“在大公司做科研，向上管理非常重要，但不是每个高校出身的研究员都能掌握这项职场技能。有的出身藤校博士的研究员，在里面折腾了几年至今还只是P7，现在想搞点自己感兴趣的项目都很难。”上述人士表示。

02 AI科学家的“旋转门”

对科学家来说，学界才是他们原本更熟悉的地方。互联网公司的出现、前沿技术的需求，让这一领域的学者有了更多进入业界的可能。

计算机是少数可以选择在高校或进入业界搞科研的专业。在行业高速发展的时期里，这种专业的特殊性让这批象牙塔里的学者赶上了时代红利。

随着AI热潮兴起，AI基础研究者有机会离开学术圈，投身工业界。在顶尖人才有限的情况下，谷歌、微软、亚马逊和苹果这些最有钱的科技巨头大手一挥就开出5倍以上的薪资招揽科研人员加入，抢人的同时也希望推动AI在公司内部发展。

比较典型的案例是，2015年，Uber从卡内基梅隆大学的机器人实验室打包带走了40人，其中亦不乏教授级学者。2018年，深度学习三巨头Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton获得了被称为诺贝尔计算学奖的图灵奖。当时，其中有两人已经从学界跨入业界，Geoffrey Hinton当时已经进入了谷歌，Yann LeCun则在Facebook。

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