Trong các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và công nghệ tiên tiến đang phát triển nhanh chóng, người ta thường nói rằng tài năng là tài sản quan trọng nhất. Nó là bản chất của sự đổi mới, điểm bắt đầu và kết thúc của thành công. Tuy nhiên, mặc dù chúng ta đã đạt được tiến bộ to lớn trong việc xây dựng các mô hình hệ thống phức tạp, các công cụ mà chúng ta sử dụng để hiểu và đánh giá những bộ óc xuất sắc nhất vẫn có vẻ rất nguyên thủy.

Trong nhiều thập kỷ, chúng ta đã dựa vào một số chỉ số proxy thô sơ: số lượng trích dẫn trên giấy, chỉ số H, số năm kinh nghiệm, danh tiếng của trường đại học alma mater, và nhiều thứ khác. Những chỉ số này không phải là không có giá trị, nhưng chúng một chiều. Nó giống như cố gắng thưởng thức một bản giao hưởng vĩ đại chỉ bằng cách lắng nghe phần đàn vĩ cầm; chúng ta chỉ có thể nắm bắt một phần nhỏ của câu chuyện trong khi bỏ lỡ những nhịp điệu hài hòa, những nhịp điệu phong phú và linh hồn thực sự của một người đóng góp.

Đồng thời, bản chất của đổi mới đã phát triển. Một ý tưởng đột phá giờ đây có thể xuất hiện dưới dạng một "Pull Request" trên GitHub, một kho mã nguồn mở phổ biến, hoặc một loạt các bài báo được lặp đi lặp lại nhanh chóng, có ảnh hưởng được trình bày tại các hội nghị hàng đầu—rất lâu trước khi nó được củng cố thành một bằng sáng chế hoặc một bài báo được trích dẫn rộng rãi. Làm thế nào chúng ta đo lường tác động của một kỹ sư như một trụ cột thầm lặng của một khuôn khổ lớn? Làm thế nào chúng ta phân biệt giữa một nhà nghiên cứu chỉ công bố những kết quả gia tăng và một học giả khác liên tục nhắm tới và thành công trong việc thiết lập sự hiện diện tại các hội nghị cạnh tranh nhất, định hình lĩnh vực như NeurIPS hoặc CVPR?

Khoảng cách lớn này—tồn tại giữa cách tạo ra giá trị và cách đo lường giá trị—là một trong những nút thắt chính trong ngành của chúng ta. Nó ảnh hưởng đến cách các công ty tuyển dụng, sự thẩm định kỹ thuật của các nhà đầu tư, và quan trọng hơn, nó tác động đến hiểu biết của từng người hành nghề về giá trị và kế hoạch sự nghiệp của họ.

Đây chính là lý do tại sao tôi bị thu hút sâu sắc bởi một dự án và cảm thấy may mắn khi được phục vụ với tư cách là cố vấn của nó: DINQ (http://dinq.io)

Tôi chọn tham gia vào dự án DINQ vì nó không chỉ là một công cụ tuyển dụng khác. Đây là một nỗ lực đầy tham vọng để xây dựng một ngôn ngữ mới phong phú và sâu sắc hơn nhằm hiểu biết công nghệ và tài năng nghiên cứu. Đây là một nền tảng gốc AI được thiết kế để mang lại sự rõ ràng và chiều sâu chưa từng có cho việc phân tích tài năng thông qua một liên kết Google Scholar hoặc GitHub đơn giản.

Các chức năng và tầm quan trọng của DINQ có thể được tóm tắt thành các nguyên tắc cốt lõi sau đây, cũng là nơi tôi tin tưởng rằng giá trị của nó nằm ở đó:

1. Sự chuyển đổi từ "số lượng" sang "chất lượng và bối cảnh."

DINQ không chỉ đơn thuần là đếm số lượng bài báo; nó đi sâu vào bối cảnh của chúng. Nó phân tích hồ sơ công bố của các nhà nghiên cứu thông qua cấp độ uy tín của các hội nghị, rõ ràng phân biệt giữa bài báo hội thảo và bài thuyết trình tại một hội nghị hàng đầu. Nó đánh giá tầm quan trọng của việc là tác giả đầu tiên và mô tả một quỹ đạo phát triển sự nghiệp hoàn chỉnh dựa trên sự phát triển của trọng tâm công việc của họ. Những gì nó cung cấp là một "dấu vân tay kỹ thuật" chi tiết về khả năng chuyên môn của một cá nhân.

2. Đối xử với "mã" như một công dân hạng nhất quan trọng như giấy tờ.

DINQ thấu hiểu rằng đổi mới hiện đại không chỉ giới hạn trong các tài liệu PDF. Bằng cách tích hợp với GitHub, nó bắt đầu định lượng tác động của các đóng góp kỹ thuật — độ phức tạp của các dự án, tầm quan trọng của các mã nguồn, và ảnh hưởng của các cá nhân trong hệ sinh thái mã nguồn mở. Nó coi mã là một khối lượng công việc xứng đáng được phân tích với cùng sự nghiêm túc như các bài báo học thuật.

3. Đối mặt với vấn đề cốt lõi của "giá trị."

Có lẽ tính năng nổi bật và thu hút nhất của DINQ là ước lượng lương dựa trên mô hình. Đây là một vấn đề rất thách thức, nhưng cũng là một vấn đề cần phải được giải quyết. Bằng cách tích hợp hàng chục điểm dữ liệu từ thành tích học tập đến tác động kỹ thuật, DINQ cung cấp một tiêu chuẩn dựa trên dữ liệu cho giá trị thị trường. Điều này không nhằm mục đích giảm một người xuống thành một con số, mà để khởi xướng một cuộc đối thoại công bằng và cân bằng hơn về giá trị cá nhân.

Đây là một công cụ được thiết kế cho các nhóm người sau:

Các nhà tuyển dụng và quản lý tuyển dụng giúp bạn cuối cùng tìm ra tín hiệu thực sự giữa tiếng ồn của thông tin, xác định những ứng viên xuất sắc mà lý lịch của họ có thể không hoàn toàn thể hiện được tài năng của họ.

Các nhà đầu tư mạo hiểm và nhà đầu tư, hãy tự trang bị cho mình khả năng tiến hành một loại thẩm định kỹ thuật mới, thu thập dữ liệu hỗ trợ để có được mức độ tự tin sâu sắc hơn về độ sâu kỹ thuật của các đội ngũ mà bạn đầu tư.

Các nhà nghiên cứu và kỹ sư, cung cấp cho bạn một cái nhìn toàn diện để xem xét bản sắc nghề nghiệp của bạn, giúp bạn đánh giá tiến trình của mình và diễn đạt giá trị của bạn một cách hiệu quả hơn.

Tôi tin rằng chúng ta đang ở đầu một cuộc chuyển mình quan trọng trong cách chúng ta hiểu về "vốn con người". Đội ngũ đứng sau DINQ là một trong những đội ngũ tập trung và suy nghĩ nhất mà tôi đã có cơ hội làm việc, và họ kiên quyết tận tâm với sứ mệnh này.

Tôi khuyến khích các nhà sáng tạo, nhà đầu tư và những người tư duy trong mạng lưới của tôi tự mình khám phá DINQ. Hãy sử dụng nó để hiểu rõ hơn về bối cảnh ngành, khám phá những kho báu ẩn giấu và có thể tìm thấy một góc nhìn mới về hành trình nghề nghiệp xuất sắc của chính bạn.

Đây không chỉ là một sản phẩm; nó là một bước quan trọng hướng tới tương lai. Trong tương lai này, mỗi đóng góp đều được nhìn nhận, mỗi tài năng đều được hiểu, và tiềm năng của mọi người có thể được hiện thực hóa đầy đủ và công bằng hơn bao giờ hết.

Cấu thành của thiên tài là phức tạp, nhưng miễn là chúng ta có cái nhìn đúng đắn, cuối cùng chúng ta sẽ có thể thấy toàn bộ của nó một cách rõ ràng.

Tuyên bố:

1. Bài viết này được in lại từ [FinanceYF5] Bản quyền thuộc về tác giả gốc [FinanceYF5], nếu có bất kỳ ý kiến phản đối nào đối với việc tái bản, vui lòng liên hệ Đội ngũ Gate LearnĐội ngũ sẽ xử lý nó nhanh nhất có thể theo các quy trình liên quan.
2. Điều khoản từ chối trách nhiệm: Quan điểm và ý kiến được bày tỏ trong bài viết này hoàn toàn là của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các phiên bản ngôn ngữ khác của bài viết được dịch bởi đội ngũ Gate Learn, trừ khi có thông báo khác.CổngTrong những trường hợp như vậy, việc sao chép, phát tán hoặc đạo văn các bài viết đã dịch là bị cấm.