LinkedIn多年來(lái)一直處于A(yíng)I的最前沿，并以許多用戶(hù)可能不知道的方式使用AI。我最近有幸與LinkedIn首席數據官(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應用于日?；顒?dòng)，全球數據法規如何影響公司，以及對不斷變化的AI相關(guān)工作環(huán)境和工作角色的獨特見(jiàn)解。

LinkedIn上AI的演變

在LinkedIn的早期，數據被認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(guān)“會(huì )員優(yōu)先”(明確，一致和對會(huì )員數據使用方式的控制)，以及他們?yōu)槿騿T工提供經(jīng)濟機會(huì )的愿景。

隨著(zhù)LinkedIn開(kāi)始發(fā)現越來(lái)越多的將AI融入其產(chǎn)品和服務(wù)的方法，他們也認識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)內部培訓計劃，稱(chēng)為AI Academy。這個(gè)程序可以從軟件工程師到銷(xiāo)售團隊向所有人講授最適合他們的AI知識，以使他們?yōu)槭褂眠@些技術(shù)做好準備。

最早的AI項目之一是您可能認識的人(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上認識的其他成員，并幫助他們建立網(wǎng)絡(luò )。這是一個(gè)推薦系統是中央還是其產(chǎn)品，雖然現在它是更復雜的比它在那些早期的日子。PYMK作為數據產(chǎn)品始于2006年左右。它是由人們開(kāi)始的，最終被稱(chēng)為技術(shù)行業(yè)中最早的“數據科學(xué)”團隊之一。在早期，沒(méi)有人將PYMK稱(chēng)為“ AI”項目，因為AI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)重要項目當然是搜索排名，由于Google的出現和搜索引擎領(lǐng)域的競爭，當時(shí)這是一個(gè)經(jīng)典的AI問(wèn)題。

人工智能如何應用于日?；顒?dòng)

伊戈爾(Igor)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，對于我們的會(huì )員，它可以幫助推薦工作機會(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)習內容以幫助他們學(xué)習新技能。”關(guān)于LinkedIn的企業(yè)產(chǎn)品，他說(shuō)：“人工智能可以幫助銷(xiāo)售人員吸引對產(chǎn)品感興趣的成員，營(yíng)銷(xiāo)人員提供相關(guān)的贊助內容，招聘人員可以確定并拓展新的人才庫。”Linkedin上AI的好處還存在于后臺，從幫助保護成員免受欺詐性和有害內容的影響到路由Internet連接以確保我們的成員獲得最佳的站點(diǎn)速度。

確保平臺上的成員安全是我們非常重視的事情。作為具有強烈專(zhuān)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)現機器學(xué)習對于檢測不適當的配置文件非常有幫助。

沒(méi)有人工智能，他們的許多產(chǎn)品和服務(wù)將根本無(wú)法運行。他們用來(lái)代表全球經(jīng)濟的“經(jīng)濟圖”實(shí)在太大而且太細微了，沒(méi)有它就無(wú)法理解。

AI確實(shí)在增強每一種體驗。從通知開(kāi)始，我們的成員正在了解相關(guān)項目。但是，很可能，我們的會(huì )員體驗AI的最主要方式之一就是Feed，它對各種活動(dòng)(帖子，新聞，視頻，文章等)進(jìn)行分類(lèi)和排序。為了確保提要中的相關(guān)性，算法必須考慮內容推薦和成員偏好的細微差別，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Feed中的參與度分布不均-前1%的超級用戶(hù)在病毒操作中獲得了收益，并且大多數創(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)注的病毒式內容。但是，他說(shuō)，他們意識到這種優(yōu)化不一定對所有成員都是最有益的。為了應對AI所造成的負面生態(tài)系統影響，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(guān)看者和創(chuàng )作者在展示特定項目時(shí)將獲得的價(jià)值。對于觀(guān)看者來(lái)說(shuō)，他們想根據自己的喜好顯示相關(guān)內容，對于創(chuàng )作者來(lái)說(shuō)，他們想鼓勵高質(zhì)量的內容并幫助他們吸引觀(guān)眾。伊戈爾說(shuō)：“通過(guò)調整模型進(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)系的健康內容組合，從而提高了觀(guān)眾和創(chuàng )作者的參與度。”

全球數據法規如何影響LinkedIn

近年來(lái)，世界各地的地區已開(kāi)始制定有關(guān)公司如何存儲和使用用戶(hù)數據的法律。諸如歐盟通用數據保護條例(GDPR)或加利福尼亞消費者隱私法案(CCPA)之類(lèi)的法律旨在增強隱私權和消費者保護。對于某些公司而言，合規意味著(zhù)必須完全把握如何處理數據的機會(huì )。幸運的是，對于LinkedIn而言，數據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。

伊戈爾說(shuō)，甚至在GDPR之前，LinkedIn就有一個(gè)內部框架，他們稱(chēng)之為3C，即明確性，一致性和可控制性。他說(shuō)：“我們當時(shí)相信并且至今仍在這樣做，我們應歸功于會(huì )員，以使我們清楚地了解我們對他們的數據的處理方式，以便僅按我們所說(shuō)的做就保持一致，并讓我們的會(huì )員控制自己的數據：”。在這種情況下，LinkedIn尋求GDPR作為加強其對全球所有成員對數據隱私的承諾的機會(huì )。例如，LinkedIn將GDPR數據主體權利擴展至全球所有成員。他們繼續思考如何在整個(gè)LinkedIn和AI中處理會(huì )員數據的使用方式，以及如何查看和更新??流程以確保設計私密性。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(zhuān)業(yè)社交網(wǎng)絡(luò )，LinkedIn擁有獨特的機會(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告，以找出增長(cháng)最快的工作。人工智能專(zhuān)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(cháng)率為74%?？吹竭@種增長(cháng)超出了科技行業(yè)，這尤其令人興奮。在2017年，他們發(fā)現教育部門(mén)的核心AI技能數量是會(huì )員增加的第二高，表明AI的增長(cháng)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)濟衰退中，LinkedIn仍然觀(guān)察到AI就業(yè)市場(chǎng)持續增長(cháng)。按照總體職位發(fā)布進(jìn)行標準化后，在美國發(fā)生COVID-19疫情后的十周內，AI職位增長(cháng)了8.3%，盡管AI職位列表的增長(cháng)速度比大流行前要慢，而且盡管人才需求總體呈下降趨勢，雇主似乎仍然愿意雇用AI專(zhuān)家。

關(guān)于A(yíng)I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，這些生態(tài)系統支持AI生命周期的不同階段。如果您在去年年底返回到《新興工作報告》，則AI專(zhuān)家角色(建立和訓練模型的人等)正在增加，但是所謂的“ AI相鄰”工作也在增加。這意味著(zhù)您將看到對數據科學(xué)家，數據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(cháng)。它遍及整個(gè)領(lǐng)域。

人工智能的未來(lái)影響

歸根結底，人工智能是一種工具，其最大潛力在于它將如何增強人類(lèi)智能以及如何使人們取得更大成就。LinkedIn當前的AI工具在很大程度上取決于人工輸入，永遠無(wú)法完全自動(dòng)化。

Igor堅信AI的未來(lái)在于應用程序，尤其是我們如何利用該工具使我們所有人變得更聰明，并使我們能夠做更多的事情。為此，不僅需要AI專(zhuān)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由應用程序驅動(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?。

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。從算法和數學(xué)發(fā)展到硬件和AI系統。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)所顯示的獨創(chuàng )性。在A(yíng)I領(lǐng)域，似乎每個(gè)灌木叢后面或每塊巖石下都有寶藏。