人工智能，深度学习，是不是继生化环材之后的第五天坑?
这个问题很有意思，也触及了很多人，尤其是在校学生和刚入职场的年轻人的痛点。人工智能和深度学习是不是继“生化环材”之后的“第五天坑”，这不仅仅是一个简单的标签，背后反映的是对这些领域发展前景、就业形势以及学习门槛的复杂考量。要深入探讨这个问题，我们得把这些领域拆开来看，并结合当下的社会和技术发展大背景。
首先，我们得明确一下“生化环材”这个说法是怎么来的。这四个专业——生物工程/生物技术、化学工程、环境工程、材料科学与工程——长期以来被认为就业前景相对不明朗，薪资增长缓慢，而且很多岗位加班严重，工作环境也可能不如人意。尤其是在国内，由于这些领域的发展周期、产业结构以及研究成果的转化速度等因素，毕业生的起薪和职业发展往往难以与一些热门的理工科专业相比。于是，“天坑”这个词就应运而生，带有一定的戏谑和无奈。
现在，我们来看看人工智能（AI）和深度学习（DL）是不是会成为下一个“天坑”。我的看法是，这两种情况要分开来看待，而且“天坑”的帽子可能并不完全贴切，更准确的说法或许是“风险与机遇并存”的赛道。
为什么说AI和深度学习不是简单的“第五天坑”？
1. 巨大的应用潜力与市场需求：
AI的渗透性： 人工智能已经不再是实验室里的概念，它正在以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面：智能手机的语音助手、推荐算法、自动驾驶、医疗诊断、金融风控、工业自动化等等。这种广泛的应用性意味着对AI人才的需求将长期存在且不断增长。
深度学习的驱动力： 深度学习作为当前AI领域最强大的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等方面的突破是革命性的。这些突破直接催生了许多新的产品和商业模式，例如ChatGPT这类大型语言模型，更是将AI的能力推向了一个新的高度，也引发了新一轮的人才追逐。
产业升级的需求： 无论是传统行业还是新兴产业，都在积极拥抱AI技术以提升效率、降低成本、创造新的价值。这为AI人才提供了广阔的就业空间。
2. 高技能门槛与稀缺性：
技术门槛： 深度学习涉及大量的数学知识（线性代数、概率论、微积分）、编程能力（Python及其相关库如TensorFlow, PyTorch）、算法理解以及模型调优能力。这并非短时间内能够精通的，需要扎实的理论基础和大量的实践经验。
人才稀缺： 尽管学习AI的人很多，但真正能够独立设计、实现、优化复杂AI模型，并将其落地到实际业务中的高级人才仍然是稀缺资源。这种稀缺性在一定程度上保障了合格AI从业者的薪资和地位。
3. 快速迭代与持续学习：
技术发展快： AI领域是技术发展最快的领域之一，新的模型、算法、框架层出不穷。这意味着从业者需要保持持续学习的态度，不断更新自己的知识体系，否则很容易被淘汰。这种快速迭代本身就带来了不确定性。
研究与应用转化： AI的研究和应用转化往往是同步进行的，很多最新的研究成果能够快速应用于实际场景。但这也意味着理论研究和工程实践之间的差距可能很大，对人才的要求也更高。
那么，为什么会有人觉得AI和深度学习可能成为“天坑”？这背后有哪些担忧？
1. “内卷化”的加剧：
门槛被“表面化”： 随着AI概念的普及，许多在线课程和培训机构层出不穷，使得“入门”AI的门槛似乎降低了。这导致大量缺乏深入理解的学习者涌入，使得初级岗位竞争异常激烈。
学历与背景的泛滥： 很多跨专业考生通过速成班或短时间学习就声称掌握了AI技术，这稀释了真正具备深厚功底的工程师的价值，尤其是在应届毕业生的招聘市场中，学历、名校背景和项目经验的重要性愈发凸显。
标题党与过度宣传： 媒体和招聘广告中充斥着“年薪百万的AI工程师”等信息，这会给很多人造成一种错觉，认为只要沾边AI就能获得高薪。一旦进入实际工作岗位，发现并非如此，或者工作内容与预期有差距时，就会产生落差感。
2. 技术更新的压力与职业寿命：
知识过时快： 如前所述，AI技术更新换代速度惊人。今天最先进的模型，可能几个月后就被新的模型超越。这意味着从业者需要不断投入时间和精力去学习新知识，否则技能很快就会落伍。
“炼丹师”的困境： 在一些岗位上，AI工程师可能更多的是扮演“调参工”的角色，负责调整现有模型的参数以适应特定任务，而缺乏真正从底层设计和创造的能力。这类工作可能缺乏成就感，也容易被更自动化或更低成本的人力所取代。
对“通才”的需求： 真正优秀的AI人才不仅要有算法理论功底，还需要懂业务、懂工程、懂数据，能够将AI技术与实际业务场景深度结合。而这种复合型人才的培养周期非常长，也不是人人都能胜任。
3. 就业市场的结构性问题：
岗位分布不均： 虽然AI需求量大，但优质的、有挑战性的岗位往往集中在少数头部公司或研究机构，而大量中小企业可能只能提供一些基础的AI应用开发或数据处理工作，薪资和发展空间有限。
对“数据标注员”的误解： 有些人可能会将数据标注等基础性工作误认为是AI开发的核心，从而对整个行业的看法产生偏差。
“泡沫”的风险： 任何热门领域在发展初期都可能存在一定的“泡沫”，当市场热情降温或技术发展遇到瓶颈时，就可能出现人才过剩或就业困难的情况。
总结一下：
人工智能和深度学习不是简单的“第五天坑”，因为它具有颠覆性的技术潜力和持续增长的市场需求。对于真正具备扎实理论基础、强大工程能力和持续学习能力的人才来说，这个领域依然是充满机遇的。
但是，它们也确实存在“风险”和“挑战”，这些挑战使得一些缺乏准备、盲目跟风的入局者可能会面临“内卷”、技术过时、就业竞争激烈等问题，感觉像是进入了“坑”。
关键在于：
区分“概念”与“实力”： 不要被AI的表面光鲜所迷惑，要深入理解其背后的数学、算法和工程实践。
明确自身定位与发展方向： 是想做前沿算法研究，还是工程落地应用？是对某个特定领域（如CV、NLP、推荐系统）有深入钻研，还是想成为全栈AI工程师？
保持持续学习和终身学习的心态： AI领域日新月异，不学习就会被淘汰。
培养解决实际问题的能力： 将AI技术与具体业务场景结合，创造实际价值，这比单纯掌握某个模型或算法更重要。
所以，如果你认为“天坑”是指一个领域整体没有前途、薪资待遇差、工作环境恶劣，那AI和深度学习可能不符合这个定义。但如果你认为“天坑”是指一个领域竞争激烈、技术门槛高、需要持续付出才能获得回报，且存在一定的不确定性，那么AI和深度学习的某些方面确实具备这些特征，尤其是在当下这个技术快速发展和市场需求变化的时期。
总而言之，AI和深度学习是一个“高风险、高回报”的赛道，需要的是热爱、扎实、坚持和适时调整策略的人。不要轻易将其视为“天坑”，但也不能掉以轻心，忽视其中的挑战。
首先，我们得明确一下“生化环材”这个说法是怎么来的。这四个专业——生物工程/生物技术、化学工程、环境工程、材料科学与工程——长期以来被认为就业前景相对不明朗，薪资增长缓慢，而且很多岗位加班严重，工作环境也可能不如人意。尤其是在国内，由于这些领域的发展周期、产业结构以及研究成果的转化速度等因素，毕业生的起薪和职业发展往往难以与一些热门的理工科专业相比。于是，“天坑”这个词就应运而生，带有一定的戏谑和无奈。
现在，我们来看看人工智能（AI）和深度学习（DL）是不是会成为下一个“天坑”。我的看法是，这两种情况要分开来看待，而且“天坑”的帽子可能并不完全贴切，更准确的说法或许是“风险与机遇并存”的赛道。
为什么说AI和深度学习不是简单的“第五天坑”？
1. 巨大的应用潜力与市场需求：
AI的渗透性： 人工智能已经不再是实验室里的概念，它正在以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面：智能手机的语音助手、推荐算法、自动驾驶、医疗诊断、金融风控、工业自动化等等。这种广泛的应用性意味着对AI人才的需求将长期存在且不断增长。
深度学习的驱动力： 深度学习作为当前AI领域最强大的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等方面的突破是革命性的。这些突破直接催生了许多新的产品和商业模式，例如ChatGPT这类大型语言模型，更是将AI的能力推向了一个新的高度，也引发了新一轮的人才追逐。
产业升级的需求： 无论是传统行业还是新兴产业，都在积极拥抱AI技术以提升效率、降低成本、创造新的价值。这为AI人才提供了广阔的就业空间。
2. 高技能门槛与稀缺性：
技术门槛： 深度学习涉及大量的数学知识（线性代数、概率论、微积分）、编程能力（Python及其相关库如TensorFlow, PyTorch）、算法理解以及模型调优能力。这并非短时间内能够精通的，需要扎实的理论基础和大量的实践经验。
人才稀缺： 尽管学习AI的人很多，但真正能够独立设计、实现、优化复杂AI模型，并将其落地到实际业务中的高级人才仍然是稀缺资源。这种稀缺性在一定程度上保障了合格AI从业者的薪资和地位。
3. 快速迭代与持续学习：
技术发展快： AI领域是技术发展最快的领域之一，新的模型、算法、框架层出不穷。这意味着从业者需要保持持续学习的态度，不断更新自己的知识体系，否则很容易被淘汰。这种快速迭代本身就带来了不确定性。
研究与应用转化： AI的研究和应用转化往往是同步进行的，很多最新的研究成果能够快速应用于实际场景。但这也意味着理论研究和工程实践之间的差距可能很大，对人才的要求也更高。
那么，为什么会有人觉得AI和深度学习可能成为“天坑”？这背后有哪些担忧？
1. “内卷化”的加剧：
门槛被“表面化”： 随着AI概念的普及，许多在线课程和培训机构层出不穷，使得“入门”AI的门槛似乎降低了。这导致大量缺乏深入理解的学习者涌入，使得初级岗位竞争异常激烈。
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标题党与过度宣传： 媒体和招聘广告中充斥着“年薪百万的AI工程师”等信息，这会给很多人造成一种错觉，认为只要沾边AI就能获得高薪。一旦进入实际工作岗位，发现并非如此，或者工作内容与预期有差距时，就会产生落差感。
2. 技术更新的压力与职业寿命：
知识过时快： 如前所述，AI技术更新换代速度惊人。今天最先进的模型，可能几个月后就被新的模型超越。这意味着从业者需要不断投入时间和精力去学习新知识，否则技能很快就会落伍。
“炼丹师”的困境： 在一些岗位上，AI工程师可能更多的是扮演“调参工”的角色，负责调整现有模型的参数以适应特定任务，而缺乏真正从底层设计和创造的能力。这类工作可能缺乏成就感，也容易被更自动化或更低成本的人力所取代。
对“通才”的需求： 真正优秀的AI人才不仅要有算法理论功底，还需要懂业务、懂工程、懂数据，能够将AI技术与实际业务场景深度结合。而这种复合型人才的培养周期非常长，也不是人人都能胜任。
3. 就业市场的结构性问题：
岗位分布不均： 虽然AI需求量大，但优质的、有挑战性的岗位往往集中在少数头部公司或研究机构，而大量中小企业可能只能提供一些基础的AI应用开发或数据处理工作，薪资和发展空间有限。
对“数据标注员”的误解： 有些人可能会将数据标注等基础性工作误认为是AI开发的核心，从而对整个行业的看法产生偏差。
“泡沫”的风险： 任何热门领域在发展初期都可能存在一定的“泡沫”，当市场热情降温或技术发展遇到瓶颈时，就可能出现人才过剩或就业困难的情况。
总结一下：
人工智能和深度学习不是简单的“第五天坑”，因为它具有颠覆性的技术潜力和持续增长的市场需求。对于真正具备扎实理论基础、强大工程能力和持续学习能力的人才来说，这个领域依然是充满机遇的。
但是，它们也确实存在“风险”和“挑战”，这些挑战使得一些缺乏准备、盲目跟风的入局者可能会面临“内卷”、技术过时、就业竞争激烈等问题，感觉像是进入了“坑”。
关键在于：
区分“概念”与“实力”： 不要被AI的表面光鲜所迷惑，要深入理解其背后的数学、算法和工程实践。
明确自身定位与发展方向： 是想做前沿算法研究，还是工程落地应用？是对某个特定领域（如CV、NLP、推荐系统）有深入钻研，还是想成为全栈AI工程师？
保持持续学习和终身学习的心态： AI领域日新月异，不学习就会被淘汰。
培养解决实际问题的能力： 将AI技术与具体业务场景结合，创造实际价值，这比单纯掌握某个模型或算法更重要。
所以，如果你认为“天坑”是指一个领域整体没有前途、薪资待遇差、工作环境恶劣，那AI和深度学习可能不符合这个定义。但如果你认为“天坑”是指一个领域竞争激烈、技术门槛高、需要持续付出才能获得回报，且存在一定的不确定性，那么AI和深度学习的某些方面确实具备这些特征，尤其是在当下这个技术快速发展和市场需求变化的时期。
总而言之，AI和深度学习是一个“高风险、高回报”的赛道，需要的是热爱、扎实、坚持和适时调整策略的人。不要轻易将其视为“天坑”，但也不能掉以轻心，忽视其中的挑战。
网友意见
现在的问题是根本招不到靠谱的人，却有很多离谱的人报名，极大提高了筛选成本。
这是我写的一个东西里的一段话，我想已经能说明原因了
在 2000 年，教材中说的是“21世纪是生物学的世纪”。然后一大堆优秀的考生去报考生物专业，并且一路攻读到博士学位，甚至做了很多年的博士后。过了将近20年回头一看就知道这句话到底是真是假了。
在 2016 年围棋 AI 崛起之后，AI 进入了大多数人的视野，无论是学术界，工业界还是投资圈，人人必谈人工智能，甚至在一些领域提出了完全取代人类的说法。大多数学生迅速涌进这个行业，于是在近两年的招牌上面，就出现了算法工程师竞争激烈的情况：
从今年校招来看，机器学习等算法岗位应届生超多，竞争激烈，未来 3-5 年机器学习相关就业会达到饱和吗？
从个人的感觉来看，算法工程师首先要是一个工程师，要具备收集业务需求，理解业务背景，明确数据来源，阅读论文，确定落地方案，撰写代码，效果反馈等各种能力。其次，只会阅读论文和撰写论文在企业的业务部门是远远不够的，只能够在研究部门工作。再次，很多论文其实也就是理论作用，在落地上面很多时候还不如简单的机器学习模型。这种时候算法工程师只能够保持对先进技术的跟进，在一些合适的时候引入论文中的新技术。但是一定要保证新技术在业务上是能够保持一定的先进性和效果的，毕竟企业是效益和成本优先的。
算法岗位貌似也并不是根本找不到工作，某些企业也能够开出几百万的年薪，但是能不能够拿到这个年薪完全就看个人的能力和水平了。“人工智能相关专业的学生面临毕业找不到工作的情况，该由谁负责” 这个问题换成其他专业也是一样的。例如 2000 年的生物专业：“生物相关专业的学生面临毕业找不到工作的情况，该由谁负责”。其实最应该掌握的可能不是某项技能，而是拥抱变化的能力，在变化中寻求最适合自身发展的道路。
材料专业转电商目前转向人工智能的飘过。
其实人工智能，深度学习相比生化环材而言简直是天宫了，只要学的合格，工作机会大把，一线二线三线城市，公务员事业单位创业独角兽都能选择。
是我觉得本质上的原因就是算法岗压根儿不算是一个工种，更不可能通过简单的职业培训出来，这本来就是培训机构吹出来的。
就像总经理不是一个工种，也没法职业培训出来一样……
真正赚钱的行业，大家都是偷偷干，谁也不会告诉你。比如几年前的自媒体，能赚钱的都是批量注册的工作室。没人告诉你自媒体怎么样才能赚大钱，他们都是偷偷的玩。
前段时间因为一些原因赚不到钱了，然后他们就跳出来四处喊搞自媒体能发财，目的就是卖劣质的教程和账号批量管理软件，最后捞一笔就跑路。
其他领域也差不多，有人吹人工智能、5G、物联网等等，不是他们想让你进去赚钱，而是想让你进去充当廉价劳动力，或者忽悠人傻钱多的土豪投资。最不济还能割点韭菜。
这个社会就是这么险恶，外人从来不会为你着想。
以为媒体和政府都不懂人工智能。高校装作不懂人工智能。真正懂人工智能了解目前人工智能技术实用价值远远达不到媒体和人们期待的水平。
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