Koliko IT giganti plaćaju AI talente?


Gotovo sve velike tehnološke kompanije imaju sopstvene projekte razvoja veštačke inteligencije i spremni su da stručnjacima iz ove oblasti daju višemilionska godišnja primanja ne bi li ih privoleli za sebe.

Start-up kompanije iz Silicijumske doline  oduvek su imale prednost regrutovanja u odnosu na industrijske gigante: iskoristite priliku i mi ćemo vam dati vlasnički udeo, koji bi vas mogao učiniti bogatim ako kompanija uspe.

Trenutna trka u tehnološkim industrijama koje obuhvataju veštačku inteligenciju mogla bi da ovo pitanje prednosti i najboljih olakša – ili će, ako ništa drugo, to olakšati za barem nekoliko potencijalnih zaposlenih koji puno toga znaju o veštačkoj inteligenciji.

Najveće tehnološke kompanije ulažu ogromne svote u razvoj veštačke inteligencije, unovčavajući svoje znanje na šarolike načine – od skeniranja lica na pametnim telefonima i „pričljivih“ gedžeta za kafu do kompjuterizovane zdravstvene zaštite i autonomnih vozila bez ljudske podrške. Budući da su u potrazi za budućnošću, AI ekspertima danas nude plate koje su zapanjujuće čak i u industriji koja se nikada, zapravo, i nije bila ustezala da zasipa bogatstvom vrhunske informatičke talente.

MIT Review je intervjuisao devet eksperata iz oblasti veštačke inteligencije kao i „dubokog učenja“, sada veoma aktuelne uže discipline unutar AI. Svi su oni, iz razumljivih razloga, tražili da ostanu anonimni. Tipični A.I. stručnjaci – uključujući one koji su sa upravo izašli iz škola sa informatičkim doktoratima pod miškom, ali i one sa nižim obrazovanjem i samo nekoliko godina iskustva, mogu biti plaćeni od $300.000  do pola miliona dolara godišnje ili više – u kešu ili u deonicama firme koja ih angažuje. Ovim stručnjacima, takođe, razne kompanije nude vrtoglave cifre samo kako bi prešli pod njihovo okrilje.

Poznata imena na polju veštačke inteligencije primaju nadoknadu kroz plate ili kompanijske akcije koje iznose jednocifrenu ili dvocifrenu brojku u milionima dolara u periodu od četiri ili pet godina. U određenom trenutku, ovi ugovori se obnavljaju ili se pregovara o novom ugovoru, što veoma podseća na način na koji profesionalni sportisti potpisuju svoje ugovore.

Na samom vrhu su rukovodioci sa iskustvom, koji i sami upravljaju A.I. projektima. Gugl je prošle godine podneo sudsku tužbu protiv svog dugogodišnjeg zaposlenika, Entonija Levandovskog (Anthony Levandowski), doskorašnjeg šefa Guglovog AI odeljenja za razvoj autonomne vožnje. Levandovski je 2007. započeo svoju karijeru u Guglu, i tokom deset godina (sve do 2017.) ukupno zaradio 120 miliona dolara, pre nego što se prošle godine pridružio Uber-u, tako što je ova firma preuzela veoma izgledni start-up čiji je on bio koosnivač. Ovaj slučaj privukao je obe kompanije u sudsku arenu na okršaj u kojem je ulog više nego dragocena intelektualna svojina Levandovskog, za koju obe firme smatraju da polažu prava.

Plate informatičara a pre svega talentovanih poznavalaca veštačke inteligencije toliko vrtoglavo rastu da postoji šala po kojoj je tehnološkoj industriji, da bi privukla vrhunske stručnjake, potreban budžet koji NFL i sponzori daju najvećim zvezdama američkog ragbija. “Ovo će olakšati stvari”, rekao je Kristofer Fernandez, jedan od Majkrosoftovih menadžera za zapošljavanje novih kadrova. “I to umnogome.”

Nekoliko je „katalizatora“ tj razloga koji su doprineli naglom ubrzavanju trenda udeljivanja astronomskih plata nadarenim informatičarima. Auto-industrija se sa Silicijumskom dolinom već neko vreme nadmeće za iste stručnjake, koji im mogu pomoći u izgradnji autonomno navodećih automobila. Velike tehnološke kompanije kao što su Facebook i Google takođe imaju puno novca za bacanje na probleme čije rešenje i ključ, kako misle, leži u razvoju veštačke inteligencije, poput izgradnje digitalnih asistenata za pametne telefone i kućne uređaje, kao i otkrivanje neprimerenih i uvredljivih sadržaja.

Od svega, ipak, najviše nedostaju novi talenti, a velike kompanije pokušavaju da ih uvrste u svoje redove onoliko koliko je to za sada moguće. Rešavanje teških A.I. problema nije isto što i pravljenje mobilne aplikacije koja je „hit sezone“. Po podacima jedne nezavisne montrealske AI laboratorije („Element AI“), danas u celom svetu nema ni 10.000 ljudi koji poseduju veštine potrebne za suočavanje s komplikovanim AI istraživanjima.

“Svedoci smo epohe u kojoj razvoj AI ne mora biti nužno dobar i po društvo, ali takvo je racionalno ponašanje ovih kompanija”, rekao je Endrju Mur, dekan računarstva na Univerzitetu Karnegi Melon (Carnegie Mellon), koji je nekada radio u Guglu. “Svako od njih grozničavo i sa strepnjom nastoji da za sebe obezbedi tu malu grupu ljudi koja je u stanju da radi na ovoj tehnologiji“.

Troškovi akvizicije A.I. laboratorije „DeepMind“, koju je Gugl 2014. kupio za 650 miliona dolara i pritom zaposlio oko 50 ljudi, dobro ilustruje o čemu je ovde reč. Prema raspoloživim podacima, “troškovi osoblja” ove britanske laboratorije, čiji je broj narastao na 400 zaposlenih, iznosio je u 2016. godini 138 miliona dolara. To znači da je svaki zaposleni u proseku dobio 345.000 dolara.

“Teško je nadmetati se sa gigantima, pogotovo ako spadate u manje kompanije”, rekla je Džesika Kataneo, izvršna regruterka firme CyberCoders, koja se bavi regrutacijom informatičkih talenata.

Najnaprednija istraživanja veštačke inteligencije bazirana su na skupu matematičkih tehnika koje se zovu duboke neuronske mreže. Ove mreže su matematički algoritmi koji su u stanju da, analizom podataka, sami odrede svoje zadatke. Tragajući za obrascima u milionima slika pasa, na primer, neuronska mreža može naučiti da prepozna određenog psa. Ova matematička ideja datira iz pedesetih godina prošlog veka, ali je sve do pre pet-šest godina tavorila na marginama kako industrije tako i akademskih rasprava.

Do 2013. godine Google, Facebook i još nekoliko kompanija zapošljavali su relativno mali broj istraživača specijalizovanih za ove tehnike. Neuronske mreže sada pomažu pri prepoznavanju lica na fotografijama postavljenim na Fejsbuku, identifikuju komande koje naložimo uređajima zvanim „digitalni asistenti“, i koji se već nalaze u našim dnevnim sobama (kao što je, recimo, Amazon Echo), a trenutno u riltajmu prevode strane jezike na Majkrosoftovom telefonskom servisu Skajp.

Koristeći se istim matematičkim tehnikama, istraživači unapređuju autonomna vozila i razvijaju bolničke usluge koje mogu identifikovati bolesti tokom procesa skeniranja, a tu su i malopre pomenuti digitalni pomoćnici koji ne samo što prepoznaju izgovorene reči već ih i shvataju; tu su i automatizovani sistemi za trgovanje akcijama, kao i roboti koji pokreću objekte koje nikada ranije nisu videli.

Sa tako malo dostupnih stručnjaka u oblasti veštačke inteligencije, velike tehnološke kompanije zapošljavaju najbolje i najsjajnije akademske građane. U tom procesu, oni na raspolaganju imaju ograničen broj profesora sposobnih da svoje studente podučavaju tajnama ovakvih tehnologija.

Kompanija Uber angažovala je 40 stručnjaka iz revolucionarnog A.I. programa univerziteta Carnegie Mellon iz 2015, kako bi ih zaposlila na projektu autonomno navodećih vozila. Tokom poslednjih nekoliko godina, četiri najpoznatija univerzitetska A.I. istraživača napustilo je amfiteatre, sale za predavanja i svoje profesure na Univerzitetu Stenford. Na Univerzitetu u Vašingtonu, šest od 20 profesora za veštačku inteligenciju sada je na odsustvu ili delimičnom odsustvu jer je angažovano za spoljne kompanije.

“Prisutno je ogromno usisavanje akademskih profesora, koje IT industrija prosto posrče”, kaže Oren Ecioni, koji odsustvuje s mesta profesora na Univerzitetu u Vašingtonu kako bi nadgledao „Allen“, neprofitni institut za veštačku inteligenciju.

Neki profesori pronalaze način za pravljenje kompromisa. Luk Zetlmojer (Luke Zettlemoyer) sa Univerziteta u Vašingtonu odbio je poziciju u laboratoriji u Sijetlu, za koju mu je Google nudio platu trostruko veću od dosadašnje (oko 180.000 dolara, prema izvorima dostupnim javnosti). Umesto toga, izabrao je mesto u Institutu Allen, položaj koji mu omogućava da nastavi s podučavanjem mladih informatičara.

“U Americi je brojno nastavno osoblje koje postupa na sličan način, razdvajajući vreme na ono koje provede u  komercijalnoj industriji i ono tokom kojeg predaje u okviru akademske zajednice”, rekao je Zetlmojer. “Nije za poređenje koliko su plate veće u industriji, pa profesori nemaju drugog razloga da ostanu na univerzitetu osim ukoliko zaista brinu o tome da budu deo akademske zajednice, unutar koje će moći da svoje znanje prenesu novim generacijama.”

U pokušaju da privuku nove A.I. inženjere, kompanije poput Gugla i Fejsbuka sačinile su nastavne programe sa ciljem da postojeće zaposlene podučavaju “dubokom učenju” i srodnim tehnikama. I neprofitne organizacije kao što su Fast.ai ili Deeplearning.ai, čiji je osnivač bivši profesor Stenforda koji je pomogao pri stvaranju laboratorije Google Brain, nude onlajn kurseve dubokog učenja.

Osnovni koncepti dubokog učenja nisu teški za razumevanje, i zahtevaju tek nešto malo više od srednjoškolske matematike. Pa ipak, zaista osvojiti ovu struku zahteva više značajnijih matematičkih i intuitivnih talenata koje neki zovu “mračnom umetnošću” (dark art). Potrebno je, uz to, i posebno znanje za polja kao što su autonomno navodeća vozila, robotika i zdravstvena zaštita.

Kako bi održale korak, manje kompanije traže talente na neobičnim mestima. Neki angažuju fizičare i astronome koji imaju neophodne matematičke veštine. Neke druge američke start-up kompanije tragaju za talentima u Aziji, Istočnoj Evropi i drugim mestima na kojima su plate daleko manje nego u Sjedinjenim Državama – pa je, samim tim, lakše da za svoju firmu pridobiju nekog briljantnog Kazahtanca nego „momka iz komšiluka“, koji je poreklom iz Kalifornije.

“Ne mogu se takmičiti sa Guglom, a i ne želim”, rekao je Kris Nikolson, izvršni direktor i koosnivač startup kompanije Skymind iz San Franciska koji je za sebe pridobio AI inženjere iz osam zemalja. “Tako da nudim vrlo primamljive plate stručnjacima doskora angažovanim u zemljama u kojima je inženjerski talenat finansijski potcenjen.”

Ali, i giganti u IT industriji rade to isto. Google, Facebook, Microsoft i drugi otvorili su A.I. laboratorije u Torontu i Montrealu, gde se se obavlja većina istraživanja koja nisu na teritoriji Sjedinjenih Država. Google, takođe, zapošljava i talente u Kini, gde je Microsoft već dugo prisutan.

Stoga i nije iznenađujuće što mnogi smatraju kako se nedostatak talenata iz ovih informatičkih oblasti neće ublažiti još dugi niz godina.

“Naravno, potražnja prevazilazi ponudu, i taj se sled stvari u dogledno vreme neće promeniti” kaže Jošua Bengio (Yoshua Bengio), profesor na Univerzitetu u Montrealu i istaknuti istraživač na polju veštačke inteligencije. “Potrebno je mnogo godina da biste diplomce pretvorili u doktore iz ovih naučnih oblasti.”

 

New York Times

 

Snaga Linkedinovih slabih veza


Kako izgleda LinkedIn iznutra i da li je zaista efikasan onoliko koliko nam se čini? Ili je efikasniji na jedan uvrnutiji način?  Justin Fox je za Bloomberg napisao priču o svom iskustvu na ovoj poslovno-karijernoj društvenoj mreži.

Imam gomilu preporuka i pohvala (endorsements) koji čekaju na moje odobrenje kako bih ih dodao na moj LinkedIn profil. Evo liste:Snaga LinkedInaNeke od njih su očigledno šale (iako se kladim da bih mogao da napravim poklon-korpu ako bih morao, da sam ubio mnogo komaraca i da jedem meso), ali čak i većina onih drugih tera me da se počešem po glavi. Šta to znači: da me ljudi koje jedva poznajem pohvaljuju i preporučuju za “sadržaj strategija” ili “socijalne medije”? Najverovatnije je da to uopšte ništa ne znači, imajući u vidu da “endorsovanje” tj. preporučivanje nekoga traži zaista izuzetno mali napor da bi imalo ikakvog smisla.

Ipak, ljudi koji vode LinkedIn su potpuno zaneti ovim podacima, i ti podaci mora da im sugerišu da je vredno nastaviti sa ovom praksom. To je još jedna stvar koja ljude čini angažovanim, i dodaje jednu, ma koliko sitnu informaciju profilima korisnika koji mrežu čine vrednom. Isto važi i za one često bolno banalne postove Linkedinovih “influensera” (ljudi koji utiču na mišljenje zajednice) kao i za e-mailove u kojima me obaveštavaju o novostima u vezi sa nekim koga poznajem.

Ti e-mailovi zapravo počinju da mi se sviđaju. Saznao sam preko jednog od njih da momak sa kojim sam radio u fakultetskim novinama sada vodi organizaciju proizašlu sa Univerziteta u Teksasu koji gura nove tehnologije i promoviše efikasnije korišćenje vode i energije. To je dobro znati. To ima svoju vrednost. I LinkedIn zna da je za mene ovo vredno, jer sam otvorio taj e-mail i kliknuo na link vesti, zbog čega mi šalje još vesti o mojim vezama a manje obaveštenja o postovima “influensera¹”. “Na svakih 10 e-mailova koje šaljemo, četiri odbacimo” , rekao je Izvršni direktor Linkedin-a Džef Vajner (Jeff Weiner) u julu. Kao rezultat, broj pritužbi članova zbog slanja e-mailova je smanjen za polovinu.

Ova kombinacija gigantske rastuće mreže i konstantnog unapređivanja podataka, da bi se među njima izabrali oni koji su vredni članstvu, je moćna. Korporativni regruteri platili su Linkedinu 1,5 milijardi dolara u poslednja četiri kvartala da bi imali pristup njegovim članovima i njihovim podacima. Sledeću $1 milijardu kompanija je gotovo ravnomerno dobila od reklamiranja i premijum pretplata. Svi ovi tokovi prihoda rastu tempom bržim od 20 odsto godišnje. Svi su, takođe, relativno transparentni za korisnike, i zbog toga je verovatno da ih oni neće blokirati “fajervolovima”, ili zbog brige za zaštitu privatnosti ili drugih pretnji sa kojima se poslovni ljudi suočavaju na Internetu. Ako stavite svoj CV na LinkedIn, verovatno se nećete osećati ugroženim ako vam se obrati neko ko vam ponudi posao.

Tako da je LinkedIn, izgleda, jedna realna stvar. Kada je the McKinsey Global Institute početkom ove godine predvideo da bi “onlajn platforme za talente” mogle da povećaju rast globalnog bruto domaćeg proizvoda za $2.7 triliona u roku od jedne decenije, tako što će na efikasniji način povezivati ljude i poslove ili projekte, Linkedin je svakako ušao i u podatke koje je McKinsey obradio i u njihovu prognozu o projektovanoj ekonomskoj dobiti.

Stvari koje članovi LinkedIn mreže vide su često glupe i površne, a međusobne veze slabe. Ali, ispod toga leži i te kako stvarna mreža za pronalaženje talenata i popunjavanje radnih mesta.

Prilično sam siguran da isto važi i za vrh te liste, verziju Linkedina “licem u lice”, kojom se bavi suosnivač kompanije i izvršni predsednik, Rid Hofman, koji izgleda na tom poslu provodi većinu svog vremena. U poslednjem broju Njujorkera (New Yorker) objavljen je veliki i opširan profil Hofmana i on opisuje čoveka koji provodi dane i noći na sastancima, brzo prolazeći kroz liste ozbiljnih tema i imena ljudi koje bi možda trebalo upoznati jedne sa drugima².

02

Hofman na večeri sa svojim dugogodišnjim prijateljem Markom Pinkasom (Mark Pincus) koosnivačem i generalnim direktorom vodeće gejming kompanije Zynga:

Hofman je označio nekoliko stvari: jedan razred na osnovnim studijama na Stanfordu (Stanford) gde predaje na kursu “Tehnologije koje omogućavaju brze odgovore” (Technology-Enabled Blitzscaling). Tvič (Twitch) , online video platformu za igrače. Njegove nedavne sastanke sa Džordžom Ozbornom, kancelarom [sic]³ Državne blagajne Ujedinjenog kraljevstva;
Ban Ki Munom, generalnim sekretarem Ujedinjenih nacija; Vojvodom od Jorka; i ministrom za poslove kabineta Ujedinjenih Arapskih Emirata. Kako Hofman i Pinkas upravljaju svojim bogatstvom (Hofman vredi između tri i četiri milijarde dolara, što ga smešta između dvadesetog i tridesetog mesta na listi najbogatijih ljudi u Silikonskoj dolini).

“I da, još nešto “, rekao je Hofman. “Da li gomilaš veštačku inteligenciju uopšte?”

“Dobio sam tu knjigu”Superinteligencija” (Superintelligence) “, rekao je Pinkas.

“Mislim da se vredi duboko udubiti u to “, rekao je Hofman.

A evo ga i na večeri sa direktorom McKinsey Global Instituta Džejmsom Manikom, (James Manyika) vodećim autorom tog gore navedenog izveštaja o onlajn talentima:

“Šansa da A.I. ne budu pametniji od ljudi je manja od nula “, rekao je Manika.

“Nije li to sto posto sigurno? Zar to nije samo pitanje vremena? Ako uopšte preživimo. Niko ko se u to razume ne smatra da je to nula posto. Svi znaju da će se to desiti za deset do sto godina.”

“Postoje ljudi koji se time bave”, rekao je Manika. On i Hofman su se nadali da je ovo vrsta pitanja kojom bi se bavio Papa Franja.

Došlo je vreme za novu stavku na Mainiikinoj listi””Poslovi. Srednja klasa.”

Posle svega ovoga, skoro da bi ste mogli očekivati da Hofman i Manika izvuku svoje ajfone, provere da li je papa Franja na internetu i pohvale (endorsuju) ga za “veštačku inteligenciju” a možda i “sadržaj strategija”, dok se sami upravo time bave.

Leman (ovde sam prethodno izgubila deo prevoda nemma Lemana) govori o svim tim relacijama u tonu u kojem se ne oseća nikakva emocija, i njihovo nizanje vodi utisku da Hofman, koliko god bio radan i intelektualno radoznao za nekoga ko ima četiri milijarde dolara kod sebe, u stvari diletant čija pažnja skače sa jedne na drugu temu.

A opet, možda je druga reč za diletant “onaj koji pravi mreže” ili konektor. Poslednje kvantitativno istraživanje o društvenim interakcijama, stručnjaka za obradu podataka sa MIT-a Sendija Pentlanda (Sandy Pentland) koje je on obradio u knjizi Fizika društva” (Social Physics) otkriva da:

Stvari ne stoje tako jednostavno da najbistriji imaju najbolje ideje; u stvari u tome su najbolji oni koji najuspešnije prikupljaju ideje drugih. Nisu oni koji su najposvećeniji, ti koji pokreću promene; promene pokreću oni koji najviše sarađuju sa svojim istomišljenicima. I nije bogatstvo ili prestiž to što najbolje motiviše ljude; to su poštovanje i pomoć kolega.

Naravno, postoje granice onoga što možete da uradite ako je sve što radite umrežavanje. LinkedIn ima stvarni uticaj, jer ljudi koje povezuje nastavljaju da rade važne stvari van mreže, na svojim poslovima i na drugim projektima. Ako se vrate na LinkedIn da nađu ljude i resurse da im pomognu sa tim poslovima i drugim projektima, utoliko bolje. Ali vrednost uglavnom nije u onome što se dešava na LinkedIn-u. Ona je u ljudima koji su povezani mrežom, i u onome šta oni mogu da ostvare sami ili u grupama. “Ako želite da razumete razliku između mreže i zajednice”, napisao je ove nedelje Henri Mintzberg profesor McGill Univerziteta na sajtu HBR.org, “pitajte svoje Facebook prijatelje da vam pomognu da ofarbate svoju kuću.”

Postoje stvari koje labavo povezani Facebook prijatelji mogu da urade a koje tesno povezana zajednica ne može. Da šire ideje na primer. Ili glasine:

Ako neko ogovara nekoga sa svojim bliskim prijateljima, a i oni to rade, mnogi će čuti glasinu drugi i treći put, jer oni koji su povezani jakim vezama su najčešće prijatelji. Ako se motivacija da se šire glasine pomalo smanji u svakom talasu prepričavanja, onda je za priču koja se kreće kroz jake veze mnogo verovatnije da će biti ograničena na nekoliko klikova u odnosu na onu koja ide preko slabih veza; mostovi neće biti pređeni.

Ovo je citat iz Snage slabih veza”, klasičnog naučnog teksta iz 1973, koji je napisao sociolog Mark Granovetter (Mark Granovetter) koga Hofman, među ostalima, povremeno navodi kao inspiraciju i opravdanje za današnje onlajn društvene mreže. Slabe veze, zaključuje Granovetter su “neophodne za omogućavanje pojedincima da uspostave veze i omoguće im integraciju u zajednici.” Dakle, to je ono što ljudi rade kada me podržavaju na LinkedIn-u za delatnost nazvanu “spasavanje u zatvorenim prostorima” (“Confined Space Rescue”): Oni mi daju mogućnosti, otvarajući me za nove poslovne prilike.

Dobio sam jos dva takva endorsa (preporuke) otkada sam počeo da pišem ovaj tekst, tako da, možda, oni naprosto još nisu shvatili šta su moje prave sposobnosti.

Justin Fox za Bloomberg