Devi Parikh je bývalá seniorní ředitelka generativní AI ve společnosti Meta a spoluzakladatelka startupu zaměřeného na AI. I když má doktorát, tvrdí, že pro práci na špičkové úrovni v oblasti AI není vždy nutný. Podle jejích slov je klíčem k úspěchu v průmyslu realizace nápadů až do konce.
Tento esej, vyprávěný jejími slovy, je založen na rozhovoru se 41letou Devi Parikh, která žije v San Franciscu. Text byl upraven pro zkrácení a jasnost.
Počátky vášnivého zájmu o AI
Moje vášeň pro umělou inteligenci se zrodila počátkem roku 2000, kdy jsem studovala elektrotechniku a počítačové inženýrství na vysoké škole. Byla jsem seznámena s typem strojového učení nazvaným rozpoznávání vzorů. V roce 2009 jsem získala doktorát v oboru počítačového vidění na univerzitě Carnegie Mellon, dávno před nástupem současného nadšení kolem velkých jazykových modelů a generativní AI. Naším cílem však bylo stejné: učinit stroje inteligentnějšími.
Kariérní cesta a klíčové pozice
Po získání titulu jsem se přesunula do výzkumných a pedagogických rolí a v roce 2016 jsem strávila rok jako výzkumná vědkyně ve Facebook AI Research, známé také jako FAIR. Následně jsem trávila jara a léta v FAIR v Menlo Parku v Kalifornii a podzimy vyučováním počítačového vidění na Georgia Tech. Časem jsem zjistila, že se mi Meta líbí více než moje profesura, a v roce 2021 jsem se přestěhovala do plného pracovního poměru, kde jsem se nakonec stala seniorní ředitelkou GenAI.
V roce 2024 jsem opustila Meta, abych spolu se svým manželem a naším přítelem založila AI společnost nazvanou Yutori.
Klíče k úspěchu v oblasti AI
1) Nepředpokládejte, že potřebujete doktorát
Ve profesních a výzkumných rolích v oblasti AI mohou mít doktoráty formálně uvedeny jako požadavek, ale existují i další špičkové pracovní pozice. Existují dobré důvody, proč se věnovat doktorátu, například pokud chcete pracovat ve vědě nebo prozkoumat určité myšlenky. Pokud je však vaším cílem zajímavá práce v AI a pochopení toho, jak to funguje, můžete strávit pět až šest let ve startupu nebo ve velkých laboratořích.
Dále můžete vyzkoušet vedlejší projekty, ovládnout open source kód a zapojit se do online komunit, abyste se do toho ponořili. Pokud budete neustále věnovat čas a úsilí tomu, co děláte, budete se moci odlišit a zároveň se naučíte řadu dovedností.
2) Udržujte flexibilní profesní identitu
Mezi lety 2011 a 2013 došlo k „vlně hlubokého učení“, kdy se AI komunita začala uvědomovat účinnosti hlubokých neuronových sítí. Někteří kolegové výzkumníci spojili svou identitu s nástroji, které používali, a váhali se přepnout na hluboké modely, i když bylo jasné, že fungují mnohem lépe pro problémy, které jsme řešili.
Tento obor se rychle vyvíjí, a pokud důkazy ukazují, že nové nástroje fungují lépe, neměli byste se držet své minulosti. Držení se profesní identity, například jako akademik, může být také škodlivé. Také jsem se naučila, že nemám držet se výzkumných oblastí. Pracovala jsem na počítačovém vidění během svého doktorátu, poté na multimodálních problémech a později na generativních modelech pro obrázky a videa.
3) Sledujte své skutečné zájmy
Na papíře byla moje práce v Meta skvělá, a pravděpodobně byste ji neopustili, abyste založili firmu, kdybyste se snažili strategicky posunout ve své kariéře, a věděli jste o úspěšnosti startupů. Může být obtížné posoudit, zda je příležitost strategicky správná, ale mám lehkost vkládat čas a úsilí do toho, co považuji za zábavné. A výsledná práce je mnohem kvalitnější a je uznávána.
4) Dovedte nápady do konce
Realizace věcí až do konce — na 100 %, ne na 95 % — může být to nejdůležitější, co mi pomohlo vyniknout a dosáhnout toho, co jsem dosáhla. Například během pandemie COVID-19 jsem začala sérii na YouTube nazvanou „Humans of AI,“ kde jsem interviewovala přibližně 20 výzkumníků AI ze své sítě ohledně jejich každodenních návyků, silných a slabých stránek. Myslela jsem si, že ukázání lidské stránky výzkumníků AI, které jsme postavili na piedestal, by ukázalo lidem v komunitě, že mohou mít podobný vliv.
Lidé to milovali, a tím jsem se stala viditelnější. Na konferencích jsem potkala lidi, kteří možná nevěděli o mém výzkumu, ale viděli tuto sérii. Mnoho lidí je nadšených, když dosáhnou 20 nebo 30 % realizace svých nápadů, ale jejich zájem opadá, a zanechávají tak spoustu nedokončených projektů. Pokud něco nedovedete do konce, nemůže to mít svůj dopad nebo vás dovést k další příležitosti.
Pokud je něco, co byste chtěli udělat, prostě to udělejte místo toho, abyste to vše přehodnocovali a nepostupovali vpřed.
Máte příběh, který byste chtěli sdílet o budování kariéry v oblasti AI? Kontaktujte tohoto novináře na [email protected].
