LinkedIn多年來一直處于AI的最前沿，并以許多用戶可能不知道的方式使用AI。我最近有幸與LinkedIn首席數(shù)據(jù)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(yīng)用于日常活動，全球數(shù)據(jù)法規(guī)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(dú)特見解。

LinkedIn上AI的演變

在LinkedIn的早期，數(shù)據(jù)被認(rèn)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“會員優(yōu)先”（明確，一致和對會員數(shù)據(jù)使用方式的控制），以及他們?yōu)槿騿T工提供經(jīng)濟(jì)機(jī)會的愿景。

隨著LinkedIn開始發(fā)現(xiàn)越來越多的將AI融入其產(chǎn)品和服務(wù)的方法，他們也認(rèn)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(nèi)部培訓(xùn)計(jì)劃，稱為AI Academy。這個(gè)程序可以從軟件工程師到銷售團(tuán)隊(duì)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(zhǔn)備。

最早的AI項(xiàng)目之一是您可能認(rèn)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(rèn)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(tǒng)是中央還是其產(chǎn)品，雖然現(xiàn)在它是更復(fù)雜的比它在那些早期的日子。PYMK作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品始于2006年左右。它是由人們開始的，最終被稱為技術(shù)行業(yè)中最早的“數(shù)據(jù)科學(xué)”團(tuán)隊(duì)之一。在早期，沒有人將PYMK稱為“ AI”項(xiàng)目，因?yàn)锳I一詞尚未成為流行語。

我們大約在同一時(shí)間啟動的另一個(gè)重要項(xiàng)目當(dāng)然是搜索排名，由于Google的出現(xiàn)和搜索引擎領(lǐng)域的競爭，當(dāng)時(shí)這是一個(gè)經(jīng)典的AI問題。

人工智能如何應(yīng)用于日常活動

伊戈?duì)枺↖gor）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，對于我們的會員，它可以幫助推薦工作機(jī)會，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(xí)內(nèi)容以幫助他們學(xué)習(xí)新技能。”關(guān)于LinkedIn的企業(yè)產(chǎn)品，他說：“人工智能可以幫助銷售人員吸引對產(chǎn)品感興趣的成員，營銷人員提供相關(guān)的贊助內(nèi)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(hù)成員免受欺詐性和有害內(nèi)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(qiáng)烈專業(yè)意向的社交網(wǎng)絡(luò)，重要的是要迅速采取行動以識別和防止濫用。由于濫用和威脅在不斷變化，因此AI無疑是這些努力的核心。LinkedIn發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)對于檢測不適當(dāng)?shù)呐渲梦募浅Ｓ袔椭?/p>

沒有人工智能，他們的許多產(chǎn)品和服務(wù)將根本無法運(yùn)行。他們用來代表全球經(jīng)濟(jì)的“經(jīng)濟(jì)圖”實(shí)在太大而且太細(xì)微了，沒有它就無法理解。

AI確實(shí)在增強(qiáng)每一種體驗(yàn)。從通知開始，我們的成員正在了解相關(guān)項(xiàng)目。但是，很可能，我們的會員體驗(yàn)AI的最主要方式之一就是Feed，它對各種活動（帖子，新聞，視頻，文章等）進(jìn)行分類和排序。為了確保提要中的相關(guān)性，算法必須考慮內(nèi)容推薦和成員偏好的細(xì)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(xiàn)Feed中的參與度分布不均-前1%的超級用戶在病毒操作中獲得了收益，并且大多數(shù)創(chuàng)作者越來越收到零反饋。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(nèi)容。但是，他說，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(yīng)對AI所造成的負(fù)面生態(tài)系統(tǒng)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(biāo)功能，以幫助受眾較小的創(chuàng)作者。通過此更新，排名算法開始考慮到觀看者和創(chuàng)作者在展示特定項(xiàng)目時(shí)將獲得的價(jià)值。對于觀看者來說，他們想根據(jù)自己的喜好顯示相關(guān)內(nèi)容，對于創(chuàng)作者來說，他們想鼓勵(lì)高質(zhì)量的內(nèi)容并幫助他們吸引觀眾。伊戈?duì)栒f：“通過調(diào)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自影響者和直接聯(lián)系的健康內(nèi)容組合，從而提高了觀眾和創(chuàng)作者的參與度。”

全球數(shù)據(jù)法規(guī)如何影響LinkedIn

近年來，世界各地的地區(qū)已開始制定有關(guān)公司如何存儲和使用用戶數(shù)據(jù)的法律。諸如歐盟通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例（GDPR）或加利福尼亞消費(fèi)者隱私法案（CCPA）之類的法律旨在增強(qiáng)隱私權(quán)和消費(fèi)者保護(hù)。對于某些公司而言，合規(guī)意味著必須完全把握如何處理數(shù)據(jù)的機(jī)會。幸運(yùn)的是，對于LinkedIn而言，數(shù)據(jù)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?duì)栒f，甚至在GDPR之前，LinkedIn就有一個(gè)內(nèi)部框架，他們稱之為3C，即明確性，一致性和可控制性。他說：“我們當(dāng)時(shí)相信并且至今仍在這樣做，我們應(yīng)歸功于會員，以使我們清楚地了解我們對他們的數(shù)據(jù)的處理方式，以便僅按我們所說的做就保持一致，并讓我們的會員控制自己的數(shù)據(jù)：”。在這種情況下，LinkedIn尋求GDPR作為加強(qiáng)其對全球所有成員對數(shù)據(jù)隱私的承諾的機(jī)會。例如，LinkedIn將GDPR數(shù)據(jù)主體權(quán)利擴(kuò)展至全球所有成員。他們繼續(xù)思考如何在整個(gè)LinkedIn和AI中處理會員數(shù)據(jù)的使用方式，以及如何查看和更新流程以確保設(shè)計(jì)私密性。為了會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)非常龐大的專業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)，LinkedIn擁有獨(dú)特的機(jī)會來了解其他公司可能沒有深入了解的有關(guān)職位變動，受歡迎的職位和地區(qū)知名度的見解。去年年底，LinkedIn發(fā)布了第三份年度新興工作報(bào)告，以找出增長最快的工作。人工智能專家成為該列表中排名第一的新興工作，過去4年的年增長率為74%。看到這種增長超出了科技行業(yè)，這尤其令人興奮。在2017年，他們發(fā)現(xiàn)教育部門的核心AI技能數(shù)量是會員增加的第二高，表明AI的增長與該領(lǐng)域的更多研究相關(guān)。

最近，在由大流行引起的經(jīng)濟(jì)衰退中，LinkedIn仍然觀察到AI就業(yè)市場持續(xù)增長。按照總體職位發(fā)布進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，在美國發(fā)生COVID-19疫情后的十周內(nèi)，AI職位增長了8.3%，盡管AI職位列表的增長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專家。

關(guān)于AI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(tǒng)，這些生態(tài)系統(tǒng)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(bào)告》，則AI專家角色（建立和訓(xùn)練模型的人等）正在增加，但是所謂的“ AI相鄰”工作也在增加。這意味著您將看到對數(shù)據(jù)科學(xué)家，數(shù)據(jù)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。它遍及整個(gè)領(lǐng)域。

人工智能的未來影響

歸根結(jié)底，人工智能是一種工具，其最大潛力在于它將如何增強(qiáng)人類智能以及如何使人們?nèi)〉酶蟪删汀inkedIn當(dāng)前的AI工具在很大程度上取決于人工輸入，永遠(yuǎn)無法完全自動化。

Igor堅(jiān)信AI的未來在于應(yīng)用程序，尤其是我們?nèi)绾卫迷摴ぞ呤刮覀兯腥俗兊酶斆鳎⑹刮覀兡軌蜃龈嗟氖虑椤榇耍粌H需要AI專家，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(jì)算參與者進(jìn)入了這個(gè)領(lǐng)域，開發(fā)了有助于降低進(jìn)入AI障礙的工具。一旦AI由應(yīng)用程序驅(qū)動，它就可以激發(fā)人們的創(chuàng)造力，以開發(fā)出非常酷和有趣的用例。

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(shù)學(xué)發(fā)展到硬件和AI系統(tǒng)。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)簡單融合時(shí)所顯示的獨(dú)創(chuàng)性。在AI領(lǐng)域，似乎每個(gè)灌木叢后面或每塊巖石下都有寶藏。