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前阵子小募在逛招聘网站时，看到杭州市某高校发了个招聘，招3名博士生，要求35岁以下，结果报名的有150多人...
博士越来越多，5年前好找的职位如今是越来越不好找了。而这样的博士学历断崖式贬值，在全球范围内都在悄悄流行，甚至一些热门的学科博士，也没逃过「精英生产过剩」定律。
AI博士崩溃后悔读博
前段时间，NYU计算机和数据科学教授Kyunghyun Cho的一篇博客，成为圈内热议的话题。
他表示，在NeurIPS 2024（计算机科学中机器学习和计算神经科学领域的顶级国际会议。）上非常突出的一件事，就是高年级博士生和博士后表现出的焦虑和沮丧。
如今的就业市场，跟五年前他们开始攻读博士学位时，已经有了很大不同，很多人都找不到合适的工作。
曾经第一代幸运的博士（包括教授本人）之所以成功，更多是因为运气好。
但如今，博士学位的种种红利和必要性很快就要消失了，本科生和硕士生就完全足够进行AI研究，完成企业所需的标准化机器学习开发技能。
而随着AI技术的产品化，企业更需要的是支持产品迭代的工程师，而非AI博士。
总之，AI人才培养体系已被破坏，公司并不需要那么多博士——他们已经被排除在AI人才培养体系这次大规模重组之外。
谷歌DeepMind的研究科学家Sander Dieleman表示，情况完全属实，因为如今学生毕业后进入的就业市场，与曾经完全不同。
毕竟在自己的博士生涯年代，可是发生了ImageNet时刻。
有人现身说法表示，没错，自己就是这样的倒霉蛋之一。
今年刚加入英伟达的高级软件工程师Duong Hoang称，自己为了攻读博士学位，并没有在2010年代加入这些科技大厂，相当于是直接放弃了数百万美元的收入。
精英生产过剩
有人现身说法，在2010年到2015年间，全球只有少数实验室在认真研究深度学习，所以当时的毕业生甚至教授都是被疯抢的，拥有人工神经网络经验和专业知识的博士生薪酬也水涨船高。
当时甚至还有一个很有趣的现象：即使招聘的人才无法直接带来显著的经济效益和利润增长，公司也依然愿意雇佣他们。之所以如此，是因为公司已经提前看到了即将到来的AI革命，它即将改变所有业务。
因此，当时被雇用的许多博士生非常自由，可以随意选择自己想研究的主题、发想发的paper。
本质上来说，这就像一份学术研究职位，但却有高达2到5倍的薪酬，以及更高的知名度！而且，还没有教学任务、行政负担，也没有申请项目的压力。
当时的大学生、高中生，甚至是初中生，也都看到了这一点：只要研究与AI相关，就能获得高薪、优渥福利，还能随意选择研究课题。
但随着涌入者的增多，在过去5年，大学在一定程度上赶上了需求，开始教育和培养本科生和硕士生，使他们掌握这些新技术的基础知识和实践理念。
这彻底打破了AI人才培养梯队。
公司不再需要像以前那么多博士生，因为他们可以直接招聘本科生或硕士生，他们能按标准化流程，理解为AI产品走出贡献。
学生也并不需要进入博士项目来学习必要技能，在大学的本科课程中就能学到。
而当前这一批博士生，当初就是冲着良好的职业前景选择读博，如今却在这场AI人才培养体系的大重组中，被彻底边缘化。
岗位正在迅速减少。一些读博的人感觉自己被「背刺」了，因为他们曾被承诺的前景与现实之间的差距正在迅速扩大。
也是因此，作者在NeurIPS 2024上从博士和博士后们那里感受到了强烈沮丧和焦虑。
由此来看，随着博士人数的增多，博士学历贬值也随之到来。博士不再是“稀缺物种”，市场对博士的需求也逐渐趋向饱和。
而这，在我国招聘市场也有一定的体现。
2022年，中国博士研究生的招生人数首次突破了13万人次，较2021年的12.58万人有所增加14。在2017年至2023年的六年间，博士生招生数量几乎翻了一番，从8.39万上升至15.33万，涨幅达到82.7%5。
数量的增多也带来了一系列挑战，如教育资源分配、博士生就业等问题。
现在大部分博士生毕业后的就业方向集中在教职领域，但学校的条件也越来越高。一线城市比较好的学校，至少要求，名校毕业、手里有顶刊、年龄不能超过35岁。
同时，许多学校由于教职岗位饱和，已经不再开放新的招聘。即使成功入职，大多数新教师也只能获得月薪大约6000元的讲师职位，并且需要面对严格的考核和巨大的工作压力。
如何在毕业后找到称心如意的工作？这是大多数博士所头疼的问题。
参考资料：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1hjp5gc/d_i_sensed_anxiety_and_frustration_at_neurips24/
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