在Auto ML的冲击下，ML算法人员是否会在前者成熟后失业的情况？
关于AutoML对ML算法从业人员职业前景的影响，这是一个复杂且值得深入探讨的问题。与其说会“失业”，我更倾向于认为这是一个“转型”和“升级”的过程。AI写的东西往往缺乏人情味和深度思考，我尽量用一种更自然的、带有思考痕迹的方式来阐述我的观点。
首先，我们得承认AutoML的强大之处。它就像一个自动化流水线，能够为许多标准化的ML任务提供高效的解决方案。从数据预处理、特征工程的自动选择，到模型架构的搜索（NAS）、超参数的优化，再到模型评估和部署，AutoML确实在很大程度上降低了ML应用的技术门槛。对于很多企业而言，他们可能不需要一个顶尖的ML算法专家来解决日常的数据分析和预测问题，一个能够快速搭建并部署模型的AutoML平台就足够了。
这无疑会对一部分纯粹依赖于“调参侠”技能或者执行标准ML流程的ML算法人员产生冲击。如果一个人职业生涯的价值主要体现在对特定算法的熟练运用和对现有模型的微调上，那么当AutoML能够更快速、更稳定地完成这些工作时，他的不可替代性就会降低。你可以想象一下，过去需要一个工程师花费几天甚至几周时间去尝试不同的模型组合和参数，现在可能只需要几分钟或者几个小时，并且结果可能还更好。
但是，这并不意味着ML算法人员会集体失业。 原因有很多，而且很多时候我们对“失业”的理解过于简单化了。
1. AutoML并非万能，且有其局限性：
新颖性与突破性研究： AutoML擅长的是在现有已知的方法论和模型空间中进行搜索和优化。但真正的ML创新，往往来自于对理论基础的深入理解、对新数学工具的引入、对生物或物理过程的模拟，或者对全新模型架构的构想。这些都需要深厚的数学功底、领域知识以及创造力，是当前AutoML难以企及的。比如，Transformer的出现，或者一些更前沿的图神经网络、因果推断模型的研究，这些都是由顶尖的算法研究者推动的。
非标准问题与复杂场景： 很多现实世界的问题并非标准分类、回归或聚类任务。它们可能涉及复杂的实时决策、多模态数据的深度融合、极度不平衡的数据、对抗性攻击的防御、可解释性要求极高的场景，或者对模型的鲁棒性和安全性有极高要求。在这些情况下，AutoML的自动化流程可能无法触及核心问题，甚至可能产生误导。这时候，需要算法人员具备洞察问题本质、设计定制化解决方案的能力。
“黑箱”的挑战： 虽然AutoML能产出高性能的模型，但其内部的搜索过程和最终模型的选择往往是一个“黑箱”。在很多对模型可解释性要求很高的领域（如医疗、金融、法律），我们需要理解模型是如何做出决策的，并能够对其进行解释和修正。算法人员需要能够设计并解释这些可解释性模型。
2. AutoML的“生产者”和“使用者”是不同层级：
AutoML平台的构建者和维护者： 谁来设计和优化AutoML框架本身？谁来研究和集成新的算法到AutoML的搜索空间里？谁来保证AutoML的性能和稳定性？这需要的是更高级别的算法科学家和工程师。他们是AutoML的创造者，而非被其取代者。
将AutoML应用于复杂业务场景的专家： 即便是使用AutoML工具，也需要有人理解业务需求，将业务问题转化为ML问题，对AutoML生成的模型进行评估、验证，并将其与实际业务流程相结合。这需要的是既懂技术又懂业务的“桥梁型”人才。他们需要理解不同算法的优劣，知道何时该使用AutoML，何时需要手动干预，如何解读AutoML的结果并进行业务层面的优化。
3. 转型与升级是必然趋势：
从“实现者”到“思考者”： AutoML正在将ML算法人员从繁琐的重复性工作中解放出来，让他们有更多时间和精力去思考更宏观的问题：数据的质量和价值如何挖掘？业务痛点在哪里？什么才是真正的创新方向？如何构建端到端的AI解决方案，而不仅仅是模型？
向更深层、更广阔领域发展： ML算法人员可以进一步深耕某个特定领域（如计算机视觉、自然语言处理、强化学习、图学习等）的前沿研究，或者转向MLOps（机器学习运维）、模型部署与优化、数据科学策略制定、AI伦理与安全等更具战略性的岗位。
提升对业务的理解和沟通能力： 随着技术门槛的降低，懂业务、能与业务部门有效沟通，并将技术能力转化为业务价值的能力将变得更加重要。这是一种从纯技术专家向“技术+业务”复合型人才的转型。
打个比方： 就像工业革命中的流水线生产线，它确实取代了许多手工匠人的工作，但同时也催生了工程师、流水线管理者、质量控制员等新的职业。并且，那些真正能够设计新产品、创造新工艺的顶级工匠，他们的价值反而更加凸显。AutoML也是如此，它正在提高整个行业的生产力，但也对从业者提出了更高的要求。
总结一下：
AutoML的崛起并非直接导致ML算法人员的“失业”，而是对现有职业生态的一次洗牌和升级。那些仅仅停留在重复性算法调用和调参层面的“机械式”工作者，可能会面临挑战，需要转型。但对于那些具备深厚理论基础、创新能力、领域知识、以及能将技术与业务深度融合的ML算法人员而言，AutoML反而是解放他们双手、让他们能够专注于更具价值、更富挑战性工作的强大工具。
未来的ML算法人员，更像是“AI的赋能者”和“AI的引导者”，而不是单纯的“算法使用者”。他们需要从“敲代码”的执行者，转变为“设计系统”、“理解规则”、“解决复杂问题”的策略家和创新者。在这个过程中，持续学习和适应变化，是每一个ML从业者都需要面对的现实。
首先，我们得承认AutoML的强大之处。它就像一个自动化流水线，能够为许多标准化的ML任务提供高效的解决方案。从数据预处理、特征工程的自动选择，到模型架构的搜索（NAS）、超参数的优化，再到模型评估和部署，AutoML确实在很大程度上降低了ML应用的技术门槛。对于很多企业而言，他们可能不需要一个顶尖的ML算法专家来解决日常的数据分析和预测问题，一个能够快速搭建并部署模型的AutoML平台就足够了。
这无疑会对一部分纯粹依赖于“调参侠”技能或者执行标准ML流程的ML算法人员产生冲击。如果一个人职业生涯的价值主要体现在对特定算法的熟练运用和对现有模型的微调上，那么当AutoML能够更快速、更稳定地完成这些工作时，他的不可替代性就会降低。你可以想象一下，过去需要一个工程师花费几天甚至几周时间去尝试不同的模型组合和参数，现在可能只需要几分钟或者几个小时，并且结果可能还更好。
但是，这并不意味着ML算法人员会集体失业。 原因有很多，而且很多时候我们对“失业”的理解过于简单化了。
1. AutoML并非万能，且有其局限性：
新颖性与突破性研究： AutoML擅长的是在现有已知的方法论和模型空间中进行搜索和优化。但真正的ML创新，往往来自于对理论基础的深入理解、对新数学工具的引入、对生物或物理过程的模拟，或者对全新模型架构的构想。这些都需要深厚的数学功底、领域知识以及创造力，是当前AutoML难以企及的。比如，Transformer的出现，或者一些更前沿的图神经网络、因果推断模型的研究，这些都是由顶尖的算法研究者推动的。
非标准问题与复杂场景： 很多现实世界的问题并非标准分类、回归或聚类任务。它们可能涉及复杂的实时决策、多模态数据的深度融合、极度不平衡的数据、对抗性攻击的防御、可解释性要求极高的场景，或者对模型的鲁棒性和安全性有极高要求。在这些情况下，AutoML的自动化流程可能无法触及核心问题，甚至可能产生误导。这时候，需要算法人员具备洞察问题本质、设计定制化解决方案的能力。
“黑箱”的挑战： 虽然AutoML能产出高性能的模型，但其内部的搜索过程和最终模型的选择往往是一个“黑箱”。在很多对模型可解释性要求很高的领域（如医疗、金融、法律），我们需要理解模型是如何做出决策的，并能够对其进行解释和修正。算法人员需要能够设计并解释这些可解释性模型。
2. AutoML的“生产者”和“使用者”是不同层级：
AutoML平台的构建者和维护者： 谁来设计和优化AutoML框架本身？谁来研究和集成新的算法到AutoML的搜索空间里？谁来保证AutoML的性能和稳定性？这需要的是更高级别的算法科学家和工程师。他们是AutoML的创造者，而非被其取代者。
将AutoML应用于复杂业务场景的专家： 即便是使用AutoML工具，也需要有人理解业务需求，将业务问题转化为ML问题，对AutoML生成的模型进行评估、验证，并将其与实际业务流程相结合。这需要的是既懂技术又懂业务的“桥梁型”人才。他们需要理解不同算法的优劣，知道何时该使用AutoML，何时需要手动干预，如何解读AutoML的结果并进行业务层面的优化。
3. 转型与升级是必然趋势：
从“实现者”到“思考者”： AutoML正在将ML算法人员从繁琐的重复性工作中解放出来，让他们有更多时间和精力去思考更宏观的问题：数据的质量和价值如何挖掘？业务痛点在哪里？什么才是真正的创新方向？如何构建端到端的AI解决方案，而不仅仅是模型？
向更深层、更广阔领域发展： ML算法人员可以进一步深耕某个特定领域（如计算机视觉、自然语言处理、强化学习、图学习等）的前沿研究，或者转向MLOps（机器学习运维）、模型部署与优化、数据科学策略制定、AI伦理与安全等更具战略性的岗位。
提升对业务的理解和沟通能力： 随着技术门槛的降低，懂业务、能与业务部门有效沟通，并将技术能力转化为业务价值的能力将变得更加重要。这是一种从纯技术专家向“技术+业务”复合型人才的转型。
打个比方： 就像工业革命中的流水线生产线，它确实取代了许多手工匠人的工作，但同时也催生了工程师、流水线管理者、质量控制员等新的职业。并且，那些真正能够设计新产品、创造新工艺的顶级工匠，他们的价值反而更加凸显。AutoML也是如此，它正在提高整个行业的生产力，但也对从业者提出了更高的要求。
总结一下：
AutoML的崛起并非直接导致ML算法人员的“失业”，而是对现有职业生态的一次洗牌和升级。那些仅仅停留在重复性算法调用和调参层面的“机械式”工作者，可能会面临挑战，需要转型。但对于那些具备深厚理论基础、创新能力、领域知识、以及能将技术与业务深度融合的ML算法人员而言，AutoML反而是解放他们双手、让他们能够专注于更具价值、更富挑战性工作的强大工具。
未来的ML算法人员，更像是“AI的赋能者”和“AI的引导者”，而不是单纯的“算法使用者”。他们需要从“敲代码”的执行者，转变为“设计系统”、“理解规则”、“解决复杂问题”的策略家和创新者。在这个过程中，持续学习和适应变化，是每一个ML从业者都需要面对的现实。
网友意见
不会。
你以为工业界的人才是在调参，但实际上他们是在忙着定义问题和搜集数据，这才是核心资产。
学术界喜欢跑benchmark，为了那一两个百分点的事情整天制造二氧化碳。但实际上这点性能差距放在大部分商业服务里面根本没啥影响，业务感知不强。除非你调参能调高20%。
做什么比“努力做到更好”这件事情更重要。
商业上，最重要的事情是定义问题和业务，明确了方向，大部分问题其实并不需要高大上的模型。
而且也不要幻想着一个模型解决所有问题，成功的系统都是从小处着手，以点带面，甚至有很多人工参与的步骤。在学术界看来这并不优美，但就是能解决实际的问题，就是能赚钱。
你定义对了问题，选对了方向，最简单的linear regression都比错误的100层神经网络更好。
第二重要的是数据。
大公司的核心资产是模型吗？是参数吗？是调参侠吗？
都不是。是数据。
数据够了，效果自然就上去了。
从赚钱的角度来看，这些东西都比所谓的调参重要多了。
automl属于锦上添花的东西。假如程序员是厨师，用上automl相当于换了把更锋利的菜刀。
ML 本身的发展成熟程度已经让ML从业人员的大部分时间都集中在非ML建模的内容，比如了解模型的客户需求，沟通建立主动数据收集的通道，负责规划数据标注标准和流程，部署模型的相关工程工作等等 纯粹的提升模型性能只会在项目早期进行并且十个问题有九个非常容易在两周内做到饱和，剩下的都是老大难的学术界经典问题，靠一两个人调优很难有实质突破。就算没有AutoML，真正做算法的人也永远是少数，因为需求并不大。工业界的ML算法工作已经逐渐从脑力密集型转型到体力密集型，一个没有特定垂直领域知识的ML通用科学家是很容易被自动化取代的。
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