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OpenAI人才暴雷启示录

时间:2023-08-10 12:04:59  来源: 半导体产业纵横  作者:

AI target=_blank class=infotextkey>OpenAI这家AI巨头凭借ChatGPT的推出,把AI再次推上了顶峰。如今它正在进行重大人事变动,高管频繁变动,业内称:人才暴雷事件,再次发生了。

01

5年丢了30名高管:人才流失

近日,根据德国巴伐利亚广播公司(BR24)的报道,OpenAI的一些核心员工和高管已经辞职和准备辞职。而他们的下一个目标,竟是竞争对手谷歌。甚至有消息说,一些人员已经和谷歌签署了合同。

早在今年3月4日,LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman 在一篇在线帖子中表示,他将离开 OpenAI 董事会,以避免利益冲突,因为他支持更多的人工智能公司。Hoffman 自 2015 年成立以来一直对这家初创公司进行投资并为其提供咨询服务,他表示,他的风险投资公司 Greylock 正在资助演示文稿生成器 Tome 等公司,这些公司正在支付 OpenAI 的工具费用,OpenAI 是轰动一时的聊天机器人 ChatGPT的创造者。

Hoffman的离开凸显了越来越多旨在通过人工智能重塑内容生产以及整个行业的公司之间的竞争。

事实上,在过去的五年里,超过30位高管、工程师或其他员工离开OpenAI创业,总融资超过10亿美元。据清华大数据挖掘与科技信息服务机构AMiner统计,OpenAI围绕GPT模式发表了4篇论文,前后共有51位研究人员参与其中。ChatGPT产品的研发团队只有87人。

据量子比特统计,OpenAI的51位研究人员中,有16位人才离开了OpenAI,离职率高达三分之一;根据AMiner的统计,OpenAI的ChatGPT R&D团队已经有4人离职。

离职的16名研究人员中,有8人选择了自主创业。离职的时候还带走了OpenAI其他部门的三个同事。这11位前员工离职后,以前研究副总裁达里奥阿莫代伊(Dario Amodei)和前OpenAI安全与政策副总裁丹妮拉(Daniela)为核心,共同创立了“硅谷AI四小龙”之一的Anthropic AI。

OpenAI前工程副总裁大卫栾(David Luan)参与了OpenAI GPT-2的研究和发布,也于2020年9月离开OpenAI,加入谷歌担任总监。2021年,大卫栾再次离开谷歌,开始自己创业。2022年4月,他创办了另一家“AI四小龙”公司Adept AI。

David Luan离职的时候还带走了Ashish Vaswani和Niki Parmar这两位google Brain的重量级研究员,他们都参与了Google Transformer论文的创作。前者现在是Adept AI的首席科学家,后者是Adept AI的CTO。公司成立后获得Greylock等机构投资6500万元美元。目前市场推测估值在10亿元左右美元。

02

立命的根本

尽管 OpenAI 目前备受瞩目,但人才流失可能会慢慢稀释该公司为市场带来的价值。但如果说OpenAI没有吸引力了,也是不可能的,以为AI依旧火爆,立命的根本还稳固。

虽然OpenAI的ChatGPT让AI爆火,但要追根溯源大模型的起点,还是要来到谷歌身上。

2017 年,谷歌研究人员发表了一篇名为《Attention Is All You Need》的论文,论文中提出了一种名为“Transformer”的用于分析文本的新型网络架构,OpenAl 的 ChatGPT 就是基于该技术构建的。该篇论文的 8 名合著者中,有 6 人离开了谷歌自己创业,还有一名加入了 OpenAI。

OpenAl 意识到,只是基于 Transformer 架构来构建 ChatGPT 还远远不够,有了理论基础还要有更多技术人才来支持,因此早在 ChatGPT 推出之前,OpenAl 就“挖”来了许多谷歌研究人员来开发人工智能工具。其中包括 Barret Zoph、Liam Fedus、Luke Metz、Jacob Menick 和 Rapha Gontijo Lopes 等多位谷歌资深 AI 大牛。

与微软合作,同谷歌竞争

微软向 OpenAI 提供了资金、算力等资源的支持,让后者得以持续投入技术研发;而 OpenAI 领先的大模型和 AI 技术,则为微软的软件产品体系全面赋能,让后者技术超车,成为这波 AI 浪潮的引领者之一。

2019年7月,OpenAI拉上了谷歌的老对家—微软,前者获得后者10亿美元投资,双方约定携手合作为Azure云端平台服务开发人工智能技术。对于为何选择微软合作,OpenAI首席执行官阿尔特曼表示,“微软和其CEO萨提亚·纳德拉真的很棒。在目前所有科技公司中,微软的价值观与OpenAI最为契合。我们有时对微软表示,‘我们要做一件奇怪的事情,你说不定会讨厌它,因为它并不完全符合交易标准,可能会限制你的回报或制定安全优先条款’,但每一次,微软的回应都是‘这太棒了’。”同时,阿尔特曼也指出,双方都在谨慎地制定每一项相关协议,以确保完成任务。

借着ChatGPT大火的东风,OpenAI动作不断。2月,OpenAI与TikTok、Adobe等10家公司签署了由人工智能研究非营利组织PartnershiponAI(PAI)发起创建的AI指南,就如何负责任地构建和分享人工智能生成内容给出明确指导建议。随后,OpenAI又开启了售卖Modelinstance的业务模式。3月2日,OpenAI开放了ChatGPT和Whisper模型的API,用户可将其集成在应用程序等产品中,而不仅限于创建由AI驱动的聊天界面。

保持市场竞争力还要靠产品说话,在OpenAI的产品架构上,首先被展示的就是ChatGPT,紧随其后的是能够执行自然语言处理任务,如文本生成、摘要和分析的GPT模型,“GPT-3为下一代应用提供动力,超过300个应用程序通过我们的API提供GPT-3支持的搜索、对话、文本完成和其他高级AI功能”。此外是可以根据自然语言的描述创建逼真图像和艺术的人工智能系统DALL·E,以及可以转录、识别和翻译多种语言的通用语音识别模型Whisper。其中,GPT-3语言模型一经发布微软便取得了独家授权。

然而,微软和 OpenAI 的关系正变得微妙。

根据《The Information》的报道,与 OpenAI 展开合作后,微软的云服务 Azure OpenAI 可以直接调用 OpenAI 模型,包括 ChatGPT、Codex 以及 DALL.E,微软云服务的客户无需通过 OpenAI 就能在聊天机器人、搜索引擎等产品中使用这些 AI 大模型。这使得微软成为了目前唯一一家提供大语言模型的云服务供应商,但这也使得微软云服务的部分功能与 OpenAI 的产品功能有所重叠。这种重叠意味着,微软和 OpenAI 有时不得不争抢客户。

03

不怕暴雷的培养人才——黄埔军校

之前著名研究科学家David Ha在推特上说:如果谷歌再不振作起来,开始发布自己的人工智能产品,就将作为训练整整一代机器学习研究人员和工程师的“黄埔军校”载入史册。

人才的流失终将给企业带来意想不到的“滑坡”。目前在各大招聘网站上,ChatGPT正在掀起一股“招聘潮”。记者在国内各大招聘网站搜索“预训练模型”、“NLP(自然语言处理)”、“人工智能算法”等多个与ChatGPT相关的岗位发现,不仅是科技大厂在招兵买马,各类中小型科技企业也在纷纷砸钱抢人。相关岗位开出的薪资最低月入2万,最高甚至有人开出月薪10万。相同的“抢人”趋势也在国外出现。尽管硅谷巨头才刚刚宣布一轮裁员潮,但随着ChatGPT引发科技巨头间激烈的角逐,谷歌、微软等巨头也正在加紧对AI相关人才的招揽。

反观OpenAI的人才兜兜转转还是回到了谷歌,让人忍不住想问谷歌的魅力到底是什么?

被“挖墙脚”的谷歌 CEO 皮查伊曾在接受彭博社采访时表示,对于员工离开谷歌加入到竞争对手或 OpenAI 等其他公司并没有感到悲观。

皮查伊称:“据我统计,谷歌员工离开后创建了超过 2000 家初创公司,我认为这很棒。其中一些是我们的云客户,他们中的一些人以另一种方式回来了。我认为这很健康。”这也反应出了未来的人才发展趋势,即围绕AI的“什么都能干”复合型人才。

AI发展的人才趋势

随着人工智能与元宇宙、半导体等行业交错渗透,市场对跨领域复合型人才的需求会更强烈。另外从供应端看,人才的学科专业背景呈现出广泛性特征,‘AI+X’多学科复合交叉趋势明显。

半导体科学技术是多学科交叉融合的领域,涉及大量的隐性知识、技术经验和行业技术诀窍,而这些关键知识载体是产业内的技术人才。集成电路专业人才内涵应该包含 3 个层次:基础人才、创新人才和领军人才。基础人才指的是行业内掌握基本技能和隐形经验,从事基础流程的人才;创新人才指的是掌握大量的隐性知识和行业技术诀窍,能够推动产业渐进式创新的专业型或复合型人才;领军人才则指的是能够实现集成电路前沿技术“从 0 到 1”的突破、引领产业跨越式发展的关键人才,包含重大源头创新、原始理论创新、重大工艺路径创新等。

调研发现,目前我国集成电路人才体系结构性失衡的问题主要体现在两方面:一是缺乏具有行业经验的复合型创新人才,二是严重缺乏国际视野的产业领军人才。根据对 ISCA 2007—2018 年半导体领域高质量论文第一作者国籍(流向)的不完全统计,有接近 25% 的作者出生国籍为中国,但是在发表论文时这一比例锐减为 5%。在半导体领域创新人才、领军人才等高层次人才的可持续发展和管理方面,我们还有很长的路要走。

疫情让全球半导体产业一度暴涨,2023年估计也将重新大洗牌。人才暴雷的背后,是世界半导体对人才的极度需求。



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