我為什么支持 BAT 拆掉「AI 研究院」
AI科學(xué)家接連從大廠離職,外界的討論,總會(huì)把他們與不擅落地四個(gè)字掛上關(guān)聯(lián)。
讓科學(xué)家們?cè)谳浾撝斜池?fù)了“只會(huì)發(fā)論文,不懂業(yè)務(wù)”的名聲。
這種論斷,既有局部的合理性,也有無知之處。
外界顯然不知曉大公司研究院的組織架構(gòu)、匯報(bào)關(guān)系、考核設(shè)計(jì)的真相。
企業(yè)科學(xué)家的流失、AI研究院地位的下降,并非當(dāng)下AI不再重要,也非這批最強(qiáng)大腦水平有限。
本質(zhì)上是研究院在企業(yè)的組織架構(gòu)模式,正在遭遇空前的挑戰(zhàn),讓人和事,難以卓有成效地運(yùn)轉(zhuǎn),無法發(fā)揮出本該有的戰(zhàn)斗力。
根深蒂固的作業(yè)模式、派系勢力、利益關(guān)系,也使得這艘拋了錨的大船,不再好調(diào)頭。
于是在互聯(lián)網(wǎng)巨頭預(yù)算整體收縮之際,研究院陷入被邊緣化、戰(zhàn)略搖擺、舉棋不定的困局。
預(yù)算縮減、人心渙散,離職自然頻發(fā)。
AI研究院在互聯(lián)網(wǎng)公司中的組織架構(gòu)設(shè)計(jì),在過去五年里,取得了階段性成效:匯聚了頂尖的AI研究人員,為集團(tuán)建設(shè)了一整套前沿的AI基礎(chǔ)能力。
但任何組織架構(gòu)并非一勞永逸,它已經(jīng)到了自我革命、全盤演化的時(shí)間。
Facebook打響第一槍:把AI部粉身碎骨,拋棄“職能制”
AI研究院在互聯(lián)網(wǎng)巨頭內(nèi)部的組織架構(gòu)設(shè)計(jì),不外乎三種:職能制、事業(yè)部制、矩陣制。
三種架構(gòu),各有門道。
近期第一個(gè)拿組織架構(gòu)大開刀的企業(yè)便是Facebook。
本月初,F(xiàn)acebook中心化的AI部門被徹底打散,算法專家們被分配到各個(gè)App產(chǎn)品事業(yè)部當(dāng)中。
其中圖靈獎(jiǎng)得主楊立昆(Yann LeCun)的FAIR團(tuán)隊(duì),將并入至元宇宙部門Reality Labs,楊立昆向該部門的首席科學(xué)家Andrew Bosworth匯報(bào)。
Facebook的AI總舵主Jerome Pesenti,將在6月底離職。
Jerome加入Facebook之前,擔(dān)任IBM Watson Group的CTO,早期前京東技術(shù)委員會(huì)主席周伯文曾向他匯報(bào)。
Jerome Pesenti
Jerome和楊立昆在Facebook的職責(zé)關(guān)系,若以往日的騰訊AI為參照,可理解為:前者是騰訊副總裁姚星(已離職),后者則是張正友(AI Lab和Robotics X實(shí)驗(yàn)室主任)。
Jerome負(fù)責(zé)管理整個(gè)AI部門的技術(shù)、產(chǎn)品賦能、運(yùn)營等工作,楊立昆負(fù)責(zé)基礎(chǔ)研究。
在這次Facebook的人事調(diào)整官方口徑中,要施行“去中心化組織結(jié)構(gòu)”。
此前,F(xiàn)acebook的AI部門是職能制組織架構(gòu):通俗講就把公司同一類工種的員工(科學(xué)家),聚攏在同一個(gè)部門。
部門的工作任務(wù)由Jerome,以及其老板CTO Andrew Bosworth制定和考核。
這樣做的好處是專業(yè)化程度高,全公司最聰明的科學(xué)家們匯聚在一個(gè)地方工作,便于專業(yè)信息的交流和共享。
職能制·AI研究院組織架構(gòu)
這種體系造就了舉世聞名的貝爾實(shí)驗(yàn)室,貝爾實(shí)驗(yàn)室不僅在理論上發(fā)現(xiàn)了電子的波動(dòng)性,提出信息論,更是在產(chǎn)品上組織發(fā)射了第一顆商用通信衛(wèi)星,鋪設(shè)第一條商用光纖,并發(fā)明了射電天文望遠(yuǎn)鏡、晶體管、數(shù)字交換機(jī)、Unix操作系統(tǒng)和C語言。
在這種體系的影響下,以Facebook為代表的企業(yè),其AI部門的目標(biāo)和考核,更多圍繞把技術(shù)變得更前沿展開,在匯報(bào)和考核關(guān)系上,不對(duì)任意一條成熟的App產(chǎn)品線負(fù)責(zé)。
一位在美國多家巨頭企業(yè)任職過的研究高管告訴雷峰網(wǎng):很多學(xué)者喜歡去Facebook做研究,雖然是企業(yè)實(shí)驗(yàn)室,但科研氛圍比高校還高校。
四年前,楊立昆卸掉FAIR管理層身份、就任首席AI科學(xué)家時(shí),還在FAIR的田淵棟、吳育昕等研究員都曾表示,“沒有產(chǎn)品的壓力。”
簡單來說,早期Facebook AI部門的任務(wù)就是花式炫技、刷模型打榜,在各種拋頭露臉的地方跑贏微軟、Google、亞馬遜,就算成功。
在Google內(nèi)部,同樣為職能制結(jié)構(gòu)的Deepmind,也有它的幸福和煩惱。
2021年,作為Google內(nèi)部的獨(dú)立AI團(tuán)隊(duì),Deepmind先推出了驚人的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測AI——AlphaFold 2,然后又公布了2016年讓DeepMind一炮而響的AlphaGo進(jìn)階版——MuZero。這無疑體現(xiàn)了獨(dú)立的職能制,在專業(yè)性上所能發(fā)揮的強(qiáng)大優(yōu)勢。
但是,Deepmind既想要資金,又想保持純凈、理想化的AI研究。
YouTube和DeepMind合作改進(jìn)推薦算法的過程中,在共享多少數(shù)據(jù)的問題上,雙方各執(zhí)一詞,最終項(xiàng)目擱淺。
這也體現(xiàn)了直線職能制的弊端:獨(dú)立AI研究院,懂最新的學(xué)術(shù)風(fēng)向,有算法能力,但與業(yè)務(wù)部門的割裂,使其缺少工程化能力和核心場景數(shù)據(jù),容易成為花瓶,最終在對(duì)數(shù)據(jù)依賴較小的場景中自嗨。
當(dāng)然,App產(chǎn)品部門一直以來都對(duì)AI有著使用訴求。
當(dāng)AI研究院的半成品算法包,并不能滿足他們的實(shí)際訴求,且雙方協(xié)作、溝通有障礙重重時(shí),產(chǎn)品部也會(huì)招募完全屬于自己的AI研究人員,自由地為己所用。
但產(chǎn)品部畢竟沒有明星科學(xué)家,缺乏人才號(hào)召力的他們,更多在二流的AI研究員市場挑挑選選。
此外,產(chǎn)品部門的AI團(tuán)隊(duì)與獨(dú)立AI研究院之間,也時(shí)常爆發(fā)矛盾。
當(dāng)年,百度內(nèi)部有兩套語音方案賽馬,一套是由賈磊主導(dǎo),一套則由吳恩達(dá)負(fù)責(zé)。
從角色定位來看,賈磊屬于搜索產(chǎn)品線旗下的AI派,吳恩達(dá)屬于獨(dú)立AI研究派。
吳恩達(dá)出任百度首席科學(xué)家后,想把學(xué)術(shù)研究成果應(yīng)用到工業(yè)。然而這次賽馬,吳恩達(dá)的學(xué)術(shù)成果,數(shù)據(jù)雖漂亮,但在應(yīng)用上對(duì)性能并無本質(zhì)提升,仍處于剛發(fā)完論文的實(shí)驗(yàn)室階段。而賈磊的成果已經(jīng)在工程上驗(yàn)證過。
吳恩達(dá)對(duì)方案沒在百度內(nèi)得到大規(guī)模應(yīng)用而惱火,并遷怒賈磊。于是,他逼宮李彥宏,讓李彥宏二選一,最終造成賈磊的短暫離開。
大廠AI落地的敵人:職能制組織架構(gòu)
在直線職能制下,一個(gè)研究院動(dòng)輒百千人,人均百萬年薪,在產(chǎn)出較小、與業(yè)務(wù)部門協(xié)作乏善可陳的情況下,對(duì)巨頭而言是一筆沉重的負(fù)擔(dān)。
在不拋棄職能制的前提下,中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)走了一些彎路:給研究院制定營收KPI。
研究院創(chuàng)造營收的方式分兩種:一種是把產(chǎn)品賣給其他企業(yè)的外包制,一種是“親兄弟、明算賬”的內(nèi)包制。
外包制如2021年阿里云沖刺900億目標(biāo)之際,阿里為達(dá)摩院制定了高達(dá)10億級(jí)的營收KPI。讓研究院背負(fù)營收,自行研發(fā)產(chǎn)品,并兜售給客戶。這一舉措在內(nèi)部引發(fā)不少爭議,達(dá)摩院陸續(xù)離職多位P11級(jí)科學(xué)家。
而內(nèi)包制的形式,產(chǎn)品/業(yè)務(wù)部門若有AI需求,會(huì)向研究院下達(dá),研究院按照投入人頭和服務(wù)器使用量,向產(chǎn)品部門收費(fèi)。這種內(nèi)包制收費(fèi)手段,在微眾銀行等企業(yè)的人工智能部頗為常見。
“假如業(yè)務(wù)部門需要開發(fā)一個(gè)非?;A(chǔ)的AI功能,研究院會(huì)評(píng)估需要多少個(gè)AI研發(fā)以及多少周期,然后給出報(bào)價(jià)?!?/p>
可這個(gè)時(shí)候問題出現(xiàn)了,該如何收費(fèi)、怎么收費(fèi)、如何放下同事情感,建立起公正的甲乙方關(guān)系?
有些科技巨頭的產(chǎn)品部發(fā)現(xiàn),同樣功能的實(shí)現(xiàn),找外部AI供應(yīng)商采購,報(bào)價(jià)比找自家研究院便宜不少。但出于數(shù)據(jù)安全考慮,產(chǎn)品部門只能忍痛付費(fèi)。
雙方矛盾由此產(chǎn)生:研究院為了完成營收KPI,在內(nèi)部胡亂收費(fèi),項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的缺失,交付質(zhì)量層次不齊。反觀產(chǎn)品部門,出于安全考量,被迫支出一筆筆超額的預(yù)算,還經(jīng)常達(dá)不到預(yù)期。
“產(chǎn)品部門沒得選。他們?nèi)鄙賹?duì)AI研究院的考核力和約束力,即便走內(nèi)包收費(fèi)模式,把產(chǎn)品部和研究院,變成了甲乙方關(guān)系。但從實(shí)際情況來看,因?yàn)樵谕患夜?,AI研究人員們仗著自己職級(jí)和薪資比產(chǎn)品經(jīng)理、開發(fā)人員更高,天天在甲方面前當(dāng)大爺,呵斥產(chǎn)品經(jīng)理啥都不懂。二者不同的思維方式和行事習(xí)慣,使得配合協(xié)作起來層層受阻。如果他們?cè)谕粋€(gè)部門里,天天膩在一起干活,肯定不一樣,起碼能聽懂對(duì)方要表達(dá)的意思?!崩钕耄ɑ└嬖V雷峰網(wǎng)。
根據(jù)過往的情況來看,當(dāng)前無論是外包亦或是內(nèi)包,都進(jìn)入了進(jìn)退兩難的困局,不但未達(dá)到期望的效果,反而引發(fā)內(nèi)部的多重矛盾。
于是今年達(dá)摩院也撤銷了對(duì)營收業(yè)績的考核。
在直線職能制下,有一家把內(nèi)包制運(yùn)作得非常成熟的機(jī)構(gòu):西門子美國研究院。
如上文所說,在內(nèi)包制的經(jīng)營中,產(chǎn)品部對(duì)AI研究院缺乏考核力和約束力。
而西門子采用“賽馬+競標(biāo)”的模式,通過內(nèi)卷,把內(nèi)包制變得充滿活力,讓他們輝煌過一段時(shí)間。
一位在該實(shí)驗(yàn)室工作十多年的研究員劉華(化名)向雷峰網(wǎng)表示,西門子美國研究院非常以收入為導(dǎo)向。
“我們當(dāng)時(shí)只有30%的經(jīng)費(fèi)是人頭費(fèi),總部下?lián)艿摹A硗?0%的經(jīng)費(fèi)需要自己去掙,和產(chǎn)品部門簽合同,拿項(xiàng)目?!?/p>
但問題是,當(dāng)時(shí)西門子美國研究院中,同一個(gè)研究方向的小組有3-4個(gè),一起爭數(shù)量有限的項(xiàng)目,內(nèi)部賽馬讓大家疲憊不堪。為各自部門的利益,研究院們爭搶項(xiàng)目。
直到方向重合的部門合并,內(nèi)部競爭才漸漸平息下來。
區(qū)別于Facebook純粹的職能制,西門子美國研究院保持收費(fèi)的職能制的好處是,仍然可以保持職能制下研究院的獨(dú)立性;但是,收錢之后一樣變得短視:過于注重眼前,對(duì)長線投入的研究方向缺乏動(dòng)力,容易丟掉對(duì)研究風(fēng)向的敏銳度。
劉華坦言,深度學(xué)習(xí)出來之后,西門子美國研究院在技術(shù)上開始有點(diǎn)吃老本、落伍。
“我們挺早就開始關(guān)注深度學(xué)習(xí)。2006年的時(shí)候,楊立昆還來我們實(shí)驗(yàn)室訪問過一次。2012年,深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺上取得成功(AlexNet的提出)。不過,直到2013年我們參加的行業(yè)頂會(huì)上,發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)已經(jīng)侵入我們的領(lǐng)域時(shí),才真正開始有所反應(yīng),成立一個(gè)5-6個(gè)人的攻關(guān)小組。”
另一方面,與出錢的產(chǎn)品部門合作,還容易被“使絆子”、“穿小鞋”。
劉華吐槽到,“我們的產(chǎn)品部門非常變態(tài),由于內(nèi)部采購限制,在產(chǎn)品中不允許我們用GPU。當(dāng)時(shí)用深度學(xué)習(xí)開發(fā)了一個(gè)算法,因?yàn)楫a(chǎn)品中不能用GPU,花了6個(gè)月在CPU上做加速,把運(yùn)算時(shí)間從2分鐘壓縮到20秒,才得以集成進(jìn)產(chǎn)品落地。假如可以用GPU,這些工作都是沒有必要的?!?/p>
AI興起之后,西門子美國研究院的科研和產(chǎn)品就開始脫節(jié)。
“科研必須追蹤深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展,而落地項(xiàng)目大多數(shù)情況下只能采用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。大家本來就忙于落地產(chǎn)品,脫節(jié)之后,科研很難有進(jìn)展?!?/p>
還有一個(gè)槽點(diǎn)是,西門子的工資待遇十幾年不變。
深度學(xué)習(xí)興起,互聯(lián)網(wǎng)大廠大幅提高AI算法工程師的待遇,一個(gè)剛畢業(yè)的博士生就可以拿到25-30萬美元的package,而西門子美國研究院能給的只有前者的一半,導(dǎo)致團(tuán)隊(duì)很難招到優(yōu)秀的人才。
在21世紀(jì)的頭十年,三篇CVPR級(jí)別的論文,是西門子美國研究員的入門“硬通貨”。到2017年,有一篇CVPR的候選人都很難招到,團(tuán)隊(duì)優(yōu)秀的員工也紛紛被大廠(比如Google、Amazon)挖走。
“那一陣子,整個(gè)團(tuán)隊(duì)士氣非常低落。”
劉華說,“沒有科研產(chǎn)出(通常用專利或者論文來衡量)的實(shí)驗(yàn)室不是真正意義上的實(shí)驗(yàn)室,也很難建立品牌效應(yīng),吸引到優(yōu)秀的人才加入;在實(shí)驗(yàn)室的日常管理上,充分授權(quán),讓研究員有一定的自由度來平衡項(xiàng)目與科研?!?/p>
在直線職能制的體系下,不管是走內(nèi)包、還是外包,都會(huì)被分走兩頭的勢力來回牽扯,走進(jìn)一條死胡同。
AI管理混亂的源頭:矩陣式架構(gòu)
回到Facebook。
2018年,Jerome來到Facebook后,由于他在IBM有著豐富的產(chǎn)品賦能經(jīng)驗(yàn),F(xiàn)acebook逐漸嘗試將AI部門的組織架構(gòu)變成了矩陣式結(jié)構(gòu):既要獨(dú)立做研究,也要給幾大App產(chǎn)品部門服務(wù)。
職能制適合集專業(yè)力量辦大事,是橫向組織結(jié)構(gòu)。
事業(yè)部制各類人員配置五臟俱全,機(jī)動(dòng)性更強(qiáng),適用于沖刺業(yè)績,是縱向組織結(jié)構(gòu)。
而矩陣式兼具職能制和事業(yè)部制兩個(gè)的優(yōu)勢,但無法把任意一種的優(yōu)勢發(fā)揮到極致,屬于折中和權(quán)衡之計(jì),包含橫縱兩個(gè)坐標(biāo)。
矩陣式·AI研究院組織架構(gòu)
矩陣式的問題,在于一仆二主、既對(duì)職能線負(fù)責(zé)人匯報(bào),也向事業(yè)部線領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)。
考核頗為復(fù)雜:既需CTO考核,也要產(chǎn)品部門領(lǐng)導(dǎo)打分。
到底該聽誰的話?是優(yōu)先服務(wù)產(chǎn)品線,還是優(yōu)先滿足CTO制定的技術(shù)指標(biāo)?這成為擺在Facebook AI部門頭上的一大難題。
所以,最新一次的人事調(diào)整,F(xiàn)acebook又有變化:從矩陣式,過渡到更為簡單粗暴的事業(yè)部型的組織架構(gòu)。
Jerome也在推特上說,“過去集中的AI組織帶來了大量外部影響力,但在技術(shù)與應(yīng)用的深度整合上遇到阻礙。新架構(gòu)會(huì)把人工智能系統(tǒng)的所有權(quán)分配給各產(chǎn)品組,加速新技術(shù)在整個(gè)公司范圍內(nèi)的落地應(yīng)用?!?/p>
這個(gè)時(shí)候,分布在各大產(chǎn)品組的AI團(tuán)隊(duì),只為一個(gè)目標(biāo)服務(wù):產(chǎn)品,只聽一個(gè)人的話:產(chǎn)品負(fù)責(zé)人。
讓AI向利益看齊:事業(yè)部制架構(gòu)
IBM實(shí)驗(yàn)室在一段時(shí)間里,是事業(yè)部制的代表作。
吳軍的《浪潮之巔》中曾寫到,IBM實(shí)驗(yàn)室有不少理論研究。當(dāng)時(shí)負(fù)責(zé)IBM轉(zhuǎn)型的領(lǐng)導(dǎo)人郭士納,砍掉了一些偏重于理論而沒有效益的研究,將研究和開發(fā)結(jié)合。
一旦一個(gè)研究項(xiàng)目可以實(shí)用,他就將整個(gè)研究組從實(shí)驗(yàn)室挪到產(chǎn)品部門。到后期,郭士納甚至要求IBM的所有研究員必須從產(chǎn)品項(xiàng)目中掙一定的工資。
事業(yè)部制的核心,是將研發(fā)、產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、運(yùn)營、市場等要素配齊。
每個(gè)團(tuán)隊(duì)就是一家微型公司,大家在同一條船上,為同一個(gè)營收KPI負(fù)責(zé)。
事業(yè)部制·AI研究院組織架構(gòu)
郭士納掌舵的9年間,公司持續(xù)盈利,股價(jià)上漲了10倍,成為全球最賺錢的公司之一。
但要從職能制拆成事業(yè)部制,難度不小,其中的利益糾葛異常復(fù)雜。
多年的內(nèi)部升遷,AI研究院的負(fù)責(zé)人身居高位,與各產(chǎn)品部門總經(jīng)理平起平坐。一旦拆分,必然削減掉研究院掌舵者的勢力和話語權(quán)。
這時(shí)候,在不斷試錯(cuò)未果后,往往需要壯士斷腕的決心和魄力,也必須要郭士納級(jí)別的高管親自操刀,讓研究院真正融入業(yè)務(wù)場景中。
產(chǎn)品部的核心目標(biāo),一是用戶/客戶量,二是營收。
而事業(yè)部制的一大槽點(diǎn)在于,研究人員向產(chǎn)品部門全職匯報(bào)后,研究團(tuán)隊(duì)也會(huì)淪為這兩目標(biāo)的奴隸,工作重心從“精尖主義”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皩?shí)用主義”,過分腳踏實(shí)地,目光短視,看重眼前,缺乏布局5-10年新技術(shù)的動(dòng)力。
在這種制度下,可能會(huì)錯(cuò)過下一個(gè)風(fēng)口的最佳入場時(shí)間,也難以找到最頂尖的AI人才。越牛的人才,越是心高氣傲,越重視寬松的交流、研究氛圍,期望與大量高水平的同事一起共事。業(yè)務(wù)線“向錢看齊”的目標(biāo),會(huì)讓前者反感。
與職能制相反的是,事業(yè)部制更注重當(dāng)下。如果說前者的AI研究院是飛在天上的偵察機(jī),看得更遠(yuǎn),得窺全貌;那么,后者的AI研究院更像是坦克部隊(duì),離戰(zhàn)場更近,看得更細(xì),攻擊力更強(qiáng)。
所以,先將AI大牛匯聚一處,經(jīng)過多年的企業(yè)文化熏陶和專業(yè)培訓(xùn),待時(shí)機(jī)成熟后,再打散發(fā)配到產(chǎn)品體系中,讓每個(gè)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)都擁有研究基因和PR AI 資本,便于進(jìn)一步招攬人才,形成良性循環(huán)。
想象一下,當(dāng)研究院的AI專家全職調(diào)任至淘寶、微信、搜索、抖音等產(chǎn)品中時(shí),前者拿到場景數(shù)據(jù),后者具備頂尖AI算法,將達(dá)到1+1>2的預(yù)期效果。
而各自為陣的跨部門協(xié)作,永遠(yuǎn)是減法。
抄不了的作業(yè):微軟和Google
與IBM的“事業(yè)部制”、西門子的“內(nèi)包型職能”模式不同的是,微軟和Google根據(jù)各自基因開辟出一條適用于自身的研究院之路。
2013年,原微軟亞太研發(fā)集團(tuán)COO申元慶說,在微軟全球10萬余名的員工里面,有1000多位科學(xué)家,他們是從事基礎(chǔ)研究,是看5年到25年的東西。絕大部分的研發(fā)人員都在從事所謂的開發(fā)工作,看當(dāng)下到5年的變化。
一個(gè)壯觀的景象是:每年,微軟的科學(xué)家給工程部門做路演,哪個(gè)部門看上了,代表你就畢業(yè)了,頗有“翻牌子”的意味。
申元慶說,“微軟研究院的10篇論文里,9.5篇是廢的,發(fā)論文實(shí)際意義有限,但可以省下一大把公關(guān)費(fèi),吸引優(yōu)質(zhì)學(xué)生的加入?!?/p>
另外一家巨頭——谷歌,是工程團(tuán)隊(duì)親自下場做研究,從目前國內(nèi)公司的配置看,Google的段位太高。
《紐約時(shí)報(bào)》曾寫道,在2004年,有3萬多員工的微軟的創(chuàng)新,居然比不過不到2000人的Google?!都~約時(shí)報(bào)》認(rèn)為差距在于,微軟的開發(fā)模式?jīng)]有Google的效率高。
Google的特點(diǎn),是研究和工程開發(fā)不分家。
Google沒有嚴(yán)格意義上的研究部門,所有開發(fā)人員遇到實(shí)際問題需要研究時(shí),因?yàn)闆]有可以指望的研究部門做后盾,只能自己動(dòng)手。Google雖然有一個(gè)很小的研究部門,但是所有的研究員都在第一線做開發(fā)。
這種工程文化,無疑受到兩位創(chuàng)始人和Jeff Dean的技術(shù)理念影響。這要求Google每個(gè)工程師不僅要會(huì)寫程序,還會(huì)做研究。
這么高的人才要求,唯一的解決辦法是盡可能地招動(dòng)手能力強(qiáng)的博士。因此,Google也就成了全球單位辦公面積博士最集中的地方。
此外,Google也傾向招募有著工科博士背景的產(chǎn)品經(jīng)理,進(jìn)一步降低工程團(tuán)隊(duì)和產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)之間的溝通成本。
但需要注意的是,Google的核心發(fā)起點(diǎn)是工程師。
而國內(nèi)想要模仿難度很大,由于工程和研究培養(yǎng)體系在時(shí)間上整體晚于歐美,國內(nèi)的絕大多數(shù)研究員,并不具備出色的工程開發(fā)和代碼水平,他們深入到項(xiàng)目的前提,是先同工程團(tuán)隊(duì)協(xié)作,隨之雙方再與產(chǎn)品/項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)協(xié)作。兩層協(xié)作關(guān)系的推進(jìn),協(xié)作和信息流通效率會(huì)大打折扣。
Google和微軟的兩個(gè)特殊樣本,對(duì)于當(dāng)下的互聯(lián)網(wǎng)巨頭AI研究院來說,所需的條件太高。
沒有人、沒有足夠多的牛人,想要學(xué)到其精髓,很難。
向AI研究院開刀
從直線職能制走向矩陣式,進(jìn)而再融入到事業(yè)部的架構(gòu)中。Facebook的這次結(jié)構(gòu)調(diào)整,給中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭什么樣的啟示,是不是也到了強(qiáng)制打散AI研究院的節(jié)點(diǎn)?
2016年前后,國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭相繼開啟AI人才的“軍備競賽”,成立AI研究院。
在當(dāng)時(shí)的情形下,選擇”職能制”是一個(gè)時(shí)代的產(chǎn)物、互聯(lián)網(wǎng)巨頭一筆算得過來的賬。
如果他們一開始不設(shè)立獨(dú)立的研究院,而是在各個(gè)產(chǎn)品BG下面自建AI團(tuán)隊(duì),意味著每個(gè)BG都要重復(fù)建設(shè)多套幾乎一致的AI技術(shù)體系,這會(huì)產(chǎn)生非常高的技術(shù)和研究重復(fù)建設(shè)成本。
同時(shí),各個(gè)部門的AI團(tuán)隊(duì)各自為戰(zhàn),群龍無首的非中心化的AI組織架構(gòu),也難以吸引一流的人才加入。
所以,互聯(lián)網(wǎng)公司在5-7年前成立獨(dú)立的、中心化的AI研究院,組織架構(gòu)的選擇顯然正確。
但到現(xiàn)在,各大公司的AI研究院使命基本完成,已經(jīng)建立起了基礎(chǔ)AI平臺(tái)和AI能力,并匯聚一流的AI人才,當(dāng)前的人工智能,在短時(shí)間內(nèi)也很難看到新基礎(chǔ)理論的突破。
此時(shí)的AI研究院,已走到“革自己命”的節(jié)點(diǎn),流入至各個(gè)產(chǎn)品BG里,為產(chǎn)品和工程服務(wù),推動(dòng)AI的規(guī)?;涞夭攀钦?。
事實(shí)上,擺在中國互聯(lián)網(wǎng)AI研究院的路,也確實(shí)只剩下這一條——事業(yè)部制。
首先,無內(nèi)包付費(fèi)、純粹的職能制,被Facebook驗(yàn)證了略顯滯后,已被舍棄。Deepmind與谷歌的分家矛盾也屢屢發(fā)生。
其次,在職能制的體系下,與產(chǎn)品部進(jìn)行捏合難見其效。
從西門子美國研究院的案例來看,被強(qiáng)行聯(lián)姻、攤派營收KPI的職能制,更是錯(cuò)過了深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的風(fēng)口。西門子的骨子里是醫(yī)療器械廠商,每年推出的影像設(shè)備是一個(gè)個(gè)的標(biāo)準(zhǔn)化、本地化的產(chǎn)品,不存在實(shí)時(shí)迭代的需求。實(shí)驗(yàn)室與產(chǎn)品部門簽一年期的合同,年初就定義好幾個(gè)交付的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),可以提前規(guī)劃。
而國內(nèi)的巨頭AI研究院,并不具備進(jìn)行競標(biāo)的方式和條件。因?yàn)樗麄円С值氖荂端實(shí)時(shí)變化的應(yīng)用,以及to B高度定制的生意。
對(duì)互聯(lián)網(wǎng)公司的產(chǎn)品部門來說,每年都會(huì)有成千上萬個(gè)場景需求。如果在直線職能制的體系下,每個(gè)需求走內(nèi)部競標(biāo),供需嚴(yán)重不匹配,需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于供給。
因此,在內(nèi)外承壓的現(xiàn)實(shí)逼迫下,國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭外包、內(nèi)包型的職能制體系均難以長期施行。
走向事業(yè)部制,這也是國內(nèi)AI研究院的必由之路。
天下大勢,分久必合、合久必分。
用納德拉的著作《刷新》中的一句話來說:每一個(gè)人、每一個(gè)組織乃至每一個(gè)社會(huì),在到達(dá)某一個(gè)點(diǎn)時(shí),都應(yīng)點(diǎn)擊刷新——重新注入活力、重新激發(fā)生命力、重新組織并重新思考自己存在的意義。
等到下一步新技術(shù)浪潮到來后,集團(tuán)級(jí)的研究院又會(huì)重新像2016年前后那樣把最聰明的人匯聚在一起,為公司構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施。于是,這三種體系又重新走入一種循環(huán)。
正如金庸的武俠小說,每一種招式都不可用老。
體系,一定是時(shí)代性的體系;解法,一定是時(shí)代性的解法。