此外，還有一位美國大學的終身教授匿名分享了自己的「躺平」生活：

我是美國某所一級大學的終身教授。我不擅長機器學習本身，而是在一個相鄰的領域。但我也涉足機器學習領域，如果我愿意（我的許多學生都這樣做），我可以肯定地獲得一份行業(yè) ML 工作。我可以從個人角度回答你的問題。

首先，從生活方式的角度來看：

我的基本工資為 13 萬美元，加上暑期津貼之后通常接近 15 萬美元。我住在美國一個物美價廉的地區(qū)，我的配偶也是一名終身教授，二人薪水大致相同。我們賺了足夠多的錢來過我們想要的生活，并且積極地儲蓄。我覺得很富有，雖然我可以在工業(yè)上賺更多，但老實說，我不需要更多的錢了。

那么，這份薪水對我有什么要求？幾乎沒有，因為我是終身教職。我每學期教一門課，每周有幾個小時的行政工作。除此之外，我可以自由地做任何我想做的事情。大多數(shù)時候我會在 9:30 左右上班，經常在 4 點前離開去托兒所接兒子。我從不在下午 5 點以后工作。我經常隨機休息一天去購物，或者帶我兒子做一些有趣的事情或其他我喜歡的事情。如果有一天我感覺效率不高，我會放棄工作，走到大學的健身房，這太棒了。

我的家人每年大約有 2.5 個月在度假。每年夏天和我配偶的家人在海灘上呆一個月，和家人一起放兩周的假，以及隨機旅行到其他地方。

我們每四年有 6 個月的休假，會四處旅行，在一些美好的地方度過這段時光。所有這一切都有著無限期的保障。我大概率不會被解雇，根本不需要強調未來的工作保障。我有很好的醫(yī)療保險，而且我兒子的學費也并不高昂。

現(xiàn)在從專業(yè)的角度來看：

我喜歡我的工作。我喜歡每學期教授的一堂課。我正在寫一本關于我熱衷的主題的書，而我的大學幫助我找到了一個很棒的出版商。

你聽到過很多，申請資金和管理一個大團隊有多大的壓力，但這不是許多教授的現(xiàn)實，尤其是終身教職。如果你在拿到終身教職后還過度勞累，那很有可能是你自己的問題。

我不覺得寫更多論文或獲得更多資金有什么壓力。產量減少的唯一后果是，年底加薪從 4-5% 降到了 2-3%（注意：我們今年的加薪翻了一番多）。但我通常很高效，因為我喜歡我的研究。

我盡量讓自己的研究小組人數(shù)保持在 2-4 人左右（我 + 博士生 + 博士后 + 本科生），這對我來說是完美的，這對于不經營 wet lab 的 stem 教授來說是非常常見的，我們并不是 Bengio。我不需要很多資金來支撐這樣一個小團體。

當我有一個新的研究方向或我感興趣的想法時，我會申請新的經費，在這種情況下，我喜歡寫申請，因為它只是寫出我腦海中漂浮的所有想法。我的申請成功率相當高（大約 40%），因為我只為我感興趣的想法申請。

我可以從事任何我想做的研究。我的大部分工作都在同一個大方向上，但我有一些不同方向的有趣的旁支項目。我也有同事完全改變了研究領域。

基本上，我得到的報酬比我花的錢多，還可以做我喜歡的工作。

但這位用戶也提到，自己的工作有一些不足之處，比如地理位置不佳，很難招到好的博士生，所以也需要花費精力來完善自己學生的工作。此外，學生的工作津貼完全是由學校決定的，目前是每年 3.5 萬美元。

不過，有人提到，終身教職也不意味著能夠「劃水」，特別是在機器學習這種競爭激烈的領域。

「你可以領導一個更理想主義和雄心勃勃的團隊（博士生）。你可以更好地平衡工作與生活，尤其是在你獲得終身教職之后。你可以和其他系的教授一起在校園里閑逛，可以做更多的跳出條框的研究。例如，我的導師曾經和國際政策、環(huán)境科學等領域的人一起做研究。而在工業(yè)界，你周圍的每個人都是 ML 研究員?！?/p>

不能一概而論

在評論區(qū)，也有博士生從「后來者」的角度分享了自己的觀察：

我不夠資深，無法透徹回答您的問題。但作為一名博士生，比起呆在我大學的實驗室里，我確實更喜歡業(yè)界的暑期工作。這意味著更好的薪水和津貼，我的意思是我每天都能得到免費的食物和飲料，但在我的大學里，我必須從自動售貨機購買。同時，公司的硬件支持至少不比我實驗室里的差，而且通常會更好。我所做的工作與我在實驗室所做的工作并沒有太大不同，而且通常可以更快地對現(xiàn)實世界產生影響，而不只是一篇 arXiv 論文。

我認為這里有兩件事值得考慮：

1、可以說，深度學習在 2012 年的 AlexNet 之后才開始產生影響，只有 10 年?？萍脊驹谏疃葘W習上的巨額投資甚至發(fā)生在更晚的時間。在美國，本科畢業(yè)后大約 6/7 年完成博士學位是很常見的，所以很多在熱潮之后進入這個領域的博士生還沒有畢業(yè)。我們會在以后看到業(yè)界和學界在就業(yè)上的差異。

2、我個人并不認為學界是在試圖與行業(yè)競爭以獲取人才?，F(xiàn)狀是根本沒有足夠的教職可供博士生選擇。每年有一半的博士生從 PI 的實驗室畢業(yè)，但很多 CS 部門每年并沒有增加這么多教職員工。我認為大學很高興他們的博士生能在畢業(yè)后獲得好的行業(yè)實習機會。他們對僅出于某種原因自愿留在學術界的博士畢業(yè)生感到非常滿意。我的 PI 有時半開玩笑地告訴我，我很適合留在學術界，所以我應該嘗試一下，但我個人從來沒有收到任何大學的招聘電子郵件。我不認為大學正在積極地試圖說服那些想要獲得業(yè)界職位的人。（這一點純粹是我的猜測）

另一方面，我不會說業(yè)界「單方面」比學界更好。

這是根據(jù)我的經驗總結的，但我認為行業(yè)研究員的學生并不總是比教授多，尤其是在秋季和春季。以工程為導向的 PI 通常在實驗室中有 6 名以上的博士生，無意冒犯，但他們屬于廉價勞動力，并且會承擔一些非學術需求（例如維護實驗室網(wǎng)站、在實驗室中設置和維護硬件等）。我還沒有見過一個行業(yè)研究員會在一個夏天帶 6 個以上的實習生。

大型科技公司肯定擁有更強的算力，對于當今的基礎模型研究來說，大學無法與其競爭。但通常情況下，你的研究不需要那么多算力，許多研究在資源有限的情況下能做得很好。與此同時，許多領先的大學已經或正在建設他們的 HPC 集群。雖然無法與谷歌匹敵，但對于非大規(guī)模研究工作來說已經足夠了。

3. 同時擔任學術和行業(yè)職位的情況并不少見。例如，LeCun 同時有 Meta 和 NYU 的職位。從他的推文來看，他在大學教課，并積極致力于 Meta 的各種研究。

最終，一位用戶給出了本回合最精辟的評論：

「一旦你獲得了教職，即使世界進入另一個 AI 寒冬，或者科技市場崩盤，都與你無關。」

對于這個話題，你怎么看呢？

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