企业疯狂争夺 AI 人才，大学和科研机构开始发愁了

本文编译自FastCompany原题为Tech firms try to address the risks the AI race has posed for research的文章。

Greg Benson是旧金山大学教授，在过去20年里一直教计算机学。行业有一个问题越来越严重，他正在悄悄化解问题。

在学期内，每周他都会抽出两天时间，到SnapLogic工作。SnapLogic是一家云集成商，学校放假时他会到SnapLogic工作。每年，他向机器学习硕士生提供10个职位，让他们到SnapLogic实习，参与AI研发项目。如果表现出色，能拿到工作职位。SnapLogic工程团队约有三分之一的员工都是从实习生中挑选的。Benson说：“对于我们来说，这样的招募方式很成功。”

即使是科技巨头，招募人才时也很头痛，这种方法很管用。除此之外，SnapLogic与Benson合作还向我们证明，企业可以为学术提供支持，与此同时又能确保有足够的教授培育下一代AI研究人员。

问题已经浮现，国家科学基金会提供的数据显示，毕业之后，美国计算机博士生约有60%在行业拿到职位，在过去10多年里只有38%。

伍斯特理工学院（Worcester Polytechnic Institute）在报告中说，在许多大学，在AI及相关领域，空缺教师职位比在职职位还要多，博士培育人数与填充职位之间的差距也是众学科中很大的，填充的职位数量比博士培育量多6%。要拿到计算机博士学位，一般要3-5年。

到底最开始时有多少人才？我们并不清楚。Element AI在报告中指出，自2015年以来，它发现有22万AI研究人员拥有相关博士学位。

如果将2015年之前授予学位的人也加进去，总计可能高达90万，不过行业变化很快，大家一般都认为，最近毕业的学生往往与行业联系更紧。腾讯估计，有20-30万人可以为AI研究做出贡献。

为了争夺顶尖人才，行业展开军备竞赛，企业挖空心思，各逞其能，比如开出7位数薪酬、用Flo Rida表演吸引人才。有些研究人员为AI非盈利机构工作，非盈利机构得到了大企业的资助，这些研究人员的年薪超过100万美元。人才高度集中。KPMG 2016年12月发布报告称，6大科技企业（谷歌、微软、Nvidia、IBM、英特尔和三星）聘请的深度学习专家占了行业的一半以上。

Benson透露说，旧金山大学想请一些教授教AI课程，但是总是找不到足够多的人才。在湾区（Bay Area），由于房价极高，当专业人士寻找工作时，很难抵挡来自行业的吸引力。每年，旧金山大学都会收到700-800份申请，这些申请者都想学机器学习硕士课程，但被学校接受的申请者不到10%。未来，大学可能会接收更多学生，或者扩大范围，不过学校没有足够多的老师。

在AI行业有一些大牛，他们要么教学任务繁重，要么行业工作任务繁重，要么在二者之间周游。Geoffrey Hinton已经加入谷歌，除了在谷歌工作，他还在多伦多大学教学。Yann LeCun既在Facebook工作，还要抽出时间到纽约大学教学。Andrew Ng在福坦福当教授，还在百度领导AI团队，后来他离开百度，建立自己的基金，做其它项目。

卡耐基梅隆大学的Andrew Moore也是鼎鼎大名，回看他的一生，总是在行业工作、学术之间行走，最近他离开大学，成为谷歌云业务领导。这些行业职位是随时可以放弃的，比如李飞飞最近离职，回到斯坦福全职教学。谷歌新闻发言人6月曾说，李飞飞离开斯坦福近2年，她一直在想着回归。

离开卡耐基梅隆大学之前，Moore一直强调要抵挡行业诱惑，行业想为教授们打开方便之门，让他们在两个世界之间轻松迁移。Moore告诉《华尔街日报》，说按照他的估计，10-20%的老师将会休假，去行业工作，或者创业。

作为顶尖研究人员，如果居住在合适的城市，他们可能拥有大量资源，可以应付繁忙的日程（要照看孩子、要助理、要参加重要会议），不过不是所有人都有这样多的资源。

Sofus Macskassy是HackerRank数据科学副总裁，HackerRank是一个科技招聘平台，Sofus Macskassy说研究人员想在二者之间取得平衡几乎是不可能的事。Sofus Macskassy是根据自己的个人和职业经验得出这一结论的，他之前在南加州大学教学，同时还为洛杉矶一家创业公司工作，为Facebook招募AI人才。

他认为：“从现实的角度来说，你没有足够的时间将两件事都做好。”

要培育AI研究精英，光是教学还不够，还要提供建议，帮助研究人员发表研究结果。这种工作与大多AI企业的兴趣不太一致。

Sofus Macskassy说：“两者兼顾不是易事。”

大多时候，这种问题不需要教授参与，大学与企业会派出律师，协商解决。如果教授自己创业，问题就会更复杂一些。Macskassy说如何解决要看大学IP掌管机构。如果大学机构经验不丰富，那就头痛了。不过在处理时是有许多先例可循的。

Macskassy还说人才短缺实际上后果更严重。如果不解决，美国就会丧失创新和研究优势，将优势让给其它国家，比如中国。

Macskassy表示：“从长远来说，企业是在搬起石头砸自己的脚。”

还有一种解决办法：拿出更多研究资金，支持学术。不过特朗普政府正在削减开支，想让政府拿出更多资金，暂时简直就是做梦。美国联邦政府没有做的事，科技巨头站出来做，它们直接向大学输出资金，教育学生。

Facebook设立了AI Research项目，简称FAIR，它与学术机构合作，让学术专家在大学与Facebook之间工作。最近项目又扩充范围，现在有20多名研究人员同时在两个世界任职，如何分配时间由研究人员自己决定。

IBM推出一个名叫Cognitive Horizons Network 的项目，与六所学校合作，一方面能与研究人员、学生保持联系，与此同时，他们又能保留学校职位。

上个月，微软也参与进来，想解决企业与学术界AI人才短缺的问题。微软英国剑桥研究院管理人员、教授Chris Bishop告诉媒体说，它们设立了两个培训项目。

微软的目标是培育博士、硕士，不论微软怎样妥协，最终可能还是会失算。不是每一个问题都需要奇特的算法，理解特定企业的目标要靠经验，不是靠学位。

Fast.ai联合创始人Rachel Thomas说，大家都在争夺相同的人才，这些人才很少。Rachel Thomas之前学习金融，后来在网上上课，转向机器学习

Thomas认为，说人才短缺部分是感知造成的，这种认知忽视一个事实：可以通过多种线上课程培育AI员工。Fast.ai与Coursera就是这样的平台。这些已经就位的员工对公司有深刻了解，对数据以及公司想用AI解决的问题也有深刻了解。并非所有问题都需要尖端资源才能解决，况且市场上已经有许多的开源工具和AI软件。

Thomas还说：“企业认为：‘我们必须聘请斯坦福博士。’事实上它们并不需要。现在内部员工的价值被低估。“

Benson还认为企业并没有认认真正直接解决问题。聘请一些学历没有那么高的研究人员，继续教育员工，在内部训练，这样做需要更多的资源。在企业自己动手之前，能提前做的大学寥寥无几。Benson说：“学术界已经响应号召，但行业却还不知道应该做些什么。”

36kr编译组出品。编辑：郝鹏程

本文翻译自 www.fastcompany.com，原文链接。