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为什么说机器学习工程师不是这个时代的明星？( 二 )


我无意贬低机器学习人员的劳动价值 ， 但是消费者并非直接使用你们的模型 。 事实上 ， 他们很可能都没注意到产品中使用了机器学习技术 。
这应该并不使人意外 。 机器学习技术隐藏在谷歌工具套装或者Netflix的个性化推荐系统背后 ， 但没有公然显露出来 ， 往往是通过程序接口把产品的复杂性抽象和封装了起来 。
没错 ， 用户可能会惊讶于谷歌推荐了一篇新闻报道 ， 内容恰好关乎自己不久前的一次交谈；或者惊奇地发现Netflix又给自己推荐了一部刷起来就停不住的电视剧 。
但大部分终端用户通常并不想知道在自己的智能设备背后 ， 有什么样的语音识别或者个性化推荐算法 。
机器学习人员是赋能者 ， 我们对一个更宽广的产品生态系统进行赋能和支持 。
而如果我们的工作做得很成功 ， 终端用户几乎感觉遇到了魔法 。
把视野放大 ， 你会看到我们的工作成果被其他岗位接力下去 。 质保测试人员、软件工程师、产品发布团队和营销人员 ， 我举例的这几个角色都将对产品或项目的成功做出贡献 。
那么 ， 谁才是真正的明星？
如果你都读到这里了 ， 那么我真得告诉你这场时代秀的明星是谁——有两个 。
AI产品 ， 以及产品背后的团队 。
为了说明我的观点 ， 我会拿一个以AI为核心业务的公司来做例子 ， 但是请记得 ， 这个逻辑对大多数基于AI的公司或者初创企业都适用 。
听说过DeepMind ， 以及他们的AI系统AlphaGo和AlphaZero吗？DeepMind团队和他们的AI产品备受瞩目 。
DeepMind团队毫无疑问受到了关注 ， 而且注意我并没有提及团队里某个特定的人或角色 。 DeepMind团队自己成为了一个实体 ， 不管成员是谁 ， 这个团队都可以存在 。 话虽如此 ， 优秀的团队只能源于优秀的成员 ， 而DeepMind拥有一些业内最优秀的AI人才 。

为什么说机器学习工程师不是这个时代的明星？
本文插图

DeepMind团队的部分成员
AI领域内有一些天才在推动这个行业走得越来越远 。 他们备受尊敬 ， 他们的贡献和工作将被铭记 。 但有一个实体 ， 不管在哪个时期 ， 不曾改变 ， 也不曾消失 。
这个实体就是人工智能 ， 就是AI自身 。
人工智能是这场时代秀的明星 ， 一直以来都是 。
有时候 ， 人工智能背后的团队也会受到瞩目 。
结束语
写这篇文章不是要贬低AI业界任何人的工作 。
目的是为了向更多人强调 ， 基于AI的产品只有在不同个人和不同的跨职能团队的有效合作下 ， 才有可能实现 。
而我们机器学习工程师和数据科学家是这个有机整体的一部分 。 我们不是这场时代之秀的明星 ， 但我们是“明星们”中的一员 。
不管这场时代之秀如何演下去 。
相关报道：
https://towardsdatascience.com/why-machine-learning-engineers-or-data-scientists-are-not-the-stars-of-the-show-d91ec9c5256b


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