Keras の創設者: ディープラーニング関連の仕事は過去 6 か月で減少

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深夜の新聞記事で、有名なディープラーニングフレームワークKerasの作者であるフランソワ・ショレ氏が驚くべき発言をしました。

ディープラーニング関連の仕事は過去 6 か月で減少しました。

オープンなコメントはなく、意見の出力のみです。しかし同時に、Chollet 氏は自身の理解と LinkedIn のチャートデータも添付しました。

ディープラーニングに投資している中小企業にとって、現状は明らかです。ディープラーニングの職種は必須ではなく、流行が到来するとおそらく廃止されるでしょう。 6 か月前と比較すると、ディープラーニングに取り組む人の数は大幅に減少しています。これは 2010 年以来初めてのことです。

はっきりさせておきたいのは、これは単に流行中の経済不況の現象であり、AI の冬ではないというのが私の個人的な考えだということです。

しかし、この議論が提起されると、ソーシャルメディア上のネットユーザーの間で、支持者と反対者の両方による議論が即座に巻き起こった。

さまざまな意見や声

幹部の何人かはこう答えた。「我々はまだ採用を拡大している」

著名なAIデータ企業であるDataBricksの最高技術責任者であるマテイ・ザハリア氏は、自社ではそうではないと語った。

興味深いことに、Databricks では、機械学習関連のソフトウェアと同様に、GPU ランタイムと顧客ベースが劇的に増加しているため、まだこのような現象は発生していません。

実際、そのような発言をしている企業は複数ある。SisuDataのCEOも採用活動を行っていると語っている。

しかし、よく調べてみると、この2社の幹部はいずれも名門大学（スタンフォード大学）のコンピューターサイエンス専攻卒業生であり、AI業界について一定の理解を持っていることがわかります。

では、AI競争で優位に立てていない企業はどうでしょうか？

今年5月には、UberがAI研究所を閉鎖し、数千人の従業員を解雇すると発表したとCNBCが報じた。

これらの企業での人員削減に加え、一部のネットユーザーもこの議論の中でショレット氏の見解に同意し、この現象の背景にある理由を分析した。

彼らは、現在の傾向は決して流行病の影響に限定されるものではないと考えている。

従業員：企業は機械学習について誤解している

情報に詳しいネットユーザーはこの話題について議論し、多くの企業の機械学習への投資は実際には何も生み出していないと述べた。

7年前に「ビッグデータ」という話題が人気を博したのと同じように、機械学習でも同じことが起きていると思います。多くの企業が機械学習を不適切な場所で使用させています... ディープラーニングの仕事の減少は流行の結果かもしれませんが、ほとんどの企業は1、2年以内に次のホットスポットに飛びつくかもしれません。

一部のネットユーザーは、これは上場企業とスタートアップ企業のテクノロジーに対する扱い方の違いかもしれないとも述べている。機械学習が実際に適用できる分野（テキスト分類、画像タグ付けなど）と比較すると、上場企業は誇大宣伝によってもたらされるより多くの商業投資を必要とするのだ。

それだけでなく、上場企業では、株を売買する人々は流行語を聞きたがることが多いため、経営者は自社製品にさまざまなホットスポットを追加する傾向があります。対照的に、スタートアップはテクノロジーに重点を置いており、技術に長けた人々にさらなる充実感をもたらす可能性があります。

ネットユーザーの中には、企業経営陣が実は機械学習について何も知らないことが最悪だと指摘する者もいた。

実は非常に単純な問題を解決するために、機械学習の博士号取得者を雇用している企業はたくさんあります。そして、この作業が「価値のあるもの」であることを保証するために、経営陣はより多くのチームを誘致してこれらのモデルを活用しようとします。しかし、実際には誰もそのモデルがどのように機能するかを理解していないため、多くの投資が無駄になることになります。

従業員に関しては、会社の利益とは直接関係がないため、経営陣からの不当な提案に対して直接意見を述べることはありません。

多くの機械学習エンジニアや研究者が問題を解決し、仕事で何かを提供したいという意欲を持っているため、これらのプロジェクトが非常に迅速に進むことが多いのは事実ですが、実際にはまったく意味がありません。

企業が採用を拡大する一方で、機械学習関連職種の従業員からは不満の声が上がっている。

では、Keras の著者である François Chollet が提唱した見解を裏付ける他の例はあるのでしょうか?

Nvidiaのエンジニア：AIの誇大宣伝は本物

6月22日、Nvidiaのエンジニアであるチップ・ヒューエン氏は、一部の大企業が特定の機械学習関連の職を削減していると結論付けた。

結局のところ、現在の人工知能への投資の大部分は依然として自動運転車に向けられているが、完全自動運転車が商品化されるには程遠いため、AIの開発は未知数のままである。

すでにグーグルは機械学習研究者の採用をすべて凍結しており、ウーバーはAIチームの半分を解雇している。

それだけでなく、機械学習コースの人気により、機械学習関連の仕事よりも機械学習のスキルを持つ人の方が多いかもしれません。

チップ・ヒューエン氏は、AI業界に誇大宣伝があることは否定できないと述べた。

しかし同時に、この熱意が薄れても機械学習が消えることはないだろうと彼女は信じています。

ただし、機械学習に直接関わるよりも、機械学習に関わる前にソフトウェア エンジニアリングのバックグラウンドやエンジニアリング関連の知識を持っていた方が有望です。

機械学習に加えて、Quora ではデータサイエンスの職種に関する議論が長い間行われてきました。

データサイエンスの求人需要

機械学習と比較して、ほとんどのネットユーザーはデータサイエンスに対して楽観的です。

データサイエンスの職種は増えると思いますし、応募者数も確実に増えると思います。数学とプログラミングが本当に好きなら、この分野への参入を検討してみてはいかがでしょうか。

しかし興味深いことに、チップ・ヒューエン氏の見解と同様に、機械学習エンジニアのジャレッド・トンプソン氏も、データサイエンティストの職の数も減少すると考えています。

すべての議論の中で最も多くの「いいね！」を獲得した回答として、トンプソン氏は、「データ サイエンティスト」と比較すると、まず「科学者」になることが最も正式な道であると述べました。

実際、私たちが最後に必要としているのは、ジュニアの「データ サイエンティスト」です。結局のところ、このようなホットな業界では、あらゆる種類の人々が参加し、少しずつ学ぼうとします。 …誇大宣伝が収まるにつれて、「データサイエンス」職の需要は確実に減少しますが、優秀なソフトウェアエンジニアが職を失うことはありません。

これについてどう思いますか？