LinkedIn多年來(lái)一直處于AI的最前沿,并以許多用戶可能不知道的方式使用AI。我最近有幸與LinkedIn首席數(shù)據(jù)官(CDO)和工程副總裁Igor Perisic進(jìn)行了交談,以了解有關(guān)LinkedIn上AI的發(fā)展,如何將AI應(yīng)用于日?;顒?dòng),全球數(shù)據(jù)法規(guī)如何影響公司,以及對(duì)不斷變化的AI相關(guān)工作環(huán)境和工作角色的獨(dú)特見(jiàn)解。
LinkedIn上AI的演變
在LinkedIn的早期,數(shù)據(jù)被認(rèn)為是公司的核心差異化因素之一。另一個(gè)與眾不同的因素是公司的核心價(jià)值觀“會(huì)員優(yōu)先”(明確,一致和對(duì)會(huì)員數(shù)據(jù)使用方式的控制),以及他們?yōu)槿騿T工提供經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)的愿景。
隨著LinkedIn開(kāi)始發(fā)現(xiàn)越來(lái)越多的將AI融入其產(chǎn)品和服務(wù)的方法,他們也認(rèn)識(shí)到確保所有員工在工作中按需配備AI的重要性。為此,他們創(chuàng)建了一個(gè)內(nèi)部培訓(xùn)計(jì)劃,稱為AI Academy。這個(gè)程序可以從軟件工程師到銷售團(tuán)隊(duì)向所有人講授最適合他們的AI知識(shí),以使他們?yōu)槭褂眠@些技術(shù)做好準(zhǔn)備。
最早的AI項(xiàng)目之一是您可能認(rèn)識(shí)的人(PYMK)的建議。本質(zhì)上,這是一種算法,可向成員推薦他們可能在平臺(tái)上認(rèn)識(shí)的其他成員,并幫助他們建立網(wǎng)絡(luò)。這是一個(gè)推薦系統(tǒng)是中央還是其產(chǎn)品,雖然現(xiàn)在它是更復(fù)雜的比它在那些早期的日子。PYMK作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品始于2006年左右。它是由人們開(kāi)始的,最終被稱為技術(shù)行業(yè)中最早的“數(shù)據(jù)科學(xué)”團(tuán)隊(duì)之一。在早期,沒(méi)有人將PYMK稱為“ AI”項(xiàng)目,因?yàn)锳I一詞尚未成為流行語(yǔ)。
我們大約在同一時(shí)間啟動(dòng)的另一個(gè)重要項(xiàng)目當(dāng)然是搜索排名,由于Google的出現(xiàn)和搜索引擎領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng),當(dāng)時(shí)這是一個(gè)經(jīng)典的AI問(wèn)題。
人工智能如何應(yīng)用于日?;顒?dòng)
伊戈?duì)枺↖gor)在LinkedIn表示:“我們將AI與氧氣進(jìn)行比較-它滲透到我們所做的一切中。例如,對(duì)于我們的會(huì)員,它可以幫助推薦工作機(jī)會(huì),組織他們的供稿,確保他們收到的通知及時(shí)且信息豐富,并建議LinkedIn學(xué)習(xí)內(nèi)容以幫助他們學(xué)習(xí)新技能?!标P(guān)于LinkedIn的企業(yè)產(chǎn)品,他說(shuō):“人工智能可以幫助銷售人員吸引對(duì)產(chǎn)品感興趣的成員,營(yíng)銷人員提供相關(guān)的贊助內(nèi)容,招聘人員可以確定并拓展新的人才庫(kù)?!盠inkedin上AI的好處還存在于后臺(tái),從幫助保護(hù)成員免受欺詐性和有害內(nèi)容的影響到路由Internet連接以確保我們的成員獲得最佳的站點(diǎn)速度。
確保平臺(tái)上的成員安全是我們非常重視的事情。作為具有強(qiáng)烈專業(yè)意向的社交網(wǎng)絡(luò),重要的是要迅速采取行動(dòng)以識(shí)別和防止濫用。由于濫用和威脅在不斷變化,因此AI無(wú)疑是這些努力的核心。LinkedIn發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于檢測(cè)不適當(dāng)?shù)呐渲梦募浅S袔椭?/p>
沒(méi)有人工智能,他們的許多產(chǎn)品和服務(wù)將根本無(wú)法運(yùn)行。他們用來(lái)代表全球經(jīng)濟(jì)的“經(jīng)濟(jì)圖”實(shí)在太大而且太細(xì)微了,沒(méi)有它就無(wú)法理解。
AI確實(shí)在增強(qiáng)每一種體驗(yàn)。從通知開(kāi)始,我們的成員正在了解相關(guān)項(xiàng)目。但是,很可能,我們的會(huì)員體驗(yàn)AI的最主要方式之一就是Feed,它對(duì)各種活動(dòng)(帖子,新聞,視頻,文章等)進(jìn)行分類和排序。為了確保提要中的相關(guān)性,算法必須考慮內(nèi)容推薦和成員偏好的細(xì)微差別,這一點(diǎn)很重要。
Igor分享的一個(gè)有趣的例子是,在2018年初,他們發(fā)現(xiàn)Feed中的參與度分布不均-前1%的超級(jí)用戶在病毒操作中獲得了收益,并且大多數(shù)創(chuàng)作者越來(lái)越收到零反饋。提要模型只是按其所告訴的那樣做:共享引起廣泛關(guān)注的廣泛關(guān)注的病毒式內(nèi)容。但是,他說(shuō),他們意識(shí)到這種優(yōu)化不一定對(duì)所有成員都是最有益的。為了應(yīng)對(duì)AI所造成的負(fù)面生態(tài)系統(tǒng)影響,他們將創(chuàng)建者方面的優(yōu)化功能納入了Feed相關(guān)性目標(biāo)功能,以幫助受眾較小的創(chuàng)作者。通過(guò)此更新,排名算法開(kāi)始考慮到觀看者和創(chuàng)作者在展示特定項(xiàng)目時(shí)將獲得的價(jià)值。對(duì)于觀看者來(lái)說(shuō),他們想根據(jù)自己的喜好顯示相關(guān)內(nèi)容,對(duì)于創(chuàng)作者來(lái)說(shuō),他們想鼓勵(lì)高質(zhì)量的內(nèi)容并幫助他們吸引觀眾。伊戈?duì)栒f(shuō):“通過(guò)調(diào)整模型進(jìn)行優(yōu)化,而不僅僅是在病毒分享時(shí)刻,我們的提要變成了來(lái)自影響者和直接聯(lián)系的健康內(nèi)容組合,從而提高了觀眾和創(chuàng)作者的參與度?!?/p>
全球數(shù)據(jù)法規(guī)如何影響LinkedIn
近年來(lái),世界各地的地區(qū)已開(kāi)始制定有關(guān)公司如何存儲(chǔ)和使用用戶數(shù)據(jù)的法律。諸如歐盟通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例(GDPR)或加利福尼亞消費(fèi)者隱私法案(CCPA)之類的法律旨在增強(qiáng)隱私權(quán)和消費(fèi)者保護(hù)。對(duì)于某些公司而言,合規(guī)意味著必須完全把握如何處理數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)。幸運(yùn)的是,對(duì)于LinkedIn而言,數(shù)據(jù)始終被視為公司的資產(chǎn),并被視為公司的核心差異化因素之一。
伊戈?duì)栒f(shuō),甚至在GDPR之前,LinkedIn就有一個(gè)內(nèi)部框架,他們稱之為3C,即明確性,一致性和可控制性。他說(shuō):“我們當(dāng)時(shí)相信并且至今仍在這樣做,我們應(yīng)歸功于會(huì)員,以使我們清楚地了解我們對(duì)他們的數(shù)據(jù)的處理方式,以便僅按我們所說(shuō)的做就保持一致,并讓我們的會(huì)員控制自己的數(shù)據(jù):”。在這種情況下,LinkedIn尋求GDPR作為加強(qiáng)其對(duì)全球所有成員對(duì)數(shù)據(jù)隱私的承諾的機(jī)會(huì)。例如,LinkedIn將GDPR數(shù)據(jù)主體權(quán)利擴(kuò)展至全球所有成員。他們繼續(xù)思考如何在整個(gè)LinkedIn和AI中處理會(huì)員數(shù)據(jù)的使用方式,以及如何查看和更新流程以確保設(shè)計(jì)私密性。為了會(huì)員的最大利益行事仍然是LinkedIn的北極星,
不斷變化的AI工作環(huán)境
作為一個(gè)非常龐大的專業(yè)社交網(wǎng)絡(luò),LinkedIn擁有獨(dú)特的機(jī)會(huì)來(lái)了解其他公司可能沒(méi)有深入了解的有關(guān)職位變動(dòng),受歡迎的職位和地區(qū)知名度的見(jiàn)解。去年年底,LinkedIn發(fā)布了第三份年度新興工作報(bào)告,以找出增長(zhǎng)最快的工作。人工智能專家成為該列表中排名第一的新興工作,過(guò)去4年的年增長(zhǎng)率為74%。看到這種增長(zhǎng)超出了科技行業(yè),這尤其令人興奮。在2017年,他們發(fā)現(xiàn)教育部門(mén)的核心AI技能數(shù)量是會(huì)員增加的第二高,表明AI的增長(zhǎng)與該領(lǐng)域的更多研究相關(guān)。
最近,在由大流行引起的經(jīng)濟(jì)衰退中,LinkedIn仍然觀察到AI就業(yè)市場(chǎng)持續(xù)增長(zhǎng)。按照總體職位發(fā)布進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后,在美國(guó)發(fā)生COVID-19疫情后的十周內(nèi),AI職位增長(zhǎng)了8.3%,盡管AI職位列表的增長(zhǎng)速度比大流行前要慢,而且盡管人才需求總體呈下降趨勢(shì),雇主似乎仍然愿意雇用AI專家。
關(guān)于AI領(lǐng)域的有趣之處在于,LinkedIn看到了一個(gè)完整的技術(shù)角色生態(tài)系統(tǒng),這些生態(tài)系統(tǒng)支持AI生命周期的不同階段。如果您在去年年底返回到《新興工作報(bào)告》,則AI專家角色(建立和訓(xùn)練模型的人等)正在增加,但是所謂的“ AI相鄰”工作也在增加。這意味著您將看到對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家,數(shù)據(jù)工程師和云工程師的更多需求。您還看到跨多個(gè)行業(yè)(不僅是技術(shù)行業(yè))的需求在增長(zhǎng)。它遍及整個(gè)領(lǐng)域。
人工智能的未來(lái)影響
歸根結(jié)底,人工智能是一種工具,其最大潛力在于它將如何增強(qiáng)人類智能以及如何使人們?nèi)〉酶蟪删?。LinkedIn當(dāng)前的AI工具在很大程度上取決于人工輸入,永遠(yuǎn)無(wú)法完全自動(dòng)化。
Igor堅(jiān)信AI的未來(lái)在于應(yīng)用程序,尤其是我們?nèi)绾卫迷摴ぞ呤刮覀兯腥俗兊酶斆?,并使我們能夠做更多的事情。為此,不僅需要AI專家,更廣泛的個(gè)人也需要更容易使用AI。AI需要變得更像一個(gè)即插即用的,幾乎是點(diǎn)擊的界面。他看到主要的云計(jì)算參與者進(jìn)入了這個(gè)領(lǐng)域,開(kāi)發(fā)了有助于降低進(jìn)入AI障礙的工具。一旦AI由應(yīng)用程序驅(qū)動(dòng),它就可以激發(fā)人們的創(chuàng)造力,以開(kāi)發(fā)出非??岷陀腥さ挠美?/p>
在這種情況下,人工智能技術(shù)確實(shí)吸引了整個(gè)領(lǐng)域。從算法和數(shù)學(xué)發(fā)展到硬件和AI系統(tǒng)。只要想一想研究人員在試圖使他們的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單融合時(shí)所顯示的獨(dú)創(chuàng)性。在AI領(lǐng)域,似乎每個(gè)灌木叢后面或每塊巖石下都有寶藏。
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