Für Außenbeobachter befinden sich KI -Forscher in einer beneidenswerten Position. Sie werden von Tech -Riesen gesucht. Sie nehmen auf Augenhöhe Gehälter mit nach Hause. Und sie sind in der heißesten Branche des Augenblicks.
Aber all dies kommt mit intensivem Druck.
Mehr als ein halbes Dutzend Forscher, mit denen Tech sprach, von denen einige aus Angst vor Repressalien um eine Anonymität beantragten, sagte, dass das lassende Tempo der KI -Branche ihre psychische Gesundheit belastet habe. Heftiger Wettbewerb Zwischen AI Labs hat sie eine isolierende Atmosphäre vorgebracht, während die steigenden Einsätze den Stressniveau erhöhen.
„Alles hat sich praktisch über Nacht verändert“, sagte mir ein Forscher, „mit unserer Arbeit – sowohl positiven als auch negativen Ergebnissen – haben enorme Auswirkungen, gemessen an Dingen wie Produktexposition und finanziellen Folgen.“
Erst im vergangenen Dezember veranstaltete Openai 12 Livestreams, in denen es über ein Dutzend neue Tools, Modelle und Dienste bekannt gab. Google antwortete mit Tools, Modellen und eigenen Diensten in einer schwindelerregenden Reihe von Pressemitteilungen, Social -Media -Posts und Blogs. Der Hin und Her zwischen den beiden Tech-Giganten war bemerkenswert für seine Geschwindigkeit-die Geschwindigkeit, die nach Ansicht von Forschern starke Kosten ist.
Mahlen und hektisch
Das Silicon Valley ist kein Unbekannter in der Hektikkultur. Mit dem KI -Boom hat die öffentliche Bestätigung der Überlastung jedoch beunruhigende Höhen erreicht.
Bei Openai, es nicht ungewöhnlich Damit Forscher sechs Tage in der Woche arbeiten können – und weit über die Zeit vorbei an der Zeit hinaus. CEO Sam Altman soll die Teams des Unternehmens dazu bringen Durchbrüche drehen hinein öffentliche Produkte auf anstrengende Zeitlinien. OpenAs Ex-Chefforschungsbeauftragter, Bob McGrew, Berichten zufolge zitierte Burnout als einen der Gründe, warum er letzten September verlassen wurde.
In konkurrierenden Labors gibt es keine Erleichterung. Das Google DeepMind -Team entwickelte die Gemini, die Flaggschiff -Serie von Google, zu einem Zeitpunkt von 100 Stunden pro Woche auf 120 Stunden bis zu 120 Stunden bis zu 120 Stunden. Beheben Sie einen Fehler in einem System. Und Ingenieure bei Xai, Elon Musks AI Company, regelmäßig Post über Arbeitennächte, die in den frühen Morgenstunden bluten.
Warum der unerbittliche Druck? KI -Forschung hat heute große Auswirkungen auf das Ergebnis eines Unternehmens. Google Parent Alphabet verloren Etwa 90 Milliarden US -Dollar Marktwert gegenüber dem oben genannten Fehler, was dazu führte, dass Googles Zwillinge Chatbot kontroverse Darstellungen historischer Figuren generierte.
„Einer der größten Druck ist die Wettbewerbsfähigkeit“, sagte Kai Arulkumaran, ein Forschungsleiter bei AI Services -Anbieter Araya, „kombiniert mit schnellen Zeitskalen“.
Bestenlisten vor allem
Ein Teil dieses Wettbewerbs spielt sehr öffentlich.
Auf einer monatlichen und manchmal wöchentlichen Basis von KI -Unternehmen, die sich gegenseitig auf Bestenlisten wie Chatbot Arena verdrängen, die KI -Modelle in Kategorien wie Mathematik und Codierung bezeichnen. Logan Kilpatrick, der das Produkt für mehrere Google Gemini -Entwickler -Tools leitet. sagte In einem Beitrag auf X, in dem Chatbot Arena „sich nicht triviale Auswirkungen auf die Geschwindigkeit der KI -Entwicklung hatte“.
Nicht alle Forscher sind überzeugt, dass das eine gute Sache ist. Die Geschwindigkeit der Branche ist so, wie sie sagen, dass ihre Arbeit gefährdet ist, veraltet zu werden, bevor sie sogar versenden kann.
„Dies stellt viele den Wert ihrer Arbeit in Frage“, sagte Zihan Wang, ein Robotikingenieur, der bei einem Stealth -KI -Startup arbeitet. „Wenn es eine große Wahrscheinlichkeit gibt, dass jemand schneller als ich geht als ich, was bedeutet das, was ich tue?“
Andere Forscher beklagen, dass der Fokus auf die Produktisierung zu Lasten der akademischen Kameradschaft gegangen ist.
„Einer der zugrunde liegenden [causes of the stress] ist der Übergang von KI -Forschern, ihre eigenen Forschungsagenden in der Industrie zu verfolgen, zu dem Umzug zur Arbeit [AI models] und lieferte Lösungen für Produkte “, sagte Arulkumaran. „Die Industrie hat die Erwartung erhoben, dass KI -Forscher in der Industrie akademische Forschung anführen könnten, aber dies ist nicht mehr der Fall.“
Ein anderer Forscher sagte, dass die offene Zusammenarbeit und die Diskussion über Forschung – sehr zu ihrer Bestürzung und Belastung – in der Industrie nicht mehr die Norm sind, außerhalb einiger KI -Labors, die Offenheit als Release -Strategie angenommen haben.
„Jetzt liegt zunehmend einen Schwerpunkt auf Kommerzialisierung, Skalierung und Ausführung geschlossener Quelle“, sagte der Forscher, „ohne zur wissenschaftlichen Gemeinschaft zurückzukehren.“
Führen Sie den Grad Gauntlet aus
Einige Forscher verfolgen die Samen ihrer Angst vor ihren KI -Gradprogrammen.
Gowthami sonpalli, ein Doktorand, der KI an der University of Maryland studiert, sagte, dass die Forschung so schnell veröffentlicht wird, dass es für Studierende von Doktoranden schwierig geworden sei, zwischen Modeerscheinungen und bedeutungsvollen Entwicklungen zu unterscheiden. Das ist sehr wichtig, sagte Sonstige, weil sie KI -Unternehmen mit „äußerst relevanten Erfahrungen“ zunehmend Priorität von KI -Unternehmen veranlasst hat.
„Eine Doktorandin ist im Allgemeinen eine isolierende und stressige Erfahrung, und ein Doktoranden mit maschinellem Lernen ist aufgrund des schnellen Fortschritts des Feldes und der“ Veröffentlichung oder „Veröffentlichung oder“ veröffentlichen „Mentalität besonders schwierig“, sagte Songi. „Es kann besonders stressig sein, wenn viele Schüler in Ihrem Labor 4 Artikel veröffentlichen, während Sie nur 1 oder 2 Papiere pro Jahr veröffentlichen.“
Songi sagte, dass sie nach den ersten zwei Jahren ihres Abschlussprogramms aufgehört habe, Urlaub zu machen, weil sie sich schuldig fühlte, bevor sie irgendwelche Studien veröffentlicht hatte.
„Ich litt während meiner Promotion ständig an einem Impostor -Syndrom und fiel am Ende meines ersten Jahres fast aus“, sagte sie.
Der Weg nach vorne
Welche Veränderungen könnten sich also ein weniger bestrafendes KI -Arbeitsumfeld fördern? Es ist schwer, sich vorzustellen, wie sich das Tempo der Entwicklung verlangsamt – nicht mit so viel Geld auf dem Spiel.
Sonstige betonten eine kleine, aber wirkungsvolle Reform, wie die Normalisierung der eigenen Herausforderungen.
„Eines der größten Probleme… ist, dass niemand offen über ihre Kämpfe diskutiert. Jeder macht ein mutiges Gesicht “, sagte sie. „Ich glaube [people] Könnte sich besser fühlen, wenn sie sehen könnten, dass auch andere Probleme haben. “
Bhaskar Bhatt, ein KI -Berater des professionellen Dienstleistungsunternehmens EY, sagt, die Branche sollte daran arbeiten, „robuste Support -Netzwerke“ aufzubauen, um das Gefühl der Isolation zu bekämpfen.
„Es ist wichtig, eine Kultur zu fördern, die das Gleichgewicht für die Arbeit und das Arbeitsleben wirklich von ihrer Arbeit trennen kann“, sagte Bhatt. „Organisationen sollten eine Kultur fördern, die das mentale Wohlbefinden ebenso wie Innovation schätzt, mit konkreten Richtlinien wie angemessenen Arbeitszeiten, psychischen Gesundheitstagen und Zugang zu Beratungsdiensten.“
Ofir Press, ein Postdoktorand -Student in Princeton, schlug weniger KI -Konferenzen und einwöchige „Pausen“ für Papiereinreichungen vor, damit die Forscher eine Pause von der Verfolgung neuer Arbeiten machen können. Und Raj Dabre, AI -Forscher am National Institute of Information and Communications Technology in Japan, sagte, Forscher sollten in sanften Arten daran erinnert werden, was wirklich wichtig ist.
„Wir müssen die Menschen von Anfang an aufklären, dass KI nur Arbeit ist“, sagte Dabre, „und wir müssen uns auf Familie, Freunde und die erhabeneren Dinge im Leben konzentrieren.“