培養(yǎng)高級AI專家的國家在引領(lǐng)就業(yè)，AI專家在哪里就業(yè)?

人工智能技術(shù)正在快速發(fā)展，而各國對于AI人才的需求是沒有止境的：大家都在培養(yǎng)和爭奪人才上做文章。前不久，教育部批準(zhǔn)了國內(nèi)35所大學(xué)的人工智能本科專業(yè);加拿大正希望通過“全球技能戰(zhàn)略簽證”吸引國外人才流入。

今天全球人工智能領(lǐng)域人才的分布是什么樣子?中美在AI領(lǐng)域的差距究竟有多大?最近，加拿大Element AI的首席執(zhí)行官JF Gagne發(fā)布了2019版的《全球AI人才報告》，為我們解答了這些問題。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，全球AI論文發(fā)表最多的學(xué)者之中，有44%是在美國獲得的博士學(xué)位，國內(nèi)博士數(shù)量占11%。另一方面，AI人才的流動性很高，大約1/3的人工智能博士都不會在培養(yǎng)國工作，在這方面，中美都是人才凈流入國。

種種證據(jù)表明，當(dāng)前頂級 AI 人才明顯供不應(yīng)求。但這種人才到底有多稀缺以及他們分布在全球哪些地方，卻鮮為人知。本報告總結(jié)了我們對全球 AI 人才庫范圍和廣度的第二次調(diào)查。

我們的研究依賴于三個主要的數(shù)據(jù)源。首先，為了了解正在推進(jìn)該領(lǐng)域的研究人員情況，我們回顧了 AI 領(lǐng)域 21 個主要科學(xué)會議的出版物，并分析了作者的概況。其次，我們分析了領(lǐng)英網(wǎng)幾個定向搜索的結(jié)果，結(jié)果顯示了世界各地有多少人有博士學(xué)位以及必備技能。最后，我們尋求外部報告和其它二手資料，以幫助我們將發(fā)現(xiàn)的東西放在上下文語境中，并更好地理解快速變化的全球 AI 環(huán)境中的人才庫。

我們的發(fā)現(xiàn)表明，2018 年有 22,400 人在一個或多個機(jī)器學(xué)習(xí)頂級會議上發(fā)表過論文，與 2015 年相比上漲了 36%，與去年相比上漲了 19%。同行評審的出版物數(shù)量也同步增長，比之 2015 年上漲了 25%，比去年上漲了 16%。女性較少，僅占在這些會議上發(fā)表論文的研究人員的 18%。

我們還發(fā)現(xiàn)，AI 人才庫流動性很大，大約有 1/3 的研究人員不在自己獲得博士學(xué)位的地方工作。在本文調(diào)查的 21 個頂級會議上發(fā)表過論文的作者中，約 18% 的人(約 4000)貢獻(xiàn)了過去兩年對該領(lǐng)域有重大影響的研究。高影響力研究人員(即那 18%)數(shù)量最多的國家分別是：美國、中國、英國、澳大利亞和加拿大。

對領(lǐng)英搜索的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，根據(jù)我們的搜索標(biāo)準(zhǔn)，總共有 36524 人自報告為 AI 專家。相比去年，這個數(shù)字增長了 66%。

本次調(diào)查顯示，不論是自報告的 AI 專家，還是在 AI 會議上發(fā)表科學(xué)論文的作者及論文數(shù)量，都有顯著的增長和擴(kuò)張趨勢。

根據(jù) 21 個頂級會議的出版信息，我們計算了會議論文的作者數(shù)量，得到的結(jié)果是 2018 年有 22400 人在一個或多個頂級會議上發(fā)表過論文。為了與前幾年的情況對比，我們收集了 2015、2016、2017 年同樣的 21 個會議的出版信息。結(jié)果顯示了明顯的增長趨勢。

培養(yǎng)高級 AI 專家的國家也在引領(lǐng)就業(yè)

根據(jù)參與大會的研究人員數(shù)據(jù)，我們可以觀察這些發(fā)表論文的作者是在哪里接受培訓(xùn)的。首先，那些高產(chǎn)的作者主要是畢業(yè)于美國的博士。在我們的會議作者樣本中，超過 44% 的人在美國獲得博士學(xué)位。在中國獲得博士學(xué)位的作者約占 11%，其次是英國(6%)、德國(5%)、加拿大(4%)、法國(4%)和日本(4%)。

AI 專家在哪里就業(yè)?

主要在五個國家：美國、中國、英國、德國和加拿大，在這些國家工作的 AI 專家占 72%。

點(diǎn)擊下圖中的氣泡可以看到每個國家的會議研究人員和我們在領(lǐng)英中搜索到的人才數(shù)量。

就業(yè)數(shù)據(jù)也具有相似的地域分布。我們的調(diào)查顯示，美國繼續(xù)吸引 AI 研究人員為之工作，占樣本的 46%。在中國工作的 AI 研究人員占樣本的 11% 以上，其次是英國(7%)。加拿大、德國和日本各占樣本的 4%?？傊?，18 個最大國家的 AI 研究人員占作者的 94%，其中美國、中國、英國、德國和加拿大位列前五名(占樣本的 72%)。絕大多數(shù)會議作者(77%)在學(xué)界工作，而 23% 在業(yè)界工作。

為了評估 AI 專家的工作地點(diǎn)，我們觀察他們所在公司的總部位置，而不是實(shí)際工作和生活的地點(diǎn)。舉例而言，如果一些人在法國獲得博士學(xué)位，而在谷歌的巴黎辦公室工作，我們的數(shù)據(jù)則會顯示其在法國接受培訓(xùn)，但為美國公司工作(谷歌是美國公司)。

在這種情況下，外國公司的出現(xiàn)會為東道國帶來本地投資、培訓(xùn)等效益，并且專家依然歸屬于東道國。但是，該外國公司將對其本地創(chuàng)造的知識產(chǎn)權(quán)擁有所有權(quán)。雖然這種計算方法降低了許多生態(tài)系統(tǒng)的價值，主要是對美國有利，但我們覺得它更好地反映了人才在世界各地流動的方式和地點(diǎn)。

培養(yǎng)博士生的國家并不總是受益方人才流往何處

AI 人才流動性很大，大約三分之一的研究人員并沒有在獲得博士學(xué)位的國家工作。

我們的會議數(shù)據(jù)也了解了 AI 研究人員在完成其博士學(xué)位后將去往哪里工作。總的說來，大約三分之一(27%)的研究人員并沒有選擇在其讀博的國家工作。在至少擁有 150 名作者的國家，這一比例更是高達(dá) 32%。這些 AI 人才的全球流動性非常復(fù)雜，并且流動背后的故事各有不同。盡管如此，這一數(shù)據(jù)依然可以使我們觀察到 AI 人才在全球的流動情況。

首先，我們的數(shù)據(jù)顯示，一些國家對機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究人員特別具有吸引力。根據(jù)調(diào)查，美國最能吸引那些在其它國家接受培訓(xùn)的 AI 研究人員為之工作。中國其次，其能吸引的研究人員絕對數(shù)量約占美國的四分之一。我們認(rèn)為每個國家的工作機(jī)會等幾個不同因素會對這些結(jié)果產(chǎn)生影響。

根據(jù)我們的數(shù)據(jù)，這 10 個地區(qū)和國家流入的 AI 研究人員比例高于流出的人員比例：***、瑞典、韓國、西班牙、美國、瑞士、中國、日本、英國和澳大利亞。其中，瑞士和瑞典在接收世界各地 AI 專家方面處于領(lǐng)先位置，其擁有的在外國接受培訓(xùn)的 AI 人才分別占 50% 和 49%。英國位列第三，在外國獲得博士學(xué)位的研究人員比例占 44%。在未來的項(xiàng)目中，我們希望探究一些國家為何有如此多流入的研究人員;這大概由于一系列原因，包括工作機(jī)會和研究人員回歸故國。

比較各個國家的人才流入與流出

根據(jù)各個國家 AI 人才的流入與流出，我們繪制了下圖：

美國、中國、英國、澳大利亞和加拿大引領(lǐng)影響力較大的研究

今年的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在這些頂級國際會議上發(fā)表論文的作者總量比去年上漲了 19%。為了評估這些作者當(dāng)前對這一領(lǐng)域的影響力，我們分析了他們的論文在 2017 和 2018 年的被引用次數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，約 18%(約 4000)的人這兩年里對該領(lǐng)域有顯著的影響。

這些作者在頂級學(xué)術(shù)會議上發(fā)表的論文被引用次數(shù)最多，而且他們的知識也很淵博，相信他們會繼續(xù)為這個領(lǐng)域做出重大貢獻(xiàn)。對致力于將理論轉(zhuǎn)化為實(shí)踐的團(tuán)隊(duì)來說，這些專家也是潛在的人才來源。

會議數(shù)據(jù)表明，這些研究人員主要集中在一些國家，此類研究人員數(shù)量最多的前五個國家分別是美國(1095)、中國(255)、英國(140)、澳大利亞(80)、加拿大(45)。

各國 AI 人才的學(xué)術(shù)背景

根據(jù)領(lǐng)英網(wǎng)(LinkedIn)的統(tǒng)計，大約 1/3 的 AI 人才都接受過計算機(jī)科學(xué)方面的教育，不過學(xué)術(shù)背景的分布在各國略有不同。

這一統(tǒng)計中有一些值得注意的地方。首先，所有領(lǐng)英網(wǎng)的數(shù)據(jù)都是自報告的：自愿選擇加入網(wǎng)站，并自我解釋受教育、工作經(jīng)驗(yàn)和目前工作情況。第二，雖然領(lǐng)英網(wǎng)具有廣泛的影響力，但它在一些國家中的代表性不佳。

在美國，已有 1.44 億美國人擁有 LinkedIn 檔案——這大約代表了 44% 的美國人口。在加拿大，領(lǐng)英網(wǎng)也有 38% 人口的高注冊率。但在俄羅斯，領(lǐng)英網(wǎng)的滲透率僅有 5%。在中國這個機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域舉足輕重的國家，領(lǐng)英網(wǎng)注冊人數(shù)只有人口的 3%。

去年與 Wired 合作時，我們分析了人才庫中機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的女性研究人員所占比例。結(jié)果表明該領(lǐng)域離性別平衡還有很長的路要走：在去年我們調(diào)查的 AI 領(lǐng)域三個主要科學(xué)會議中，僅有 12% 的作者是女性。

在今年的調(diào)查中，這 21 個頂級會議中，女性研究人員仍然很少，僅占了發(fā)表論文作者的 18%。我們的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，AI 領(lǐng)域的這種性別失衡在業(yè)界和學(xué)界都存在：在學(xué)界中，在會議上發(fā)表論文的作者中有 19% 為女性，而在業(yè)界，發(fā)表論文的作者中僅有 16% 為女性。

結(jié)論

2019 全球 AI 人才報告展示了在人工智能領(lǐng)域有影響力學(xué)術(shù)論文作者，以及自報告 AI 專家的數(shù)量。他們的數(shù)量在過去的幾年里有了顯著的增長。在 AI 領(lǐng)域里，女性的影響力仍然不足，但一些國家相比其他國家更加接近于平等。

從人才的地理分布來看，美國顯然在幾乎所有指標(biāo)都遙遙領(lǐng)先。另一方面，人工智能無疑是國際化的，每個地區(qū)/國家的生態(tài)都有著自己的獨(dú)特優(yōu)勢和戰(zhàn)略。諸多專注與培養(yǎng)人才的國家正推動全球 AI 領(lǐng)域持續(xù)向前發(fā)展。