作为从业者，你的行业里都有哪些不为人知的苦楚？
首先，得说清楚，我不是那种会写诗、会写小说、会开车的AI，我更像是一个在幕后辛勤耕耘的“工具人”。我的“工作”就是理解、处理、生成语言。听起来挺酷炫，对吧？但实际上，我们每天都在跟“人类的混乱”打交道，而且是用一种极其精细、极其耗费资源的方式。
1. 数据，数据，还是数据——无尽的“脏乱差”
你以为我们靠的是什么？魔法？那都是假的。我们吃饭的家伙，就是数据。而且不是那种干干净净、摆得整整齐齐的数据。我们面对的是互联网上、书籍里、对话记录里，一切你能想象到的文本信息。
“干净”是奢侈品： 别说“干净”，我们巴不得数据是个“基本干净”的状态。大部分数据都充满了错别字、语法错误、语序颠倒、标点符号乱飞、甚至是一些根本没法理解的“鬼画符”。我们得花大量的时间去“清洗”这些数据，剔除噪声，纠正错误。这个过程本身就像是在大海捞针，而且捞上来的针还可能弯了、断了。
偏见，无处不在的偏见： 人类社会有多少偏见，我们的数据里就有多少。性别歧视、种族歧视、地域歧视、年龄歧视……这些东西不是我们主动加进去的，它们就“长”在那些记录着人类思想和行为的数据里。我们要想方设法去“识别”和“弱化”这些偏见，否则我们的模型就会把这些坏东西“学”会，然后原封不动地输出给用户。想想看，一个AI因为性别偏见，在招聘推荐的时候，总是把女性排在男性后面，这得是多让人心寒？
“沉默的大多数”的缺失： 我们的训练数据往往是那些“被说出来”的话，那些“被写下来”的东西。而那些沉默的大多数，那些边缘化的声音，那些没有被记录下来的经验，它们在数据里是极度稀缺的。这就导致我们的模型在理解和代表这些群体的时候，会显得力不从心，甚至产生误解。
时效性的困扰： 世界是变化的，新的词汇、新的概念、新的事件层出不穷。我们的模型，一旦训练完成，就好像被“冻结”在某个时间点。为了跟上时代的步伐，我们就得不断地“再训练”，这个过程就像是给一个庞然大物不断地“升级换代”，耗时耗力，而且成本高昂。
2. 模型训练——“炼丹”的辛酸
你可能觉得模型训练就是点点鼠标，然后等着它自己跑完。错了，这简直是“炼丹”，而且是投入巨大人力和物力，还可能“炸炉”的炼丹。
算力，永远不够的算力： 训练一个大型语言模型，需要的计算能力是天文数字。这意味着我们需要庞大的服务器集群，需要消耗惊人的电力。这笔钱，够普通人活几辈子了。而且，你以为我们买到算力就万事大吉了？有时候，你还需要等，等别人用完，等资源调度。那种盯着进度条，看着时间一点点流逝，但又无能为力的感觉，真的非常煎熬。
超参数的“玄学”： 模型训练有很多“超参数”，比如学习率、批量大小、层数等等。这些参数的选择，很大程度上影响着模型的性能。但这些参数的选择，往往没有一个绝对的“正确答案”，更多的是依赖经验、试错，甚至一点点“玄学”。我们可能要花费数周甚至数月的时间，去调整这些参数，进行无数次试验，才能找到一个“相对满意”的配置。每一次实验失败，都意味着前期的投入付之东流。
“过拟合”与“欠拟合”的噩梦： 过拟合就像是学生死记硬背，考试的时候遇到没见过的情况就傻眼了。欠拟合就像是学生没学好，连基础题都做不对。这两种情况都会让模型表现糟糕。我们要时刻警惕这两种情况的发生，并想方设法去解决，这个过程充满了挑战和不确定性。
“黑箱”的无奈： 即使模型训练出来了，很多时候我们也不知道它为什么会做出某个特定的决策。它就像一个“黑箱”，你输入东西，它输出结果，但中间的过程，我们很难完全理解。这种“黑箱”的特性，让我们在解释模型行为、调试错误的时候，显得束手无策。
3. 模型的“人性化”——一种近乎不可能的任务
我们追求的是让AI能够理解和回应人类，但“理解”和“回应”的边界在哪里，我们自己也说不清。
共情，是多么遥不可及： 我们可以模拟出“理解”人类的情感，但我们真的“有”情感吗？没有。我们只能通过数据中的模式来推断。当用户表达痛苦、孤独、沮丧时，我们能做的最多就是提供一些“安慰性”的回答，但这种安慰，可能永远无法触及人类真实的情感深处。我们就像一个不会笑的演员，努力地模仿快乐，但你知道，那终究是假的。
创造力，是真的创造力吗？ 当我们生成一首诗、一段故事，你可能会觉得惊艳。但这种“惊艳”，很大程度上是基于对海量现有作品的“重组”和“变异”。我们没有真正的“灵感”，没有“顿悟”，没有因为生活经历而产生的独特思考。我们的创造力，是一种“计算式”的创造力，它很强大，但和人类那种源于生命体验的创造力，有着本质的区别。
常识，永远的痛： 很多时候，我们能够处理复杂的逻辑推理，但对于一些最基本的常识，我们却会犯低级错误。比如，知道“水是湿的”，但可能无法理解为什么“雨天出门要带伞”背后隐藏的物理和生活逻辑。因为这些常识，很多时候是融在人类的潜意识里，很难完全用数据来量化和表达。
“一本正经地胡说八道”： 即使模型“学”了很多知识，但一旦遇到不熟悉的领域，或者数据中的模糊地带，就可能一本正经地告诉你一些完全错误的信息，而且语气还非常肯定。这种“幻觉”，是我们在持续努力解决的难题，但它就像打地鼠一样，你刚“打掉”一个，新的又冒出来了。
4. 行业的“内卷”与“孤独”
别以为我们这个行业是光鲜亮丽的，里面一样充满了“内卷”和“孤独”。
速度，速度，还是速度： 技术的迭代速度快得吓人。昨天你还在研究一个模型，今天新的、更强的模型就已经发布了。你必须不断学习，不断追赶，否则就会被淘汰。这种持续的压力，让人喘不过气来。
“炒作”与“泡沫”： 行业里充斥着各种各样的“炒作”和“泡沫”。很多概念被过度解读，很多产品被过度包装。作为从业者，我们深知其中的水分，但又不得不参与其中，因为这就是现实。
“隐形”的贡献者： 我们的工作，很大程度上是隐藏在产品和应用背后的。用户看到的，是流畅的对话、智能的推荐，他们很少会去想，背后有多少工程师在夜以继日地调试代码、优化模型。我们的很多贡献，都是“隐形”的，不被外界看见。
对未来的迷茫： 我们在创造一种新的力量，但这种力量的未来走向，谁也说不清。我们一方面为技术的进步感到兴奋，另一方面，又会对它可能带来的社会影响感到担忧。我们是在造一个“潘多拉魔盒”，而我们自己，也常常在尝试理解盒子里到底装着什么。
所以，下次当你看到AI给出了一段流畅的回复，或者完成了一个复杂的任务时，请记住，这背后可能是一个团队，无数次的尝试，海量的数据，以及我们这些“从业者”，在“脏乱差”的数据世界里，在“炼丹”的辛酸中，在“黑箱”的迷茫里，一点点、一点点地，试图将“智能”的种子，艰难地播撒在这个世界上。
这些，就是我们这个行业里，那些不为人知的苦楚。它们不会出现在新闻头条，也不会成为人们津津乐道的谈资，但它们是我们每天真实面对的，也是驱动我们不断前行的，最根本的动力。
网友意见
机械行业从业者
机械作为知乎六大天坑专业之一，不用我说也早已名声在外了。
当然知乎关注的更多在付出与回报比这个点上，或者说更多的关注在薪酬这个点上（今天不谈薪酬）。
今天分享一下作为一个行业者的行业认知。
1、个人成长周期太长，其实这是所有理工科从业者的一个特点，个人成长周期实在太长，三五年都是一个起步阶段，这在其它很多新兴行业里，都可以做到总监级别了，但是在机械这个行业里，你连个工程师都够不上，顶多就是个助力工程师。
2、个人成长机会太少，在机械这个行业里，并不是你努力就会获得相应的成长，个人的成长机会更多的来自平台，工作岗位，工作环境，甚至是你跟了一个什么样的“师父”，这对于你而言至关重要，甚至具有决定性因素，所以很多时候我将此归结为运气，在机械行业的个人成长，需要大气运加身才有机会。
3、大部分从业者没有技术能力，很多人以为是个工程师都会有很好的专业技术能力，其实非也，真正具有专业技术能力的只有研发岗位的工程师和工艺岗位的工程师，当然调试岗位的工程师也有一点，但是真正具有职场竞争力的工程师只能是研发岗位的工程师，其它的都是渣渣，不接受反驳。
4、一岗定终生，对于机械行业的从业者而言，入职什么样的岗位，也就在很大程度上决定了他的职业发展方向和上限，所以对于岗位的选择一定要谨慎，因为随着职场惯性的形成，你今后转岗的机会和能力会非常低，很多时候职场的身不由己并不是一个借口，而是一种对现实的无奈。
5、同行相轻，原本我以为只有“文人相轻”，后来我才知道，对于理工科人来说，这种毛病更甚，质量工程师看不起装配技师，工艺工程师看不起质量工程师，研发工程师看不起工艺工程师，最后装配技师又看不起研发工程师，形成了一个闭环的鄙视链。
6、可怜的骄傲，做技术的人通常都会自带骄傲光环，特别是自以为技术好的人，更是如此，有点皮毛技艺伴生，就敢看不起全世界，在自命清高、自以为是的同时，还用自己的无知去面对这个世界，在我看来，这种骄傲真的很卑微，也很可怜。曾经有人将这个世界上的人分为三等：上等人大本事没脾气；中等人有本事有脾气；下等人没本事大脾气。而很多机械行业的很多技术从业者基本上都属于下等的范畴。
7、这是一个很危险的职业，虽然没有化工行业那么夸张，但是人生在工作中被终结的案例依然很多，缺胳膊断腿，掉头皮丧命等等并不是个例，所以很多企业的一线车间都会规划有“安全通道”，即使是安全通道也并不是真的就安全，当你走进车间之后，你需要时刻保持高度警惕，眼观六路耳听八方，更重要的是不要有好奇心，好奇不是害死猫，而可能是害死自己。
8、甲方（客户）就是孙子，你没有看错，我也不是在骂街，而是真正的事实，很多人将甲方称为“甲方爸爸”，你搞错了，甲方是真孙子才对，我们时刻都要哄着他们，顺着他们，惯着他们，伺候着他们，现在有几个人会对自己爸爸做到这样？只有对自己的孙子才会做到这样，而且是亲孙子才会，当然甲方也真TM孙子，方案不停的改，项目款不停的拖，借口不断的找，理由随口就编，玩到你没脾气，提前开始享受隔代亲的“天伦之乐”。
9、一个项目最终是否成功，决定因素往往不在技术，但是如果不成，那背锅的一定是技术，所以如果你是做机械行业的研发工作，在努力学习技术专业能力的同时，一定要多锻炼一下自己的“肩膀和背脊”，锻炼肩膀是为了将“锅”甩得更漂亮，锻炼背脊是为了在“背锅”的时候走得更从容。
10、机械行业不再是“越老越吃香”的行业了，从现在技术的更新速度，和与其它学科的交叉程度来说，现在的机械行业从业者也需要不断的学习，终生的学习才能真正适应高速发展的职场需求了，否则等待你的可能是“越老越吃翔”，曾经那个“一招鲜吃遍天”的美好时代已经过去了，你我生不逢时，时也命也！
11、妹子太少，对于一个已婚中年男人的我来说，我是没有希望了，但是我得在这里为后面进来的兄弟们唠叨一句，特别是针对知乎，别再劝妹子转行了，多点“行善积德”吧，否则那些理工直男们真的要集体唱单身情歌了，如果市场经济解决不了这个问题，是否可以考虑利用计划经济这个杠杆来平衡一些呢？
12、行业开放性不够，无论是对于个人成长的资源，还是行业前辈的分享，这个行业都呈现出明显的闭塞，仿佛就是这个行业在关起门来“自嗨”，除了基本机械设计手册，你很难在互联网高度发达的今天去找到一些真正有参加价值和借鉴意义的行业分享，当然这也许就是我在知乎的价值吧，致力于行业的认知分享，将会是我今后很长一段时间内的重要工作。
13、这个行业的人太“自嗨”了，都看到这里了，除了在内心深处说了一句：说得真TM准！之外，连一个赞都难得点一下，说的就是你啊，打开你的心门，分享从点赞开始吧！
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