科技公司的争夺 高校留不住AI人才了

 

 

        以下为文章全文：

 

        在复杂的围棋游戏中，谷歌(微博)开发的电脑程序竟然多次击败世界**。这对于快速发展的人工智能技术而言，可谓一场壮举。然而，幕后也在上演着一场同样激烈的斗争：各大科技公司都在争相抢夺最聪明的人工智能专家。包括谷歌、Facebook、微软和百度在内的科技巨头都在争相扩大自己的人工智能项目。据数据公司Quid测算，他们去年在人工智能相关的研发、交易和招聘活动中花费约85亿美元，达到2010年的4倍。

 

        以往，最**的人工智能专家都在大学里工作。而如今科技公司却在洗劫各大**高校的机器人和机器学习(让电脑自主学习数据)领域的顶尖教师和学生，用堪比职业运动员的高薪吸引他们加盟。

 

        卡内基梅隆大学**机器人工程中心共有140名成员，但其中有40人在去年被专车公司Uber挖走，并由此组建了Uber自己的无人驾驶汽车部门。由于Uber此前曾经承诺支持这个中心，所以这条挖角新闻引发了广泛关注。其他企业虽然只是悄悄招募人才，但力度同样很大。如此大规模的人才流失令许多学术专家颇感惊恐。“我甚至留不住自己的研究生。没等他们毕业，企业就想挖人。”华盛顿大学机器学习教授佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos)说，他本人也收到了科技公司发来的邀请。

 

        机器学习专家需求最为旺盛。大型科技公司在很多领域都在使用这项技术，从垃圾信息过滤和网络**广告等基础任务，到无人驾驶汽车或扫图看病等未来项目，可谓无所不包。随着科技巨头纷纷研发能够帮助用户组织生活的虚拟个人助理技术，或者更为简便的搜图工具，他们对机器学习技术的依赖进一步加大。

 

        科技公司对这一领域的投资有助于解释曾经神秘的神经信息处理系统大会(每年12月在加拿大举行)为何突然变成了人工智能界的达沃斯。与会者发现，各路大亨都会前来这里招募人才。参会者自2010年以来增长了两倍，去年达到3800人。

 

        目前还没有可靠数据显示，究竟有多少学术人才加盟了科技公司。但的确有一些迹象能够证明这一点。在“深度学习”领域(让计算机通过类似于人脑神经网络的系统对大数据进行分析)，来自企业界的作者撰写的论文比例大幅上升。

 

        科技公司对人工智能专家的关注以及投入的资源并非始终如此慷慨。在1980和1990年代的“人工智能寒冬”期间，这一领域基本被科技公司忽视，甚至很难得到项目资金，主要是因为当时的人工智能技术未能实现早期的承诺。目前的机器学习热潮最早始自谷歌开始收购人工智能公司之际。

 

        例如，谷歌2014年收购了伦敦的DeepMind，这家创业公司正是击败李世石的AlphaGo背后的功臣。当时的收购价格据悉约为6亿美元。据报道，Facebook也曾希望收购DeepMind，但大约在同一时期，该公司也成立了一个专注于人工智能技术的实验室，并聘请纽约大学的雅恩·勒坤(Yann LeCun)担任负责人。

 

        这些公司使得学术界的研究成果可以尽快推向市场，这是很多人乐于见到的。企业界的工作也可以解放学术人才，让他们不必担心能否获得研究经费。百度人工智能研究负责人吴恩达曾经在斯坦福大学从事全职工作，他表示，科技公司提供了两个颇有吸引力的条件：大量的计算资源和庞大的数据。这两点对于现代机器学习技术的研究都是至关重要的。

 

        这一切都很好，但这股招聘浪潮也并非没有代价。其中一大“受害者”就是高等院校，由于无法提供有竞争力的薪水，所以如果有太多的**人才彻底脱离学术圈，或者因为在科技公司的兼职工作而分心，那么大学必然受到冲击。由于多数大型科技公司的总部都设在美国，因此很多**的整体利益甚至也会受到破坏。多伦多大学教授阿杰·阿加拉瓦(Ajay Agrawal)表示，加拿大的高校走在人工智能研发前列，倘若人才流失到美国企业，他们几乎得不到任何好处。

 

        另外，倘若人工智能专家过分集中于少数几家公司，也会构成风险。科技公司通过开源方式公开了部分研究成果，他们也承诺员工可以撰写论文。但实际上，很多利润丰厚的成果都不会对外分享。有人担心，作为人工智能领域的领导企业，谷歌可能形成人才垄断。供职于数据科学竞赛组织机构Kaggle的安东尼·古德布鲁姆(Anthony Goldbloom)表示，谷歌在人工智能领域的先发优势就像当年的“曼哈顿项目”一样聚拢了大批人才。

 

        收获在即？

 

        由于担心人工智能的未来被一家公司主导，包括特斯拉CEO伊隆·马斯克(Elon Musk)在内的多位科技大亨去年12月承诺投资逾10亿美元，组建一个名为OpenAI的非盈利项目，对外公布自己的研究成果。该项目希望将大学的专注力与企业的务实性结合到一起，还希望吸引研究人员从事原创研究，并发表相应的论文。

 

        科技公司是否比高校更适合推进人工智能技术的进步仍然存在争论。卡内基梅隆大学计算机科学系主任安德鲁·摩尔(Andrew Moore)担心可能出现“玉米种”问题：大学有朝一日将缺乏足够的教员来培养未来的研究人员。更糟糕的是，随着人们越来越不愿从事纯学术研究、越来越不愿公开分享成果，甚至越来越不愿从事长达数十年的项目，未来的技术突破可能也会越来越少。

 

        但这类风险未必会成为现实。人工智能的“钱景”已经吸引很多学生加入这一领域。而科技公司还可以对技术开发和人才更替带来更多帮助，例如，捐助更多教授职位，或者提供更多研究经费。科技公司既有资金，又有动力。在硅谷，真正稀缺的是人才，不是金钱。