撰文丨張?zhí)炱?/span>
● ● ●
得人才者得天下。
在影響人類的人工智能領(lǐng)域，人才，尤其是頂級(jí)的AI人則是贏得這場較量的關(guān)鍵之一。
最近，美國保爾森基金會(huì) (Paulson Institute) 下屬的麥克羅波洛智庫 (MacroPolo) 公布了一項(xiàng)名為“全球人工智能人才追蹤”的調(diào)查，它描繪了頂級(jí)AI人才的流動(dòng)軌跡，回答了頂級(jí)AI人才都從哪里來，往哪里去。
麥克羅波洛智庫利用了神經(jīng)信息處理系統(tǒng)會(huì)議（NeurIPS）的作者數(shù)據(jù) 。NeurIPS被公認(rèn)為AI領(lǐng)域的頂會(huì)之一。在NeurIPS上發(fā)表的研究特別關(guān)注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的理論進(jìn)展，這兩個(gè)子領(lǐng)域推動(dòng)了人工智能的許多最新進(jìn)展。
在2022年的NeurIPS會(huì)議上， 2,671 篇論文被接受，接受率為 25.6%。2019年的接受率更低，為21.6%。麥克羅波洛智庫將這些被收錄論文的作者視為AI研究領(lǐng)域的頂級(jí)人才，大致占據(jù)了整體AI研究人才的前20%。
NeurIPS會(huì)議上，能夠獲得口頭報(bào)告的機(jī)會(huì)更是難能可貴。2022年僅有190篇論文獲得了這一榮譽(yù)，錄取率僅為1.8%。這些論文的作者共計(jì)955名，麥克羅波洛智庫將他們認(rèn)定為AI人才中最精英（約前2%）的成員。
由于會(huì)議接受的論文數(shù)量過多，麥克羅波洛智庫從中隨機(jī)抽取了186篇進(jìn)行分析，這些論文的作者總數(shù)為867名。根據(jù)論文作者的求學(xué)經(jīng)歷和工作機(jī)構(gòu)，麥克羅波洛智庫總結(jié)出了頂級(jí)AI人才流動(dòng)的特征和趨勢(shì)[1]。
在2020年，麥克羅波洛智庫曾經(jīng)公布過一次“全球人工智能人才追蹤”調(diào)查數(shù)據(jù)，這次是數(shù)據(jù)庫的一次更新。對(duì)比兩次的數(shù)據(jù)，能夠看到人才流動(dòng)趨勢(shì)的變化。
最精英的AI人才首選在美國就業(yè)，
中國其次
數(shù)據(jù)顯示，中國和美國是頂級(jí)AI人才的主要來源地和目標(biāo)工作地，70%的頂級(jí)AI人才在中國或美國的機(jī)構(gòu)中工作，65%的頂級(jí)AI人才出自中美兩國。其他國家雖然也有各自的特點(diǎn)，但中美兩國在AI人才方面仍然牢牢占據(jù)了主導(dǎo)地位。
在中美兩國的競爭中，美國在頂級(jí)AI人才方面又有著明顯的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。美國擁有全球60%的頂級(jí)AI研究機(jī)構(gòu)，是全球最精英(前2%)AI人才的首選就業(yè)目的地，57%的最精英的AI人才首選在美國就業(yè)。中國僅次于美國，是美國的最大競爭對(duì)手，但也只有12%的最精英的AI人才首選在中國就業(yè)，差距非常明顯。
最精英的AI研究人員工作的主要國家
美國的這一優(yōu)勢(shì)很大程度上得益于其領(lǐng)先的大學(xué)，特別是研究生教育實(shí)力和硅谷的強(qiáng)大人才磁場。擁有斯坦福、麻省理工、加州大學(xué)伯克利分校等世界一流學(xué)府，加上谷歌、OpenAI等科技巨頭和活躍的創(chuàng)業(yè)生態(tài)，使美國在吸引和培養(yǎng)AI頂級(jí)人才方面處于有利地位。
實(shí)際上，美國在STEM領(lǐng)域相當(dāng)依賴，也很好地利用了外國人才，這建立在美國研究生教育體系對(duì)外國學(xué)生的吸引力之上。美國 2019 年畢業(yè)的 33,759 名 STEM 博士中，有 39% 是外國出生的。美國每年畢業(yè)的、來自外國的STEM博士人數(shù)，幾乎與德國全國每年畢業(yè)的STEM博士總數(shù)一樣多。
中國是全球最大的頂級(jí)AI人才輸出國
美國研究生教育的優(yōu)勢(shì)充分反映在了AI領(lǐng)域的人才分布上。中國是全球最大的頂級(jí)AI人才輸出國，也是在人才數(shù)量和質(zhì)量上美國最大的競爭對(duì)手。在中國接受本科教育的頂級(jí)（前20%）AI人才占全球47%，在美國接受本科教育的只占18%。
但在研究生階段，大量中國AI人才流向美國，接近四成的中國AI人才選擇去美國深造，逆轉(zhuǎn)了中美的AI人才比例。在美國獲得博士學(xué)位之后，77%的非美國學(xué)生選擇了留在美國工作。
現(xiàn)在美國的頂級(jí)AI研究機(jī)構(gòu)之中，來自中國的AI人才甚至比來自美國的還多。這些機(jī)構(gòu)中四分之三的頂級(jí)AI人才來自美國和中國，美國和中國的人才分別占到37%和38%，中國人才的比例略高。反觀中國的頂級(jí)AI人才來源要單一很多，吸收的人才75%都是在國內(nèi)接受本科和研究生教育，不僅國外的人才少，甚至研究生階段有留美經(jīng)歷的人才也只有10%左右[2]。
頂級(jí) AI 人才從學(xué)習(xí)到工作地點(diǎn)的動(dòng)向，從左往右依次是本科就讀地點(diǎn)、研究生院就讀地點(diǎn)和畢業(yè)后工作地點(diǎn)
中國AI人才在美國表現(xiàn)很活躍。例如，GPT-4團(tuán)隊(duì)的核心貢獻(xiàn)者名單中，大概20%的研究人員來自于中國。按專業(yè)領(lǐng)域劃分，GPT-4核心貢獻(xiàn)者名單上中國人才比例最高的是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，有30%的成員來自中國。在GPT4的完整的貢獻(xiàn)者名單里，有32位人才來自中國，這里統(tǒng)計(jì)的中國AI人才不包括在外國出生的華裔科學(xué)家。
這32位為GPT-4做出貢獻(xiàn)的中國AI人才中，11 人在中國完成了本科學(xué)習(xí)，21 人在美國完成了本科學(xué)習(xí)。在研究生階段，這些人才中接近八成都在美國讀書，并且留在了美國。可以說，在中國接受本科教育、在美國讀研讀博并工作、發(fā)表頂級(jí)人工智能研究，這是一代中國AI人才的畫像。
GPT-4團(tuán)隊(duì)在這方面并不是特例。具體到計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，中國研究生占美國計(jì)算機(jī)科學(xué)研究生總數(shù)的14%，占在美國學(xué)習(xí)的整個(gè)國際學(xué)生總數(shù)的四分之一以上。其中，90%的中國研究生選擇留在美國發(fā)展自己的職業(yè)生涯[3]。
對(duì)于美國來說，中國AI人才的涌入成就了美國在AI領(lǐng)域的快速發(fā)展和創(chuàng)新。對(duì)中國來說，這些有著美國頂級(jí)高校研究生教育背景及世界領(lǐng)先科技公司工作經(jīng)驗(yàn)的人才，是政府和頂級(jí)科技公司希望盡力爭取的對(duì)象。他們的回歸，對(duì)中國AI領(lǐng)域的教育和產(chǎn)業(yè)幫助會(huì)非常大。
中美兩國差距正在縮小
實(shí)際上，近幾年中國在培養(yǎng)和吸引AI人才方面進(jìn)步已經(jīng)很快。根據(jù)麥克羅波洛智庫統(tǒng)計(jì)，2022年中國培養(yǎng)的全球頂級(jí)AI研究人員比例升至47%，較2019年的29%有了大幅提升。來自中國的AI人才在質(zhì)上也有進(jìn)步，最精英的（前2%）AI人才現(xiàn)在有26%出自中國，美國是28%，兩者非常接近。而在上一次調(diào)查中，這些最精英的AI人才只有10%出自中國。
頂級(jí)AI研究人員的原籍國（前20%，基于本科學(xué)歷）
從工作選擇上看，上一次調(diào)查中，只有11%的頂級(jí)AI人才（前20%）選擇在中國工作，美國則聘用了全球接近6成的頂級(jí)AI人才。而這次調(diào)查顯示，現(xiàn)在有28%的頂級(jí)AI人才選在中國工作，42%在美國工作?？梢钥吹皆诮鼛啄陜?nèi)，中美之間的差距明顯縮小，AI人才的工作地選擇從美國獨(dú)大轉(zhuǎn)化到了中美競爭的態(tài)勢(shì)。
頂級(jí)AI研究人員（前 20%）工作的主要國家
這很大程度上得益于中國AI產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展帶來的人才需求增長，以及國內(nèi)高校和科技公司在AI人才培養(yǎng)和引進(jìn)方面的重視程度與日俱增。
比如在研究機(jī)構(gòu)方面，上一次麥克羅波洛智庫列出的頂級(jí)AI研究機(jī)構(gòu)前 25 名列表中（根據(jù)論文作者的隸屬機(jī)構(gòu)），清華和北大是僅有的兩家中國研究機(jī)構(gòu)。但在今年的統(tǒng)計(jì)中，中國研究機(jī)構(gòu)占據(jù)6席，上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)、中國科學(xué)院和華為也進(jìn)入了前25名，清華和北大更是分列第3和第6名。
選擇在中國而不是美國接受研究生教育的AI人才更多了，麥克羅波洛智庫2020年的報(bào)告顯示，中國獲得接受本科教育的AI研究者中，大約 56％則前往美國深造。而在今年的報(bào)告中，這個(gè)數(shù)字只有36%左右。由于接受研究生教育的國家和未來的工作地聯(lián)系緊密，這也意味著未來更多人才會(huì)在中國工作。
這可能也和疫情期間留學(xué)的不便，以及美國對(duì)中國在STEM方面留學(xué)的限制有關(guān)。2019年到2022年，在美國學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)的中國留學(xué)生總數(shù)減少了1萬多人。AI 機(jī)器人公司Covariant 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官陳曦曾在采訪中表示，美國政府進(jìn)一步的限制可能會(huì)傷害整個(gè)領(lǐng)域，這肯定會(huì)影響公司招聘人才的能力，如果繼續(xù)下去，他的公司可能會(huì)面臨招不到人的窘境[4]。
但問題也不能只歸咎于新冠的阻礙和美國對(duì)中國STEM領(lǐng)域留學(xué)的限制，因?yàn)橛《纫渤霈F(xiàn)了類似的人才回流趨勢(shì)。雖然印度仍是頂級(jí)AI人才的重要輸出國，但留住人才的能力正在增強(qiáng)。2019年，幾乎所有印度AI研究人員(根據(jù)本科學(xué)位統(tǒng)計(jì))都選擇在海外發(fā)展，但到2022年，已有五分之一的人才留在印度工作。
中印的發(fā)展趨勢(shì)似乎反映了過去幾年頂級(jí)AI研究人員的整體流動(dòng)性下降。2022年，只有42%的頂級(jí)AI人才是在其他國家工作的外國人，比2019年下降了13個(gè)百分點(diǎn)，意味著更多人才選擇留在母國。美國雖然在頂級(jí)AI人才方面優(yōu)勢(shì)依舊明顯，但各國也正在積累自身的人才力量，沖擊美國的獨(dú)大地位。
參考文獻(xiàn)：
[1]Methodology for Global AI Talent Tracker (2023) - MacroPolo. (2024, March 6). MacroPolo.
[2]The Global AI Talent Tracker 2.0 - MacroPolo. (2024, March 6). MacroPolo.
[3]Cortese, A. (2024, January 2). The Chinese Talent Behind Your Favorite Generative AI Product - MacroPolo. MacroPolo.
[4]孟建國, CADE METZ(2020).美國人工智能領(lǐng)域的秘密武器：中國人才.《紐約時(shí)報(bào)》