LinkedIn多年来一直处于AI的最前沿，并以很多用户大概不知道的方法利用AI。我最近有幸与LinkedIn首席数据官(CDO)和工程副总裁Igor Perisic举办了攀谈，以相识有关LinkedIn上AI的成长，如何将AI应用于日常勾当，全球数据礼貌如何影响公司，以及对不绝变革的AI相关事情环境和事情脚色的奇特看法。
LinkedIn上AI的演变
在LinkedIn的早期，数据被认为是公司的焦点差别化因素之一。另一个与众差异的因素是公司的焦点代价观“会员优先”(明晰，一致和对会员数据利用方法的节制)，以及他们为全球员工提供经济时机的愿景。
跟着LinkedIn开始发明越来越多的将AI融入其产物和处事的要领，他们也认识到确保所有员工在事情中按需配备AI的重要性。为此，他们建设了一个内部培训打算，称为AI Academy。这个措施可以从软件工程师到销售团队向所有人教学最适合他们的AI常识，以使他们为利用这些技能做好筹备。
最早的AI项目之一是您大概认识的人(PYMK)的发起。本质上，这是一种算法，可向成员推荐他们大概在平台上认识的其他成员，并辅佐他们成立网络。这是一个推荐系统是中央照旧其产物，固然此刻它是更巨大的比它在那些早期的日子。PYMK作为数据产物始于2006年阁下。它是由人们开始的，最终被称为技能行业中最早的“数据科学”团队之一。在早期，没有人将PYMK称为“ AI”项目，因为AI一词尚未成为风行语。
我们约莫在同一时间启动的另一个重要项目虽然是搜索排名，由于Google的呈现和搜索引擎规模的竞争，其时这是一个经典的AI问题。
人工智能如何应用于日常勾当
伊戈尔(Igor)在LinkedIn暗示：“我们将AI与氧气举办较量-它渗透到我们所做的一切中。譬喻，对付我们的会员，它可以辅佐推荐事情时机，组织他们的供稿，确保他们收到的通知实时且信息富厚，并发起LinkedIn进修内容以辅佐他们进修新技术。”关于LinkedIn的企业产物，他说：“人工智能可以辅佐销售人员吸引对产物感乐趣的成员，营销人员提供相关的赞助内容，雇用人员可以确定并拓展新的人才库。”Linkedin上AI的长处还存在于靠山，从辅佐掩护成员免受欺诈性和有害内容的影响到路由Internet毗连以确保我们的成员得到最佳的站点速度。
确保平台上的成员安全是我们很是重视的工作。作为具有强烈专业意向的社交网络，重要的是要迅速采纳行动以识别和防备滥用。由于滥用和威胁在不绝变革，因此AI无疑是这些尽力的焦点。LinkedIn发明呆板进修对付检测不适当的设置文件很是有辅佐。
没有人工智能，他们的很多产物和处事将基础无法运行。他们用来代表全球经济的“经济图”实在太大并且太细微了，没有它就无法领略。
AI确实在加强每一种体验。从通知开始，我们的成员正在相识相关项目。可是，很大概，我们的会员体验AI的最主要方法之一就是Feed，它对各类勾当(帖子，新闻，视频，文章等)举办分类和排序。为了确保概要中的相关性，算法必需思量内容推荐和成员偏好的细微不同，这一点很重要。
Igor分享的一个有趣的例子是，在2018年头，他们发明Feed中的参加度漫衍不均-前1%的超等用户在病毒操纵中得到了收益，而且大大都创作者越来越收到零反馈。概要模子只是按其所汇报的那样做：共享引起遍及存眷的遍及存眷的病毒式内容。可是，他说，他们意识到这种优化不必然对所有成员都是最有益的。为了应对AI所造成的负面生态系统影响，他们将建设者方面的优化成果纳入了Feed相关性方针成果，以辅佐受众较小的创作者。通过此更新，排名算法开始思量到寓目者和创作者在展示特定项目时将得到的代价。对付寓目者来说，他们想按照本身的爱好显示相关内容，
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，对付创作者来说，他们想勉励高质量的内容并辅佐他们吸引观众。伊戈尔说：“通过调解模子举办优化，而不只仅是在病毒分享时刻，我们的概要酿成了来自影响者和直接接洽的康健内容组合，从而提高了观众和创作者的参加度。”
全球数据礼貌如何影响LinkedIn
连年来，世界各地的地域已开始拟定有关公司如何存储和利用用户数据的法令。诸如欧盟通用数据掩护条例(GDPR)或加利福尼亚消费者隐私法案(CCPA)之类的法令旨在加强隐私权和消费者掩护。对付某些公司而言，合规意味着必需完全掌握如那里理惩罚数据的时机。幸运的是，对付LinkedIn而言，数据始终被视为公司的资产，并被视为公司的焦点差别化因素之一。