Кого называют первым человеком с "рикошетным наймом" в индустрии ИИ?
Перед вами бывший старший научный сотрудник Google Brain, бывший вице-президент по посттренинговым исследованиям OpenAI, бывший сооснователь и технический директор Thinking Machines Lab, бывший руководитель по коммерциализации OpenAI Codex, а ныне вице-президент по исследованиям Google DeepMind Баррет Зоф (Barret Zoph).
(Здесь всем не поместиться.gif)
Если вы еще не вспомнили, кто это, то именно он впервые продемонстрировал миру возможность видеозвонков в ChatGPT на презентации GPT-4o "Her".
Из-за проблем с задержкой сети ChatGPT даже назвал его "деревянным столом".
От основоположника нейроархитектурного поиска до руководителя посттренинга
Карьера Баррета Зофа не совсем обычна: у него даже нет докторской степени, но он занимает позиции вице-президента по исследованиям и технического директора.
Окончив в 2016 году бакалавриат Университета Южной Калифорнии, он присоединился к программе резидентуры Google Brain, где совместно с Куок Ле (Quoc Le) опубликовал работу "Нейроархитектурный поиск с подкреплением", что можно считать участием в создании целой области нейроархитектурного поиска (NAS).
Его работа не ограничилась архитектурным поиском.
В январе 2021 года он совместно с Уильямом Федусом (William Fedus) и Ноамом Шазером (Noam Shazeer) опубликовал Switch Transformer — первую модель, достигшую стабильного обучения в масштабе триллиона параметров, которая впоследствии стала стандартным ориентиром для проектирования разреженных трансформеров.
После ухода из Google и перехода в OpenAI в 2022 году он быстро поднялся до вице-президента по исследованиям, сосредоточившись на посттренинге с подкреплением.
Этап посттренинга включает в себя выравнивание модели, следование инструкциям, использование инструментов и оттачивание пользовательских возможностей — ключевые шаги превращения базовой модели в готовый продукт.
Позже Университет Южной Калифорнии в своей рекламной кампании включил его в список выпускников, "проложивших путь для ChatGPT", наряду с двумя авторами архитектуры Transformer.
В октябре 2024 года бывший технический директор OpenAI Мира Мурати покинула компанию. В начале 2025 года она вместе с Зофом и еще четырьмя людьми основала Thinking Machines Lab.
Зоф стал сооснователем и техническим директором, однако менее чем через год появились трещины.
В январе 2026 года Зоф, другой сооснователь Люк Мец (Luke Metz) и ранний сотрудник Сэм Шенхольц (Sam Schoenholz) одновременно покинули Thinking Machines Lab и вернулись в OpenAI.
Согласно сообщению The Wall Street Journal, Мурати затем объявила сотрудникам об увольнении Зофа по причинам, связанным с "производительностью, поведением и вопросами доверия". В отчете также раскрывалось, что во время работы в компании у Зофа были неподтвержденные отношения с одним из сотрудников, после чего его обязанности были сокращены.
Сам Зоф представил иную версию:
По его словам, до увольнения он, Мец и Шенхольц лично потребовали от Мурати передать Зофу полный контроль над всеми техническими решениями. Он заявил, что Мурати объявила об увольнении только после того, как узнала о его планах уйти, а сокращение обязанностей было временной мерой.
После возвращения в OpenAI роль Зофа изменилась. Он больше не отвечал за технические исследования, а был назначен на продвижение продуктов программирования Codex среди корпоративных клиентов.
Спустя несколько месяцев он снова покинул OpenAI и присоединился к Google, вновь возглавив исследования в области обучения с подкреплением и посттренинга.
Кадры в ИИ как футбольные звезды на трансферах
Время возвращения Зофа в Google весьма показательно.
Google DeepMind переживает самые серьезные кадровые потрясения за последние три года.
В начале августа основатель Демис Хассабис (Demis Hassabis) покинул повседневные управленческие обязанности, перейдя на должность председателя совета директоров Google DeepMind и главного научного сотрудника Alphabet.
В тот же день Джефф Дин (Jeff Dean), проработавший в Google 27 лет, объявил об уходе. Вместе с ветеранами компании Санджаем Гемаватом (Sanjay Ghemawat), Ориолом Виньялсом (Oriol Vinyals) и Куок Ле, с которым Зоф когда-то создавал NAS, он основал исследовательскую компанию в области ИИ Discovery Loop.
Еще в июне соавтор Gemini и один из создателей Transformer Ноам Шазер покинул Google и перешел в OpenAI, а Джон Джампер (John Jumper), получивший Нобелевскую премию по химии 2024 года за работу над AlphaFold, ушел в Anthropic.
Анализ компании по работе с данными Zeki Data показывает более масштабный тренд:
Соотношение притока и оттока исследовательских и инженерных кадров высшего уровня в DeepMind снизилось примерно с 12:1 во втором квартале 2023 года до примерно 2:1 в третьем квартале 2026 года, то есть на каждых двух новоприбывших приходится один уходящий.
Для сравнения, за тот же период этот показатель в Anthropic составил 22:1, в OpenAI — 5,7:1.
Среди покинувших DeepMind около 25% ушли в Anthropic, 21% — в Meta, 14% — в OpenAI.
Одновременно с этим происходит реорганизация структуры. На общем собрании 6 августа было объявлено, что некоторые команды перейдут из DeepMind в структуру компании Google, а повседневную операционную работу по разработке модели Gemini и передовым исследованиям возглавит в качестве старшего вице-президента Корай Кавукчуоглу (Koray Kavukcuoglu).
Такие "нетипичные циклы найма, больше похожие на трансферы в профессиональном спорте" на рынке кадров ИИ характерны для ведущих исследователей-руководителей, которые действительно руководили крупномасштабным обучением передовых моделей и процессами посттренинга. Их количество крайне ограничено.
Факторы, движущие этими кадрами, далеко не ограничиваются зарплатой.
Согласно интервью Fortune с несколькими нынешними и бывшими сотрудниками DeepMind, причинами ухода стали:
активная охота конкурентов с высокими зарплатами, недовольство позицией Google в гонке ИИ, низкий моральный дух внутри компании, а также привлекательность долевого участия в OpenAI и Anthropic до их выхода на биржу.
По мере того как Google все теснее фокусирует деятельность DeepMind вокруг коммерциализации Gemini, некоторые исследователи считают, что открытые, долгосрочные фундаментальные научные исследования оказываются под давлением, а ведь именно это было ключевым активом, изначально привлекавшим в DeepMind академические таланты.
Ссылки:
[1]https://x.com/barret_zoph/status/2092790775524516206
[2]https://viterbischool.usc.edu/news/2023/03/attention-is-all-you-need-usc-alumni-paved-path-for-chatgpt/
Эта статья из WeChat Official Account "Квантовый бит (量子位)", автор: Мэн Чэнь (梦晨).
