AI 如何為公司創造更多價值?專家:2 個缺陷,要先由人類來修補
2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴
美國人工智慧國家安全委員會(NSCAI)今年 4 月建議,國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域,並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面,微軟(Microsoft)4 月宣布,將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊(Nuance Communications);後者是雲端與 AI 軟體的先驅。
從企業到國家,都愈來愈重視人工智慧,知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過,目前 AI 發展到底處於什麼階段?我們又該如何應用?
美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦科學系助理教授張凱崴形容,目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事,像是疫情來襲,電腦可以從大數據中篩選條件,自動搜尋、判讀潛在病例,幫助醫生大幅減少檢查時間,但 AI 也並非萬能,要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性,獲得 2021 年的史隆研究獎(Sloan Research Fellowships)。
AI 局限1. 資料寬廣度不足時,就會複製人類偏見
張凱崴認為,電腦在學習的時候,是依賴「彙整數據資料」來判斷,並沒有真正思考,如果資料來源太狹隘、不夠多元,資料寬廣度不足,電腦判斷就會出現偏差,「你跟電腦講清楚 input(輸入)、output(輸出),提供足夠的數據資料,它可以對應、學得很好,但還有很多面向 AI 做不到。」
舉例來說,亞馬遜(Amazon)2014 年推出智慧音箱(Amazon Echo),使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而,有些人口音較罕見,或是用字較特殊,智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案,就可能失靈,這是當前 AI 的其中一大問題。
張凱崴進一步解釋,AI 另一項挑戰是,它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」(無法出現)之間的區別,只是從資料統計出要學的東西,無法像人類一樣進行邏輯思辨。
AI 的運作方式,第一步是輸入資料,第二步是分析,但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字,會去看四周有什麼字詞,來學習總統這個詞,由於許多總統都是男性,電腦就會「覺得」總統是男性。
這也是為什麼,如果讓 AI 學習,在它的認知裡,女性「不可能」當美國總統(因為沒有資料紀錄)。「你可以跟人類說,任何職業、性別都是平等的,但對電腦來講,這很困難,」張凱崴說明,一旦資料的寬廣度受限,電腦就容易產生偏見。
就像在自然語言處理(Natural Language Processing,讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號)領域,張凱崴說明,AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」,才能運算下去。但如果資料受限,使用男性的「他」,電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長;但換成女性的「她」,由於數據不足,電腦就會混亂,出現系統性誤差。
他再舉一例,美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統(GPT,Generative Pre-training),推出到 GPT3 版本,屬於書寫類 AI,電腦能夠揣測人們說完上一句話,下一句可能會講的句子,自動完成後半段。
好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」,系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」,因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示,GPT2(前一代版本)系統也從資料中學習到許多偏見,像是如果句子前半談論白人男性,系統傾向產生正面評價;如果句子前半是黑人女性,系統竟會產生負面句子。對企業來說,許多組織接觸 AI,想讓它們取代部分工作,首先需要留意資料的廣度、多元性,才能減少電腦犯錯的機會。
AI 局限2. 即便條件相同,也無法每次都做出正確判斷
「其實,現在的 AI 就像一台原型飛機,還缺乏穩定性。」張凱崴說,現行的 AI 就好比萊特兄弟(Wright brothers)剛發明飛機,看似可以做很多有趣的事,但「可以飛」跟「飛得很好」,有一大段落差。
紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片,AI 掃描後,確認是不是本人,但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小,一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」,因此照片無效。
張凱崴說,在這個例子中,凸顯出 AI 的穩定性不足,「系統沒有考慮到不同人種的差異,很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性,指的是 AI 沒辦法在相同條件下,每次都做出正確決策,這也是使用 AI 時,須留意的第二個挑戰。
他再舉例,許多模型可以準確分析,一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示,有時只要將影評中一些字換成同義詞,例如把電影(movie)換成影片(film),或改寫句子,即使意思並未改變,系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。
在設計這些程式時,人們必須注意到 AI 可能有局限,設定的資料範圍要更完整,考慮這些因素,就能減少偏見、落差,進而加強穩定性。
餵指令給 AI 要多元化,嘗試「換句話說」、刻意混淆
經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識,但只要掌握觀念,再透過 AI 領域專才協助,也能優化系統。張凱崴指出,最直接的方法是,設計 AI 模型時,要把來源群組不同的資料分門別類測試,在測試階段讓群體多元化,並確保不同特色的使用者,用起來都沒有問題。
舉例來說,一套 A 系統擁有來自各地的使用者,如果設計者是台北人,設計系統的思維容易以台北生活為主,很可能因為當地習慣不同,導致花蓮使用者操作不順。
另一個方法,則是用不同的「語意」,去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如,有一套餐廳評鑑的 AI 系統,只要蒐集、整理使用者意見,就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性?張凱崴建議,可以利用「抽換詞面」的方法。
比如,把詞彙換成同義字,再看 AI 是否能運算出相同結果,「你可能會發現,原本評比結果是食物很美味,但如果美味換成比較困難的詞,AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時,可以將詞彙隨機抽換成同義詞,增加 AI 的詞彙量。
第三種方式更進階:改變句型、重寫句子。張凱崴指出,同樣一句話,如果換成不同說法,電腦可能判讀錯誤,將「因為發生 A 事件,所以導致 B 事件」,改寫成「B 事件發生了,是因為 A 事件的緣故」,明明兩句話意思一樣,但 AI 很可能因為穩定性不足,搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性,可以使用自動改寫的方式,增加資料的多樣性。
張凱崴表示,經過這些測試,讓 AI 接受更多元化的訓練,得到更廣的學習範圍,往後碰到同義詞、相似資訊,才能有效判讀。
張凱崴總結,AI 還在快速發展,或許可以創造更多工作機會、新的職位,但現行階段,它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子,使用它就一定有更好結果,人們還是要保持高度耐心,先認識它的缺陷,才能在技術更迭下,發揮出最好的結果。
張凱崴
台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學(UIUC)電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦科學系助理教授,研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎(Sloan Research Fellowship),研究團隊開發的運算方法,使人類語言處理的程序更有效率、更多元,同時兼具公平性。
附圖:優化AI系統的3方法
資料來源:https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis
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改革開放40週年 :回顧中國人赴美留學史
1978年7月某天凌晨3時許,美國白宮的電話驟然響起,總統吉米•卡特從睡夢中被叫醒。
電話來自北京,打電話的人是總統科學顧問弗蘭克•普雷斯博士,他正在中國訪問。 除了遇到危機,卡特擔任總統期間很少在半夜被叫醒。
卡特問,為什麼這麼早打電話?
普雷斯向他報告說,此時正和鄧小平會見。
卡特問,是有什麼壞消息嗎?
對方說,不是,他問了一個我無法回答的問題,他想知道能不能送中國學生到美國留學。
“當然可以。”
“他問能不能派5000人。”
“你告訴鄧小平,他可以派10萬人。”
那時中美還沒正式建交,十一屆三中全會還沒召開,一窮二白的中國面臨著一堆亟待解決的問題。
“美國戰略智囊”布熱津斯基對鄧小平當時的做法很驚訝,他在回憶錄中曾發出疑問:把中國最聰明的孩子送到美國去,難道他不知道當時中美兩國生活條件的差距 嗎?
鄧小平不那麼認為。
早於這通電話的1978年3月18日,在全國科學技術大會開幕式上,鄧小平說:“任何一個民族、一個國家, 都需要學習別的民族、別的國家的長處,學習人家的先進 科學技術。我們不僅因為今天科學技術落後,需要努力向外國學習,即使我們的科學技術趕上了世界先進水平,也還要學習人家的長處”。 那一年的6月23日,針對留學生派出工作,鄧小平有說:“我贊成留學生數量增大,主要搞自然科學”, “要成千成萬地派,不是只派十個八個”,而且,派出 留學生“要千方百計加快步伐,路子要越走越寬。”
鄧小平在全國科學技術大會開幕式上講話
那是一個一度封閉的大國,在特殊歷史時期再次推開國門。
此後,乘著改革開放的東風,湧動著中國人熱情、智慧和鬥志的留學大潮拍天而起,以不可阻擋的力量向海外世界卷去。
1978-1979 破曉
1978年12月26日晚八九點,小雪,一架飛機靜靜地停在首都機場停機坪上。 52名中年人穿著黑大衣和黑皮鞋、帶著黑色手提包,順序登上飛機,他們要途經法國巴黎轉機去美國留學。 當時,中國經濟落後,外匯奇缺,這麼多人一共就只有50美元,被領隊揣在兜里。
彼時的中國,剛剛開始從革命的狂熱中醒來,貧窮如一根芒刺穿透剛剛甦醒的肌膚,讓人感覺疼痛。
1978年12月26日,首批52名赴美留學人員到達美國
登上飛機的一剎那,這52個人還有些恍惚,在此之前,沒有一個人想到自己能得到去美國的機會。 這是因為,很多人來自“剝削階級家庭”,這種包袱彷彿也有萬鈞之重,足以影響一個人求學的自信心,甚至將他壓垮,大家因此也心有餘悸,害怕萬一去了,國家 的路線改了,就倒霉了,要么回不來,要么回來了又要被戴帽子。
教育部告訴他們,這是國家的需要,是鄧小平的命令! 到美國去學習他們的科學技術,回來給國家做貢獻,這樣大家才得以安心。
1978年12月底,國務院副總理方毅在人民大會堂為首批52名赴美留學生送行
柳百成,第一批出國留學52人的總領隊,在停止教學的日子裡被打發到鑄造車間勞動,他白天扛沙子,晚上堅持閱讀英文專業書籍,邊看邊做筆記,筆記本積累了一尺多 厚。 開始第一批留學生選拔時,他已經45歲,當時機械工程系分得了一個名額參加清華大學的選拔,系主任親自面試,他得了第一名。 接著學校、教育部也組織了統一考試,他連闖三關後最終入選。
1978年12月26日,飛機萬里西行,滿座的中國學者難抑心中興奮,當時大家對美國就像對月球一樣陌生。
這52名公費留學生學成後,悉數回國,成為了各個領域的佼佼者,個人命運的軌跡也因此發生急速轉折。 1981年初,柳百成回國。 當年清華赴美的9人中,如今已有3人當選為中國科學院院士或工程院院士。 柳百成也在促進信息化技術與先進製造業深度融合上作出了自己的貢獻,使愛國奉獻、報效祖國的夙願得以實現。 改革開放確實為知識分子帶來了春天,使知識分子有了充分發揮聰明才智的平台。
52名首航留學生名單
1980-1983:生長
70年代末的中國留學生所學專業主要集中在科技領域,而到了80年代,更多的留學生選擇了經濟學、企業管理等專業。 這種微妙的變化跟改革開放的深入推進分不開。
52人去美國留學的次年,中美建交。
在金門島,聽到這個消息的27歲台灣陸軍連長林正誼,站在一塊巨石上,凝望著對岸,內心正翻騰著大海一樣的波濤。 林正誼當即判斷出,腐敗的國民黨當局“反攻”大陸是零概率事件,日後的中國一定會更加開放的走向世界舞台。 在一個夜深人靜的晚上,他悄悄下水,遊了三個小時後到達大陸,隨後就讀於北京大學經濟系,林正誼還給自己改了個名字叫“林毅夫”。
1980年,還在北京大學讀大三的22歲青年易綱被派往美國學習經濟及管理,初到時,他揣著2美元,一邊留學一邊靠給學校食堂洗盤子賺生活費。 兩年後,林毅夫被諾貝爾經濟學獎得主舒爾茨看中,推薦到芝加哥大學學習農業經濟;曾睡在易綱上舖的海聞從北大畢業,但沒能拿到公費留學,只能 考慮自費,他騎著自行車往返於學校與北京圖書館,從北圖抄寫下美國大學的地址,一封封信寄向美國,最後被加州長灘州立大學錄取,成了改革開放後北大“自費出國 第一人”。 10多年後,這三個命運軌跡若即若離的海歸聚在一起,創立了中國經濟研究中心,也就是後來的國家發展研究院。 從創立到現在,越來越多的留美、留英學者加入其中,他們認為這是研究中國問題最好的地方。
1994年中國經濟研究中心成立初期合影(左起:張帆、易綱、林毅夫、德懷特•帕金斯、帕金斯夫人、海聞、余明德、張維迎)
1984-1991:大潮
80年代的中國依然不富裕,但改革開放無疑給予了人們通向未來的信心。
家庭聯產承包責任制和“商品經濟”的合法地位被確立,無數願意用雙手創造財富的人一頭扎進神秘莫測的“海”,開始了一場改變命運的探險。 社會大環境在不斷改變,國人生活的細枝末節也在悄然變化。 “板磚”單卡收錄機、鄧麗君在甜柔的歌聲,崔健“平地一聲吼”,一首《一無所有》,爆炸型的燙髮, “離經叛道”牛仔褲、T恤衫……
在那個特殊的新舊交替時期,長時間的精神壓抑之後,國人發現所有的事物都是前所未有的新鮮,而被新鮮事物包圍的自己是從未有過的年輕!
當時,倍感年輕的還有中國的企業,1984年被很多人稱為“公司元年”。
越來越多不甘庸碌的人,用“下海經商”取代了“拿鐵飯碗、掙死工資”,一大批日後馳騁一時的公司,諸如“海爾”、“健力寶”、“蘇寧電器”、“聯想 ”、“万科”等得以誕生。
同樣是在1984年,留學這件事也迎來了大潮,這一年,國家頒布了《國務院關於自費出國留學的暫行規定》,打開了人們自費留學的渠道。
龍門陡開,江鯽飛躍,此後積壓了十多年的人才狂潮再次噴湧! 中國留學生帶著那個年代特有的激情、勇氣和夢想去往世界各地。 他們看起來有點“狂”,但“狂”的很有底氣。
1985年,吳鷹做了一個艱難的選擇——從待他不薄的北工大辭職,考入美國新澤西州理工學院,帶著一箱行李和30美元,隻身一人來到美國攻讀碩士學位,十 年後,他創辦UT斯達康公司,靠一種叫“小靈通”的電信產品聞名一時。
他們用一種非常艱苦的過程證明了自己的堅韌。
出身於陝西西安的張朝陽在考取李政道獎學金時,對手是祖國各地的700名尖子生,競爭的激烈程度可想而知,最終,他成為被選中的100人之一。 後來有人問成為搜狐掌門人的張朝陽:“在面對風險投資時心理壓力能不能承受?”他回答到:“這些壓力比起我在清華參加考試的時候的壓力要小得多。“
1986年,閻焱、熊曉鴿、張朝陽、張亞勤去了美國。
1987年,徐小平先去美國,再到加拿大,刷了很久的盤子,田碩寧也在這一年去了美國,之後成為亞投行第一任行長的金立群則赴美國波士頓大學經濟系研究生院進修 。
越來越多的青年奔向國外。 僅在1985年底,出國留學生的總人數就達到3.8萬人,其中自費留學生7000人。 在之後的十多年間,這些人中的很多人都將回到中國,政界、學界和商界都將不乏他們的身影,中國未來的新技術、新理念和IT產業等將由他們擔負支柱。
這些後來中國各領域的“領航者”,此刻都默默地奔波在各自的留學之路上,誰也不會想到,時代會在某個瞬間猛一轉身,把聚光燈打在他們身上。
4、1992-2002:激盪
跟80年代的“浪漫”有所不同,90年代日漸商業化的時代特徵,讓中國不再像過去那樣充滿神秘感和難以琢磨。
不過,在意識形態領域,兩種不同的聲音仍然在隔空交鋒。 如果僅僅從報紙上的爭論來看,1991年的中國瀰漫著改革是姓“社”還是姓“資”的硝煙。 而事實卻是,爭論如江面上迷眼的亂風,實質性的經濟變革卻如水底之群魚,仍在堅定地向前遊行。
1992年鄧小平南巡,一系列講話的核心其實是對無所不在的意識形態爭論給予了斷然的“終結”,改革開放新一波的浪潮由南向北,在經濟上形成了強烈的號召力。
很多國人都從中嗅出了巨大的商機,很顯然,一個超速發展的機遇已經出現。 這時候,需要的就是行動、行動、再行動! 此後又出現了一波辦公司熱。
“海歸”也是中國實現現代化的重要部分,與經濟加速相對應的,是留學政策的進一步鬆綁,“支持留學、鼓勵回國、來去自由”被確立為留學海歸政策的指導思想,這一掃80 年代末一度對留學政策有所收緊的陰霾,給留學潮又加了一把火。
於是,雄心勃勃的人都琢磨起留學來:從商的,想到海外賺得第一桶金;搞文化的,一心盼著成為世界文化的主流;演藝明星們,也開始惦記著衝進好萊塢、 百老匯。 有人甚至帶著“外國月亮比中國圓”的幻想,盼著盡快走出國門。
1993年,一部叫《北京人在紐約》的電視劇火爆全國,將出國熱真切地展示在每一個中國人面前。 “如果你愛他,就把他送到紐約,因為那裡是天堂;如果你恨他,就把他送到紐約,因為那裡是地獄。”片中,姜文扮演的音樂家王啟明,在紐約無論如何 掙扎都無法實現自己的音樂夢想,最後成為了一名商人,這是那一代人世俗意義上的成功模板。
《北京人在紐約》劇照
借助一股股留學潮,有人懷著各種想法趕赴世界各地,也有人正從世界的某個角落匆匆趕來。
中國的改革開放1992年之後進入黃金盛年,互聯網這項科學技術正在太平洋彼岸落地,開始商業化,展現其迷人的魅力,中國也正迎接這一股互聯網衝擊波。 越來越多的人加入到中國互聯網大潮中,“海歸”們也在這一時期鬼使神差地入局。
1995年,走下飛機舷梯的張朝陽感到一陣寒意,他搓了搓手,拎著兩個手提箱向機場外大步走去。 多年的美國生活,讓張朝陽有了“小布爾喬亞式”的審美,扎小辮,POLO衫,戴墨鏡,而迎接他的,是一片未知。
1999年國慶,大家的名片上開始印e-mail地址了,街上有人穿印著“.com”的T卹了,李彥宏斷定:互聯網在中國成熟了,大環境可以了。 於是,他決定回國創業。
同年,陳一舟與兩位斯坦福大學校友楊寧、周雲帆回國。 此前他們曾一起回中國轉了一圈,得出一個結論:世界上發展最快的地方都在這兒了,不來這兒,去哪兒呢? 後來他們創辦了一個叫ChinaRen的公司,也就是後來的人人網。
儘管有著諸多不如意,對未來的生活也沒有全然把握,但他們還是回來了,理由只有一個:在美國雖然拿著高薪但找不到自我,不如回國創業。
接下來的時光裡,每個行業都將被“互聯網思維”攪個天翻地覆。
儘管各種優秀“海歸”或出於夢想,或出於商機選擇回國,但這也難以掩蓋這一時期中國大量的人才流失,2002年,也就是中國被世界貿易組織接納的次年,出國與 歸國人數之比一度達到了6.94∶1,也就是說,每7名中國留學生中僅有1人回國!
5、2003-2018:歸來
進入新千年,一切都變得很快,“不怕做不到,就怕想不到”成為這個時代最強有力的註解。
出國留學的方針得到了很好的貫徹,自費出國留學限制被徹底廢除,工牌出國留學政策在培養高層次留學人才方面持續發力,吸引留學人員尤其是高層次留學人才回國工作為國服務所 採取的政策不斷健全,出國教育效益極大增強。 2010年7月,《國家中長期教育改革和發展規劃綱要(2010-2020)》發布,堅持“支持留學、鼓勵回國、來去自由”的方針。
與蒸騰上升的綜合國力相對應的,就是此階段滾滾洪流般的留學潮,中國已悄然成為全球最大的留學生輸出國之一。
擁有更多選擇的學界精英和商界大佬,選擇將孩子送出國去,出國留學逐漸呈現出了低齡化的趨勢。
前首富王健林在兒子王思聰兩歲時選擇將他送到國外上寄宿學校,從新加坡Swiss Cottage小學,到英國溫徹斯特公學,再到倫敦大學學院哲學系,王思聰一路在國外接受先進的教育 ,養成了張揚的個性。 同樣是前首富的劉永好,做出了同樣的選擇。 1994年,劉永好將女兒劉暢送到美國西雅圖小鎮女子學校讀高中。
出同樣的選擇的,還有很多企二代。 娃哈哈二代宗馥莉就讀於佩珀代因大學;碧桂園二代楊惠妍就讀於美國俄亥俄州立大學,聯想柳傳志的女兒柳青就讀於哈佛大學……
此階段,不僅精英人士、商業大佬選擇送子女出國,越來越多的普通家庭,也加入到送子女出國的隊伍中。 2018年,中國出國留學人數突破了60萬。
與此同時,越來越多的留學生選擇了回國。 從2003年開始,中國出國與歸國人數之比不斷縮小,2010年為2.11:1,2015年為1.28:1。 少數人的選擇成了多數,近五年來回國人數占到了出國總量的70%。 更重要的是,歸國者中,精英大有人在!
據中國與全球化智庫發布的調查,海歸創業集中於國家戰略新興產業,在海歸創業者中,58.3%擁有個人專利,65.9%從海外帶回了技術,絕大多數處於國際先進和國內先進水平 。 相對早年的迅速復制海外商業模式,近兩年的海歸技術人才在生物製藥、AI、新材料等技術創業領域扎堆。
國外很多國家的條件還是比中國好,為什麼選擇回國?
回答歸結起來無非兩點:除了中國的機遇,還有國外的天花板。 很多技術人才直言“在美國,華人技術人才能躋身管理層的不多,可能會一直寫代碼。”
2017年初,被稱為“矽谷最有權勢的華人”的微軟前全球執行副總裁陸奇歸國,成為新版精英歸國的代表。 這些歸國精英或直接投身到創業大潮中,或加盟大互聯網公司任高管,或致力於開拓國際市場。 除了商業精英,還有一批國際公認的科技大咖歸國。 2008年,美國普林斯頓大學分子生物學系建係以來最年輕的終身教授和講席教授、美國藝術與科學院院士、美國國家科學院外籍院士施一公做出了回國決定,哈佛八博士王文超、張欣 、張鈉、王俊峰、劉青松、劉靜、林文楚、任濤在中科院合肥物質科學研究院強磁場科學中心……
西方媒體評價:世界上沒有任何一個國家,像中國一樣,如此重視吸引流失在外的人才回國。
改革開放40年,歸國留學生與鄉下知青、高考學子、下海闖蕩的商人和進程務工的農民工一起,成為推動中國崛起的重要力量。 40年中,這群中國人“晴天搶幹,雨天巧干,白天大干,晚上加班幹”! 不知不覺中,世界卻驚奇不已,一個曾經落後的中國,經濟總量已成為世界第二。
改革開放40年,是中國青年學子負笈海外、勵志報國的40年,是中國教育學習、借鑒、赶超的40年,是從人才輸出到人才回歸的40年。 與此同時,這支源源不斷的留學大軍為中國的社會經濟建設輸入了不竭的新鮮血液,拉近了中外教育、科技的距離,推動了中外人文交流,提升了中國在國際社會上的影響 力。
40年歸來,當年第一批的出國留學生已經白髮蒼蒼,他們作為中國留學歷史變遷的見證人,也見證了中國改革開放、科技發展、經濟騰飛。
時代車輪滾滾向前,留學的歷史不斷變化,不變的,是千萬萬萬像他們當年一樣奮力奔跑的人
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如何準備面試和談薪水
上一篇我分享了我在 COVID-19 期間如何拿到 Google 、FB、Microsoft Offer 的經驗。
這篇我會講一下我是如何準備面試和如何談薪水。
面試 — Leetcode
我個人建議是千萬不要盲目的從第一題開始寫,因為每一題並不等價。有些題目是經典中
的經典,有些則是太偏頗。以下是我的寫題目經驗分享:
1. https://leetcode.com/list/xoqag3yj/
這個是在 Blind 這個論壇有個 FB 工程師整理出來的。很多人非常推,我個人也非常推。
這個清單集合大部分的經典題目。可以把它想成是基礎題目,很多其他題目都是由這些題
目衍伸出去的。
2. https://www.programcreek.com/2013/08/leetcode-problem-classification/
這個就有點像是上面的擴充板,我個人也非常喜歡。這個清單也會依照不同的主題分類讓
你想要一次大量練習某個主題的經典題時很方便。我會建議裡面的 Dynamic Programming
可以先跳過。
3. 上面兩個假如你都寫完的話 (其實上面兩個寫完也很夠了)。我個人會建議可以花錢買
一下Leetcode Premium 然後開始寫 Amazon、 FB、 Uber、 Microsoft 的題目。Google則
是建議不要寫,有跟 Amazon、 FB、 Uber、 Microsoft 重複就沒差。Google 的題目很多
太變態,要用一些很奇特的解法,但是真的面試時其實也不是很常遇到。
再來談一下我的寫題目哲學:
千萬千萬不要背題目,你要背的是後面的演算法和思考模式。背題目無法長久的。我平常
沒在找工作時,一個星期可能也會很悠閒寫個兩三題,就是看看一些解法想一下。這樣子
主要是隨時保持一定的手感,以防跳槽時不會感覺從0開始。
我有一個像下面的記錄表,記錄著我寫過什麼題目。此表的用途是讓自己更了解這個題目
我寫過幾次,該題是不是比較弱的地方。還有寫題目時,我習慣今天寫題目時看一下昨天
的題目,想一下如何解。週日看一下整個星期的題目,每個月最後一天看一下該月最不熟
的題目。題目都會被記錄在表上,所以你也可以馬上知道自己該題目的熟悉程度。
面試 — System Design
1. Grokking the System Design Interview
這個是一個付費的資源。沒有很貴我也覺得很值得。主要就是把幾個比較經典的題目拿出
來討論,但是千萬不要只讀這個,因為他探討的非常表面,你需要更深入去研究每個一個
系統,不然面試時很容易被看破。
2. https://github.com/donnemartin/system-design-primer
這個也是一個很棒的資源,也是把一些經典的題目拿出來討論,比上面更深入,所以會建
議搭配上面一起用效果會很好。
3. Conference Talks
這些演講我真的受益良多,都是各大公司經驗談。看這些演講時,細節就不用真的去專研
,主要是了解他背後的架構和哲學。我挑的這些都是這些公司早期如何應付大流量的
Refactor 經驗談。這些都是面試很愛討論的
Instagram: https://youtu.be/hnpzNAPiC0E
4. Classic Papers 有空的時候可以加減讀一下
The Google File System
Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store
Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems
Scaling Distributed machine Learning with the Parameter Server
Spanner: Google’s Globally-Distributed Database
5. DDIA 聖經 (Designing Data-Intensive Application)
不要直接拿來啃,會非常崩潰。請把他當工具書,遇到比較不了解的系統再去翻這本。
我本身就是有 SRE 的經驗,所以公司內部的系統大約有個概念,所以準備起來也比較上
手。L4 (有經驗但還未到資深工程師) 的System Design的大架構其實就是 Front End->
Load Balancer -> Internal Proxy -> Middleware -> Cache -> Storage/Database/CDN
等等。中間變化很多,細節也很多,所以就看個人想要專研到什麼程度,但大架構一定要
理解,這樣才比較好討論。
個人建議是一定要找一個比較了解系統的人幫你 mock interview 和實際把圖畫出來,不
然真的面試時會非常卡。
談薪水
談薪水文章很多了,所以下面我就講一下我的一些建議和實戰經驗。
薪資資訊網站
1. Levels.fyi
就是一個匿名的薪水申報網站。美國軟體大公司的整包薪水和職等在上面都寫得很清楚。
2. Blind
Blind 是一個匿名的論壇。上面會有各式各樣的方想文章,分享內部八卦、分享薪資、分
享如何準備面試。但因為匿名所以裡面的文化有點太金錢主義,所以不要相信每個東西。
3. 一畝三分地就大家比較熟的中國論壇
4. H1B Salary Database
可以看到每個公司幫H1B的員工申報的薪水。請注意這裡的薪水是只列底薪。所以想要談底
薪的話,這個網站非常有幫助。
談薪水注意事項
1. 千萬不要先開價, 這是定錨效應。談判的藝術就在這裡,你永遠不知道公司認為你的
價值在哪裏。假如你今天開了一個低於行情價的數字,公司肯定不會給你更高的。
2. 談薪水在美國是非常正常的,只要你不是獅子大開口,什麼都可以談的,也不會你談就
把你 Offer 撤掉。公司都花了這麼多時間和金錢在面試你,肯定不想這樣就放棄。獅子大
開口:例如行情價約是 100k 年薪,你給他開個 200k 這樣。
3. 想盡辦法要到email上的數字。很多公司都要你有證據才願意 Compete。
4. 最後一張牌:假如發現已經談不上去的話,最後一張牌就是直接跟 Recruiter 說:只
要給我XXX 薪水,我現在馬上簽。Recruiter 聽到這句的時候,都會想辦法幫你搞到那個
數字,因為代表你已經攤牌了,沒有什麼好談的了。
我談薪水實戰
我Offer順序是這樣子:Facebook -> Google -> Microsoft
Facebook
起初 Recruiter 一直要我給數字。我的答覆一律:這個職位資訊比較少,所以我真的無法
開出一個數字。真的不好意思啊。最後 Recruiter 也發現我不願意講,他們就先開數字。
我也沒有跟他們談,因為當時 Google 已經選到組而且我比較想去 Google。我個人道義上
不想要讓公司進到Bidding War, 因為之前有聽說過兩敗俱傷加上又耗時。
Google
跟 FB 一樣一直要我開價碼。我答復也一樣:我人現在在德州,我不太了解非德州的行情
,所以我真的無法開出一個數字。真的不好意思啊。我知道 Google 是出了名假如你沒有
其他他認可的 Offer 他會開個很低的數字,所以我有特別跟 Recruiter 講我有 FB 和
Microsoft 的 Offer 在談。果不其然,第一個給出來的價碼偏低。我也是好聲好氣的說謝
謝,但是可否給我更高,因為我覺得有點低,假如有簽約金那更好。注意我並沒有給數字
雖然我心裡已經有一個數字。Recruiter 說他回去問問 Compensation Team。過了一天他
回來給我第二次數字。數字已經很接近我的預期了,所以我就直接攤牌說你們能給我
1.1 * (我預期的薪水) 我就馬上簽。當天 Recruiter 就回來給我1.05 * (預期的薪水)
我也就馬上簽約了。
Microsoft
當時 FB 已經知道數字了,而且我很確定 Microsoft 不太可能給到那個數字,所以我就直
接給他 FB 的數字,想試試看定錨效應是不是真的。果然給出來的數字還比較低,只用簽
約金衝上下去。 Recruiter 還跟我一直講微軟福利多好,還問我有沒有養寵物,我們可以
在 relocation package 裡面幫你加運寵物的費用。一般你聽到公司跟你談的不是薪水而
是其他事情時,應該就要知道這是他們的極限了。
總結
看很多人都說 CS 末班車要開走,其實我覺得要開走其實還很早。現在難的是在如何上車
,再加上疫情讓公司變得保守起來。全世界都知道美國軟體業爆炸性成長,所以來美國讀
書的學生也跟著爆炸性成長。美國各大學也發現了這個趨勢所以開始瘋狂開名額讓學生來
讀,舉我學校德州農工來講,我2014年來只有三個碩博士學生,到了近幾年都快十個有時
候甚至超過。學生數量變多了,但公司的缺額並沒有跟上學生數量的成長,導致工作好像
變難找。對新人來說的確變難了,但對有經驗的人來說沒什麼差。
最後祝福各位不管在求職還是求學的路上都能順利,等到自己成功的那天也不要忘記幫助
未來也想出國讀書找工作的台灣人。
我想了很久後來決定發在軟體版,因為我相信有很多這裡的強者也有思考過是否該出去闖
希望我的文章能對大家有幫助。非常感謝!
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同意 只是缺一直都還有就是了而且還是比其他科系好找很多
軟體公司的財報也一直都表現很好。現在可能疫情影響所以新人缺真的少很多。
其實我不太準 因為我連有工作時每個星期都會固定寫個幾題
假如是準備期間的話 大約300題吧 但也是把經典的重新寫一寫
已經寫到一種我看到題目就知道我會不會寫的境界...
我滿喜歡寫演算法題目的 覺得跟玩桌遊有點像
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