https://www.facebook.com/sc/posts/10154499519902483
被打得嫑嫑der
以下原文：
https://buzzorange.com/techorange/2017/05/26/appworks-14/ "以自身訪問的經驗提及 Google 已經在用 AI 在訓練 AI、Facebook 未來兩年即將裁撤 30% 的工程師，因為 AI 已經會寫程式了。" 這真是天大的錯誤，完全亂說，錯到我真的不得不出來說一下 1. Facebook正在積極建辦公樓 正在動工的辦公室可以容納幾千人，計畫中、還沒動工的可以容納上萬人，只要去查"facebook menlo park developement plan"，就能找到一大堆公開資訊，光是這一個事實就證明Facebook不可能裁撤30%的工程師，相反的，在Menlo Park還會增加上萬人 2.
Facebook的員工邊際價值是科技巨頭裡最高的 Q1財報中公布的員工數目為18,800，做為一間市值超過4000億美金 (這個數字，可以買下全台北市所有的房地產) (此數據有誤，見底下註解) ，年收入接近100億美金的公司，它的員工數目是異常的少，所以增加員工的邊際收益非常高，Facebook一直在積極擴張 3. AI已經會寫程式? 我曾在Facebook任職Core Mahine Learning
Algorithms組的經理(去年八月離職)，該組負責開發底層機器學習演算法，使用在Facebook廣告、動態消息、搜索等主要業務，還有很多大大小小的地方也正在使用AI，Facebook的機器學習的確創造了極大的價值 但是在這個階段，說讓AI寫程式，倒不如說是讓AI調參數，當然那是非常複雜龐大的參數，上百萬個參數的複雜系統，用大量數據和機器學習算法去調整。這是非常有經濟價值的事，因為Facebook能更準確預測人面對廣告和動態消息的行為
(點擊、按讚、購買)，一個工程師用半年開發的新算法可以讓廣告點擊率大幅增加，一個人就能讓Facebook一年多賺上億美金 但是這樣就說AI能寫程式，真的與事實差距太大了，目前的AI能解決的是高度結構化的問題(像圍棋、廣告預測)，輸入和輸出都已經固定，然後還要有大量用戶的重複行為產生的數據，再用大量數據把系統調出來。現在的技術，要AI從頭到尾理解市場需求和業務邏輯再自動生成一個產品，我覺得還要很久很久才會發生
註：更正：剛剛查了一下，台北市公告現值總值是29兆，與Facebook約12兆台幣市值還是有段差距，寫這段的時候只用了自己的印象，但至少還是同數量級，我剛才仔細查了才發現自己說錯了，還好還沒人發現 補充 (PSC 20170527 20:00)：這篇post幾小時內被大量轉發，出乎我意料之外，我想補充強調一點：我對AppWorks並沒有惡意或眨低，我只是針對這篇文章提出的其中一個論點用我自己的知識做出指正。做事很難，批評相對容易，希望大家不要解釋成我否定他們所做的努力和成就