第354章 人是創造一切的基礎

  第354章 人是創造一切的基礎

  林灰覺得雖然時空變了。

  這個時空在廚子掌舵下的蘋淉在很多技術上慢半拍也將成為常態。

  在這種情況下，就諸如算法方面的一些技術變現尋求其餘的合作夥伴才是明智之舉。

  當然了尋求任何合作夥伴都是暫時的。

  至於這個「暫時」的時間究竟是多長。

  取決於林灰的成長速度有多快。

  從更長期來看，林灰還是要自成一系的。

  說到自成一系，這件事以前對林灰或許有些遙遠。

  但從伊芙·卡莉那獲取的第二個消息讓林灰自成一系的可能不再那麼遙遠。

  伊芙·卡莉以前項目組裡幾個以前和伊芙·卡莉關係還算不錯的人打算和伊芙一樣加入到林灰麾下。

  這對林灰來說可是一個不錯的好消息。

  伊芙·卡莉雖然很優秀。

  做學術的態度也很盡責。

  從純粹科研人員的視角來說，伊芙·卡莉的進展並不算慢。

  僅僅幾天的時間，就有了不少成果。

  這份速度足以羨煞一眾科研同行了。

  但某種程度來說。

  伊芙·卡莉的進度依然算不上快。

  這有點影響林灰的搬運速度。

  此前林灰就想過能有一支學術工具人團隊了。

  沒想到想睡覺就有枕頭。

  學術工具人2號、學術工具人3號……馬上就要到位了。

  不過這些人是不是願意當工具人還不好說。

  如果這些人也甘當學術工具人的話。

  林灰那可是太高興了。

  儘管「學術工具人」聽起來似乎是很貶損。

  不過相比於大多數黑心老闆

  林灰感覺他比這些xuefa高到不知道哪裡去了。

  起碼在待遇什麼的林灰不會故意盤剝。

  而且有前世的經歷在。

  林灰的科研路線幾乎是絕對正確。

  就這份道路的正確性就不知道碾壓多少學術毒瘤了。

  此外，科研路線幾乎絕對正確。

  也意味著即便是這些學術工具人只需要做莫得理想的學術機器（落實林灰的想法、完善林灰搭好框架的大樓）

  他們的名字一樣是有機會留在科學發展史史冊的。

  就這還不夠麼？

  當然，話也不必說太死。

  如果這些人不願意當學術工具人的話，林灰也不強求。

  這些人如果願意從事實踐方面諸如算法落地方面的工作。

  林灰一樣是歡迎之至。

  至於待遇什麼的都好說。

  也別說林灰為什麼不用國內的人才。

  呃，這個時間點相關方面的大牛國內不能說完全沒有。

  但要麼是目前興趣在別的地方。

  要麼是被一些大網際網路公司當祖宗似的供著。

  林灰眼下這宗小廟還真未必對這些人有太大的吸引力。

  從人力成本的角度出發，當下反倒是應用歪果在機器學習這方面的人才更划算。

  至於說現在用歪果仁會不會影響本國人才培養？

  不存在的，在網際網路思潮的席捲之下，技術人員學習新知識的速度往往要比普通人所預料的還誇張。

  林灰前世正式從事人工智慧方面的工作之時，當時差不多是第三次人工智慧熱潮興起兩三年之後的事情了。

  但也絲毫沒影響林灰迅速理解前人搞出來的大部分人工智慧方面的算法和模型。

  而當時林灰只是一個普通的技術人員而已，林灰覺得前世他能做到這個份上，這個時空有心於此的技術人員即便是後來者也能迅速跟進的，總之，林灰不覺得暫時用海外的人才會影響到本國人才的培養。

  而且此時用歪果方面的技術人員還有另一重考量。

  要知道機器學習是需要使用大量數據。

  儘管都說啥機器學習的有效性並不需要以犧牲用戶隱私為代價。

  但這很多時候都只是漂亮話而已。

  涉及到機器學習無論是設計還是訓練。

  無論是基於文本的開發還是基於語音的開發抑或是基於圖像的開發。

  相應的程序都離不開大量的數據餵。

  沒數據餵難道指望相應的模型自己「長大」麼？

  而數據從哪來呢？

  只能是用戶。

  縱然林灰有前世不少的數據，但那些數據終究是有限的。

  最佳的數據獲取源終究還是用戶。

  畢竟用戶在時時刻刻生產著數據。

  而用哪的數據呢？

  按理說我國有最大基數的網民，我國是最不缺各種數據的。

  不過截至到目前為止，林灰也沒和官方有過什麼實質性接觸。

  這種情況下，總不能林灰去貿然收集數據吧？

  雖然此時涉及到個人數據這方面沒啥太明確的法律規定。

  但林灰怕的就是這種模稜兩可。

  模稜兩可意味著容易不小心踩坑。

  縱然林灰只是想搞技術而已，不是想利用數據搞大新聞。

  但技術真的無罪麼？

  這個問題不同時期可能有不同答案。

  但要知道此時王欣還在海外跑路呢。

  說技術無罪是不現實的。

  總之在和官方正式接觸之前，林灰是不大可能用國內數據的。

  此前這個時空因為海外反對人臉識別的浪潮。

  在部分國家諸如說漂亮國此時涉及到數據使用是有明確規定的。

  海外數據在符合一定條件且獲得許可的時候是可以據此搞技術開發的。

  儘管如此，林灰還是覺得，用海外的數據。

  如果是中方的技術人員使用歪果的數據很可能會被扣帽子。

  但歪果的技術人員使用歪果的一些數據應該不會有什麼問題。

  這也正是林灰選擇海外人員的另一重原因。

  總之，無論是IBM準備涉足文本摘要還是伊芙·卡莉此前項目組中部分成員有投奔林灰的意向。

  這兩個消息林灰覺得都很不錯。

  這兩件事對於林灰將來要做的事情都有可能產生助力作用。

  尤其有很多擅長自然語言處理機器學習這方面的技術人員準備投奔這件事讓林灰很是期待。

  儘管前段時間林灰一直獨來獨往，但林灰還是很清楚的，無論做什麼事，歸根結底起決定性因素的還是人。

  人是創造一切的基礎。

  即便是林灰有很多前世的信息，相比於現在這個時空有很大的信息差優勢。

  但很多時候一個人在做事的時候是會有很多局限性的。

  要將前世這些信息真正充分發揮價值並且將涉及到應用的一些東西落到實處所需要的是無數的人才為之奮鬥。

  (本章完)