AI的發展人才是必備選項之一！ 研究指出：美國是全球人工智慧科學家首選

AI示意图。来源／ingimage

人才：发展人工智慧必备

论文与研究人员

机器时代由人类创造，今时今日需要更多人才投入人工智慧技术，并开启下一代的进步。人工智慧人才是主要竞争资源，也是潜在的差异化因素。

美国、欧洲和中国都拥有强大的人工智慧研究团体。欧洲（整体来看）在总规模上占据优势，美国在品质上遥遥领先，而中国则是人工智慧研究数量和品质增长最快的地区。与其他领域一样，如果不考虑趋势，仅捕捉片段的资料可能会产生误导，而这些趋势大多有利于中国。

论文的质与量

2006年，中国的人工智慧出版文章总数超越美国，2017年超过欧洲。不过，这些数字并没有考虑论文品质。美国论文被引用的次数平均比欧洲论文高出约30％，比中国论文则是高出约70％。但在过去二十年里，中国的研究品质正迅速提高。

从2009年到2019年，为顶级人工智慧期刊投稿的中国作者数量增长了十二倍，现在大约是美国作者人数的2.5倍。2020年，中国的人工智慧期刊引文总数首次超过美国。

根据艾伦人工智慧研究所（Allen Institute）2019年的分析，预计中国将在2020年成为被引用次数最多的前十个百分点的论文期刊。而到2025年，中国将成为论文被引用次数最多的前1％国家。然而中国人才增长的同时，也在向国外流失。

研究人员的动向

MacroPolo在2020年，根据顶级深度学习会议之一NeurIPS接受的论文样本，追踪了国际人工智慧人才的流动情况。从这项研究发现，在中国接受大学教育的顶级研究员远远多于其他国家。

然而，绝大多数学习人工智慧的中国顶尖学生都离开中国，到国外攻读硕士或博士。其中一半以上的人前往美国，只有不到三分之一的人留在本国。在赴美的中国大学生中，90％以上选择毕业后留在美国工作。中国是人工智慧人才的最大来源，培养出的顶尖研究员比其他国家都多。但美国是人工智慧人才的最大磁石，包括中国在内的全世界最优秀、最聪明的人才都会被其吸引并留下。

美国是全球人工智慧科学家的首选，世界上三分之二的顶尖人工智慧研究员在美国工作，绝大多数来自美国以外的国家。目前在美国工作的顶尖人工智慧研究员中，只有不到三分之一的人在美国就读大学，其余都是在国外完成大学学业后来到美国。最主要的来源是中国、印度和欧洲。

美国的研究机构—包括大学和公司—是吸引全球人工智慧研究员的主要因素。Google、史丹佛大学、卡内基美隆大学、麻省理工学院和微软在顶级深度学习会议上发表论文的研究员所属机构排行榜上名列前茅。在发表深度学习研究论文最多的十五家机构中，有十三家是美国大学或企业研究实验室。只有清华大学是中国的。

人工智慧的竞争

不可否认，在推动基础研究方面，品质远比数量重要。人工智慧人才间的竞争非常激烈，据报导，刚毕业的博士年薪和股票期权在三十万到五十万美元之间，甚至更高。顶尖的人工智慧研究员备受追捧，年薪可达数百万美元。时任OpenAI政策总监的杰克．克拉克告诉《纽约时报》：「对于大部分基础人工智慧研究来说，取得进展的关键因素是人才而不是演算法。演算法并不是稀缺资源，人才才是。」

然而，在将人工智慧转化为国家力量时，基础研究的领先地位可能不如实际执行来得重要。由于人工智慧社群是开放的，顶级人工智慧实验室所取得的进展可能会被迅速复制并投入使用。建立实用的人工智慧应用不仅取决于是否具备人工智慧人才库，还要为人工智慧研究员和企业者提供资金、资源和自由度，以进行创建。在执行人工智慧方面，全球竞争领域是更为公平并进的。中国即使在前端的研究落后，但在人工智慧部署却与其他国家不相上下，甚至趋于领先。

美国该如何发挥人才优势

2020年，二十多所美国大学和公司，包括卡内基美隆大学、史丹佛大学、亚马逊、Google、IBM和辉达，呼吁联邦政府创立国家人工智慧研究云端系统，为学术研究员提供更多的运算和资料资源，并加强发挥美国在人才方面的优势。机器学习研究中，运算量的指数级增长带来不幸的后果─将人工智慧研究界区分为「富人」和「穷人」。运算密集型研究被企业支援的实验室集中掌控，如DeepMind、OpenAI、和Google Brain。

辉达（NVIDIA）晶片公司机器学习总监、加州理工学院教授阿尼玛．阿南德库马尔指出，学术界「无法奢侈地拥有大量运算和工程资源」，连复制都难，更别提与企业支援的实验室进行竞争了。增加资金可以帮助学术界继续从事运算密集型的研究，为大学提供必要的资源有助于继续吸引顶尖学生到美国大学就读，不设限地利用现有人才，充分发挥美国在人力资本的天然优势。

美国两党共同提出的《2020年国家人工智慧倡议法案》规定，建立国家人工智慧研究资源，为学生和教师提供必要的资料和运算资源。同样，对美国新半导体工厂的投资不仅将有助于确保晶片供应链的安全，还将促进美国经济增长，壮大美国微电子工程师的人才基础，确保美国在下一代半导体技术中的领导地位。

中国的千人计划

长期以来，中国政府一直将科技人才作为国家竞争力的重要组成。在国际人才外流问题上，中国以超过二百个人才招聘计划应对，其中包括极具争议性的「千人计划」（Thousand Talents）─政府提供高薪、奖金、研究经费、实验室和住房，换取海外科学家将知识带入中国，促使中国研究员返乡，据估计，这些专案吸引的人数可能高达四十万人。中国的人才计划所针对的对象不仅限于中国公民。2021年，陪审团判定哈佛大学化学暨生物化学系前系主任税务诈欺罪名成立，被告向联邦当局撒谎并隐瞒每月由「千人计划」提供的五万美元的收入（参加人才计划并不违法，但在申请美国政府拨款时不披露国外收入和利益冲突则可能违法）。

中美人才拉锯战

近年来，美国政府加大了对中国人才招聘项目的关注，努力打击中国间谍和智慧财产权盗窃活动。为了应对日益严格的审查条件，中国政府将网路上有关「千人计划」的内容全数删除，但招聘工作仍在续。

2019年，中国政府把「千人计划」和其他招聘计划合并为新的高阶外国专家招聘计划。安全与新兴技术中心（Center for Security and Emerging Technology）的研究分析师艾米丽．温斯坦建立了中国人才招募专案跟踪系统，她将中国的人才专案描述为「移动目标」。

美国政策制定者试图透过加强调查和改进签证审查来遏制中国的「技术转移」，同时又不切断中国人才向美国的流动—这个问题很两难。来自中国以外的高科技移民面临的挑战较小，美国有望透过增加顶尖研究员的流入，巩固美国在人工智慧人才方面的优势。

对科技人才的争取

美国国会任命的国家人工智慧安全委员会在其2021年的最终报告中发出警告：「美国正在争夺全球稀少的人工智慧人才⋯在有生之年，美国有可能在科学尖端的人才竞争中初次落败。」委员会呼吁制定新的《国防教育法》，效仿美国在1957年苏联发射人造卫星后透过的《国防教育法》，重振数学和科学教育。

好优文出版《AI的无硝烟战场》

然而，如果美国仅限于培养本土人才，那么一个拥有3.3亿人口的国家在与14亿人口的国家竞争时终将处于劣势。在人工智慧人才竞争中，美国有能力从全球78亿人口中汲取最优秀、最聪明的人才，这是专属的独特优势，而目前最大的阻碍是美国自身的移民政策。在一项针对居住在美国的顶尖机器学习研究员的调查中，近70％的人表示签证和移民政策是招募外国人才的最大问题。人工智慧国家安全委员会呼吁放宽高技术性人才的移民政策，认为「移民改革是当务之急」。

2022年初，拜登政府宣布了一系列措施，以减少国际科学、技术、工程和数学（STEM）人才的移民障碍。其中包括增加外国交流计划、扩大签证的可获得性、以及更新针对拥有高级学位者的移民政策，这些都是很有价值的措施。然而，美国政府还需要采取更多的行动，使美国的大学和公司更容易招募到来自国外优秀的科学家和工程师。创新来自于人类，人力资本是全球人工智慧力量竞争的核心。中国正在改善其国内教育，并透过「千人计划」等项目引进外国科学知识；但在吸引全球学生和企业家与投资核心人工智慧方面，美国仍然独占鳌头。虽然对国内教育不够重视，也忽视了增加高技能移民的机会。但透过改革，美国仍可以确保新一代全球科技领导者的地位。

（本文摘自好优文出版《AI的无硝烟战场》，作者：保罗．夏尔 ）

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