对话杜克大学陈怡然:传统计算机专业正在降温,但电子工程很火,尤其芯片方向

科技   2024-08-21 18:05   北京  


硅谷是新一轮AI革命的中心,为打破信息壁垒,搜狐科技「硅谷AI见闻」年度企划《10位华人的硅谷AI见闻》系列报道。未来,我们将与硅谷科学家、工程师、创业者、投资人、学者展开深度对话,看看在埃隆·马斯克、山姆·奥特曼这些大佬的声音之外,Ta真实的水位和水温如何。

作者 | 郑松毅

编辑 | 杨锦

运营编辑 | 王一晴

刚刚结束在斯坦福大学与李飞飞等人的学术会议,陈怡然又马不停蹄地坐上了赶往加州大学的飞机。AI火了后,他的日程表越来越满,在美国东西部之间穿梭是常有的事。

作为美国杜克大学电气与计算机工程专业的杰出教授,陈怡然有着近20年的学术积累,并于2020年当选为国际计算机学会会士,去年当选为美国国家发明家学院院士。

谈及美国尤其是硅谷计算机与AI领域正在发生的事情,深处浪潮一线的陈怡然颇有感触。在一个多小时的对话中,他和我们分享了他的见闻与观点。

和李飞飞的会议

亚裔美国学者论坛(AASF)举办的首届亚裔美国先锋奖章研讨会,是他最近在硅谷参加的一场会议,“AI教母”李飞飞、图灵奖得主Raj Reddy、斯坦福前传奇校长John Hennessy等数十位知名学者齐聚会场。

用陈怡然的话说,“现场参加会议的大佬太多,在正式会议开始前一天的闭门分享会上,就算是‘三院院士’,也只有8分钟的演讲分享时间。”

“AI”成为这场会议的最热议题已经不令人意外。

他介绍,大家目前讨论最多且最关心的是AI治理、AI技术与AI应用。

多数学者认为,AI安全风险存在,对AI监管也很有必要,但不能像近期出现的加州监管法案一样武断。呼吁要监管的是应用而不是技术,不能因监管扼杀了创新。

陈怡然表示,“AI治理一直受到关注,如何量化评估AI应用的安全风险,让AI模型的可解释性更强,以及如何制定并完善相关的监管政策是亟需研究的问题。”

很多人好奇,在“科技胜地”硅谷,究竟什么技术和应用正在受到关注?

陈怡然介绍,李飞飞常谈的“空间智能”就很Hot(热门),她提出,计算机视觉仅仅能“看到”是不够的,还要和人一样在复杂的三维世界中有理解和推理决策能力,这也正是人与世界交互时所具备的重要能力。

“比如图中有一只小猫的爪子正在伸向一个瓶子,智能模型这时候会基于空间的想象去脑补出来瓶子会倒,液体会洒出来等画面与后果。”

从技术角度来看,“空间智能”将在自动驾驶、机器人协同、及现实增强等领域起到重要作用。

他提到,“大模型”和“生成式AI”也是大家都在关注的,基本上重塑了人们对整个智能生态的看法。

然而,如何将技术转化为商业产品落地,仍然是在AI面前悬而未决的利剑。

“生成式AI落地应用速度没有大家想象得那么快,现在仍处于早期阶段,大家都在寻找合适的应用场景。”陈怡然说。

很多人看到最近美国出现了几个比较大的AI并购案就觉得AI泡沫要破裂了,陈怡然并不赞同。

“AI泡沫破灭还早得很!”他直言,在技术和应用发展层面还有很多创新探索空间,新的突破和尝试至少在3到5年内还会持续增加。

在他看来,大厂收购创业公司目的更多的是为了聚拢人才,“人才抢夺战”还在上演。

学术界被排除在AI研究之外?

除了前面聊到的,“头部科技公司对AI领域‘垄断’严重,学术界面临挑战”,也是常被提及的话题。

根据斯坦福大学的一份报告,2022年,科技公司创造了32个重要的机器学习模型,而学术界只产生了3个,这与2014年前形成了明显的反转,当时大部分AI突破都来自高校。

有人称,“硅谷将学术界排除在了AI研究之外。”

陈怡然对这个话题并不避讳,他坦言,“这的确是一个很严重的问题,院校与企业的资源差距越来越大。”

“企业可以搭建由几十万个GPU组成的算力集群去做模型训练,而对院校来说这是完全不可想象的事。相比之下,斯坦福大学的自然语言处理小组总共只有几十个GPU。”

他表示,虽然美国每年投入10亿美元想去填补资源缺口,但涉及资源分配问题和GPU不断更新所需要的额外花销,想填缺口并不容易。

“这种情况下,和企业合作就成了解决方法,但这并不是长久之计。你拿了人家资源就得给人家干事,这种情况其实是对学术自由产生了一定限制。”

他提到,除了资源差距,人才流失也是一个严重问题。“AI火了后,科技大厂直接到高校中‘抢人’,开出的高薪福利待遇吸引走了很多优秀学生。最近一两年今年由于企业招聘放缓,这个问题得到了一定缓解。”

传统计算机专业正在降温

作为高校教授,陈怡然在谈到院校受AI热潮影响时颇为有感。

他谈到,“这两年很多学校开设了AI相关课程,还为AI专门设置了学位。”

“相较于传统计算机专业,AI课程更偏应用,受众面更广。如今大多数学科都用得上AI,大家都可以学。因此,我们也在提议将AI课程列入通识课,让AI成为每个人都要学习使用的基础技能。”

令人出乎意料的是,随着AI的兴起,传统计算机专业似乎正在“降温”。

陈怡然说,“AI刚兴起时计算机专业确实拥挤,学生毕业后拿到优质offer的机会多,有刚毕业的博士生入职OpenAI拿到过百万美金年薪。”

但现在已经进入大浪淘沙的阶段,厂商对人才精挑细选,不再是广撒网式的录用。从数据来看,今年报名计算机专业的学生数量已经显著减少,原因是就业环境已不如当初,薪资待遇也没有那么高了。”

他补充解释道,“AI工具自动化的提升导致市场对于entry level(入门级别)的计算机工程师需求变少,再加上这两年很多人涌入计算机专业,导致人才市场饱和,竞争还是比较激烈的。”

谈及当下专业选择建议,陈怡然认为,“尽管如此,计算机仍是一个靠谱的专业选择,虽然谁也无法预测后面什么会火,但计算机专业所学习的大量基础知识,无论今后从事什么具体的方向,总归要学。由于地缘政治的影响,另一个‘逆势上扬’的专业领域是电子工程,尤其是芯片方向。”

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