深度学习岗位在这6个月以来已经崩溃。
但这样的论调一经提出，立即在社交媒体上立即引爆了网友们的讨论，赞成与反对的皆有：
著名AI数据公司DataBricks的首席技术官MateiZaharia表示，他们公司就没有这样的情况。
事实上，不止一家公司如此表态，SisuData的CEO表示，他们同样也在招人。
然而，仔细观察之下可以发现，这两家公司的高管，本身都是从名校（斯坦福）计算机专业走出来的，对AI行业有着一定的了解。
那么，对于那些在AI竞争中不占优势的企业呢？
就在今年5月，CNBC报道，Uber宣布关闭AI实验室，裁员人数达几千人。
除了这些企业的裁员现象，在这场讨论中，也有网友对Chollet的观点表示赞成，并分析这种现象背后的原因。
他们认为，如今这样的趋势，绝不仅仅是疫情带来的影响。
知情网友在针对这场话题的讨论下表示，许多公司花在机器学习上的投资实际上一无所获。
也有网友表示，这可能是上市公司与初创公司对待技术的区别：相比于机器学习真正能应用的地方（文本分类、图像标记等），上市公司更需要炒作带来的商业投资。
更有网友一针见血地指出，最糟糕的是，企业管理其实可能对机器学习一无所知。
而对于员工来说，由于与公司利益不直接挂钩，所以对于管理层的不合理建议，他们并不会直接发表意见。
一方面是企业的扩招，另一方面却是机器学习相关职业员工的怨声载道。
6月22日的时候，英伟达工程师ChipHuyen就曾给出结论：一些大公司正在裁撤机器学习的某些岗位。
毕竟，目前人工智能很大一部分投资仍然是在无人驾驶汽车上，但由于全自动驾驶汽车还远远不是商品，所以AI发展仍是未知数。
已有的现象是，谷歌已经冻结了所有机器学习研究人员的招聘，而Uber则解雇了AI团队一半的工作人员。
不仅如此，由于机器学习课程颇受欢迎，目前拥有机器学习技能的人，可能比机器学习岗位需求更多。
ChipHuyen表示，不可否认的是，AI行业确实存在炒作现象。
但与此同时，她也认为，当这一切热潮褪去，机器学习并不会消失。
只不过，拥有软件工程、或者工程相关的知识背景后，再去接触机器学习，会比直接接触机器学习更有前景。
机器学习之外，Quora上有关数据科学岗位的讨论，也早已有之。
相对于机器学习而言，大部分网友对数据科学持乐观状态。
但有意思的是，与ChipHuyen的观点相似，机器学习工程师JaredThompson认为，数据科学家的岗位同样会减少。
作为所有讨论下面赞数最高的回答，Thompson表示，相比于“数据科学家”，首先成为“科学家”才是最正规的路途。
对此，你怎么看？
—完—
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