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2020-02-28 19:12 来源:汉网

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2019全球AI人才报告:美中英德加处于领先

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[摘要]过去一年,AI领域的作者数、具有重大影响的科学论文数、以及自称的AI专家数均有了显著提升。

摘要

一些有力的证据表明,AI顶级人才供不应求。但是对于人才的稀缺度和集中度却缺少精确的信息。为此,element.ai团队连续第二年对全球AI人才的范围和广度进行调查。其研究主要依赖3个数据来源。1)AI领域21个领先的科学会议的出版物,分析其作者的概况。2)分析若干LinkedIn定向搜索的结果,看看有多少人自称是博士并且具备相应的必须技能的。3)外部报告及其他二手来源,帮助寻找相关背景,并更好地理解迅快变化的全球AI版图中的人才情况。

报告发现,2018年有22400人在一或多个机器学习的顶级会议上发表了论文,比2015年提升了36%,比去年也涨了19%。同行评审的出版物数量也比2015年提高了25%,比去年提高了16%。不过在这些会议上发表文章的研究人员当中,女性仅占18%,显得名额不足。报告还发现,全球的AI人才池是高度流动的,大概有1/3的研究人员的雇主所在国家与其获得博士学位所在国家是不一样的。报告的分析表明,在21种刊物上发表过作品的作者当中有18%(约4000人)对有着重大影响的研究(以过去2年被引用数为衡量)做出过贡献。而拥有高影响力研究人员最多的国家依次是美国、中国、英国、澳大利亚以及加拿大。

对LinkedIn简历的辅助调查表明,有36524人符合自称的AI专家资格,这比2018年的报告数字增加了66%。

此次调查的发现表明,无论是自我报告的AI专家数量,还是作者和在AI会议上发表的科学论文数量,均有了显著的提升和拓展,这反映出该领域的活力和国际化。

介绍

对AI专家的需求空前高涨,自学习的算法预计可让公司更好地驾驭发展性,获取重要但此前不可见的信号,提供实时洞察,帮助员工更好地完成工作。

去年的第一次全球AI人才调查确认了一个AI业界的普遍假设:即有人工智能经验的博士很难找。今年的调查将学术会议的样本从3个提高到21个。同时还细分了性别、人才流动以及影响力指数情况。同时,报告还收集了LinkedIn上面的简历情况来评估自我报告的AI专家趋势。最后,报告还将发现与外部报告和来源的数据进行关联。

女性在AI会议出版物作者中的占比依旧不足

当然,利用LinkedIn分析有一些问题需要注意。首先是LinkedIn上面的信息都是用户自述的。其次,LinkedIn的代表性对一些国家来说并不足。LinkedIn自称有44%的美国人在上面有简历,加拿大的占比也有38%。但俄罗斯的占比比却只有5%,而中国更是只有3%。

不过对于使用LinkedIn活跃的国家来说,LinkedIn上面的活动能够为AI领域的人才规模和兴趣改变提供洞察。就本次调查而言,我们发现机器学习专业出现了显著的提升。这有可能是反映出一个日益重视AI技能与专业知识的市场推动了人才库的扩张。

全球的AI人才热点

中国

从会议作者数据看,约11%的会议作者是在中国培养的,也有相同比例的作者是为中国雇主工作。在样本中中国占领女性作者的12%,其中有14%发表了最有影响力的研究。2018年在顶级会议上发表论文的作者当中,有13%属于高影响力群体。

在AI方面,中国有着若干优势。其中包括大规模的数据,具有活力的创业环境,政府支持等。根据清华大学 2018年6月发布的《中国人工智能发展报告》,中国在论文总量和高被引论文数量上都排在世界第一,中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家,风险投资上,中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%,成为全球最“吸金”的国家。但是,在顶级AI人才这个关键方面占比较低(排名依次是美国、英国、德国、法国、意大利和中国)。而在人才总量,方面,该报告认为中国仅次于美国。但是有迹象表明中美之间的差距很快就会缩小:Allen Institute for Artificial Intelligence(艾伦人工智能研究所)最近的一项研究发现,到2020年,中国的高影响力出版物就将超过美国。这也许就是中国的AI战略将培养顶级人才列为优先事项的原因之一。

这项战略的部分内容似乎是将海外工作的中国研究人员带回中国,在提供杰出研究岗位、奖金补贴的激励下,成功地吸引了成千上万的研究人员将自己的工作带到中国,其中绝大部分都是来自美国。与此同时,中国还建设了超过300座“创业园区”,让海外学生和人员回国。

来自美国国家科学基金会的数据表明,相对于之前,称学成后愿意留下来的在美国获得数学或者计算机科学博士学位的中国博士生占比下降了。2012至2015年期间,中国学生占到了非美国籍的赴美留学博士生的42%,其中有87%的人说打算留下来,说绝对要留下来的比例也有57%。尽管表示学成后要留在美国的中国学生的占比仍高于世界平均水平,但相对于2004到07年期间,这两个数字实际上是下降了,那段时间表达留下来意愿的占比为91%,说绝对会留下来的占到了65%。这些数据表明,在美国修完数学和计算机科学博士学位的海归正在越来越多。

像国内这样的人才招募计划,再加上AI领域空前的投资所带来的商业机会,正在成为部分研究人员考虑将实验室迁往中国的激励因素。另一个考虑因素是所谓的“竹子天花板”:亚裔的STEM毕业生得到外国公司的雇用可能很容易,但是晋升却不能像部分同事那么容易。2015年对Google、惠普、英特尔、LinkedIn以及Yahoo进行的一项雇用数据研究表明,尽管亚裔占到这些公司专业劳动力的27%,但主管的占比却只有14%。

美国

在超过36500份LinkedIn简历的样本里面,有将近一半(15747)是在美国的。其中很大一部分(约20%)目前或者之前在微软(1077)、IBM(667)、Google(697)、Amazon(511)以及或者苹果(393)工作。这些简历当中 87%都有至少6年的经验,而且几乎全都(97%)称有至少3年的经验。这个人才库当中约有1/3都是在旧金山湾区工作。

在会议数据方面,美国几乎在每一个指标的绝对数方面都是领先的。在美国受教育的人占到了样本论文作者的将近一半(44%)。受雇美国公司或大学的占比达到了46%。在女性群体扎伊占比甚至更高:数据集的4085名女性当中,有1960(48%)是为美国雇主工作的。在美国机构工作的高影响力(论文被引用数排名靠前)作者占到了60%。高影响力人才占到了美国AI人才的13%。其中学术家占领84%,产业界占16%。

美国在若干指标领先并不出奇。一方面,美国在基础AI研究上依旧领先。据李开复的说法,美国致力于在未来30到40年维持“研究领导力”和研究生教育方面的全球领先优势。

此外,美国公司和美国政府在AI研发方面的投入很大。Facebook、苹果、微软、Google和Amazon这些美国巨头均在机器学习方面加倍下注。OECD 2018年12月发布的一份报告称,无论是从交易额和交易数量来看,自从2011年以来,绝大部分的AI初创企业股权投资都流向美国公司。美国军方也在积极投入AI研究:比方说DARPA在2018年11月就宣布未来5年投入20亿美元用于“创造第三波AI技术潮的新老计划”。

结论

我们的2019 全球AI人才报告表明,过去一年,AI领域的作者数、具有重大影响的科学论文数、以及自称的AI专家数均有了显著提升。不过女性的名额依旧不足,但有一些国家在性别均衡方面表现得更加出色。从人才分布的地缘情况看,美国在几乎每一个指标的绝对数方面都是领导者。但这个领域无疑是非常国际化的,每一个本地生态体系都有独特的优势和战略。专注于培养这一领域专业人士的国家正在帮助将AI人才库的蛋糕做大,从而推动本领域向前发展。

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责任编辑:haoguan
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