大型科技公司正在从学术界挖走人工智能人才吗?

大型科技公司致力于拥抱人工智能(AI)的各种可能性，以及它们对这一新兴技术的掌控，正日益引发社会和政治辩论。这些公司吸引最好的研究人员的自然愿望可能会导致一个根本性的问题。参与跟踪学术界和产业界研究人员流动的不同项目的两名科学家表示，人才正慢慢从公共领域流向私人领域，威胁着竞争、知识自由和人工智能创新的未来。

在2021年以预印本形式发表在arXiv上的一项研究中(r . Jurowetzkiet al。预印在https://arxiv.org/abs/2102.01648上;2021)，作者利用2000年至2020年发表的近80万篇人工智能论文中的研究人员关系，展示了顶尖研究人员在过去十年中如何从学术界流向工业界稳步增长。2019年，他们发现有400多名研究人员从大学转到科技公司，而只有200多名研究人员从工业界转到学术界。作者正在修改论文，并计划将其提交给同行评审。

自然指数2022人工智能和机器人

丹麦奥尔堡大学(Aalborg University)的数据科学家、该论文的第一作者Roman Jurowetzki说，进入工业界的研究人员往往是该领域特别高产和有影响力的领导者。该研究发现，转换研究对象的研究人员在离开前每篇论文被引用次数(4.2次)是留下来的研究人员(1.3次)的三倍多。Jurowetzki说:“人们可以推测，工业实验室瞄准有影响力的人，在他们最活跃的时候干掉他们。”

一旦这些研究人员离开学术界，他们的影响(以论文引用量衡量)趋于稳定或略有下降。平均而言，他们每花一年的时间从事学术以外的研究，相对于同行的引用率就会下降约1%——Jurowetzki和合著者认为，这一趋势反映了两个领域的不同优先级。正如Jurowetzki解释的那样，大型科技公司的研究人员通常会继续发表论文，但论文往往更谨慎，构建起来也更注重保护知识产权，包括用于分析数据集的确切方法。这篇论文的作者说，其结果是潜在的知识“私有化”。

商业组织在《自然指数》追踪的82个领先自然科学期刊上发表的人工智能论文往往远远少于学术机构。在2015年至2021年期间，只有谷歌的母公司Alphabet的份额——指数中作者关系的一小部分——使其进入了整体前100名机构之列。这引发了关于涉及企业部门的研究进入公共领域的频率的问题。

Jurowetzki说，当人工智能研究人员转到大型科技公司时，也可能会失去一些知识自由。在他们的论文中，他和合著者指出了一个“关键要求”，即为人工智能研究维持一个“公共领域”，不必“在学术诚信与商业利益之间寻求平衡”。他们警告称，这一公共领域的规模和影响力可能“受到研究人员从学术界持续流向工业界的威胁”。

Jurowetzki说:“当你有这些大型组织来定义这些标准时，从道德的角度来看，这是有问题的。”然而，他指出，学术自由困境并不局限于行业;例如，在学术界，研究人员可能必须在智力探索与确保他们能够为他们的项目寻求资金之间取得平衡。

专家的流失对学术界造成的长期损害也存在疑问。在2022年的一项研究中，以色列耶路撒冷希伯来大学的经济学家迈克尔·戈夫曼(Michael Gofman)和中国北京孔商学院(张Kong Graduate School of Business)的赵晋(Zhao Jin)跟踪了北美211名从学术界进入工业界的人工智能研究人员。论文，即将在金融杂志（M.戈夫曼和Z.金，预印本在SSRN https://doi.org/jfxh;2022)的研究发现，在AI研究员离开后的6年时间里，失去AI研究员的大学学生创建的初创公司往往会减少5%。

高夫曼说:“你有非常创新和富有成效的研究人员，但他们没有为未来几代创新者的军队做好准备。”“我们是否因为大学无法与谷歌竞争而牺牲了长期增长?”仔细观察这些数字就会发现，这种影响在深度学习这一人工智能子领域尤为明显，这是一个新兴学科，在这个学科中，顶尖研究人员的知识可能对下一代学生非常有价值。

戈夫曼和金确定，211名离开学术职位的研究人员中有70人保持着某种大学联系。这样的双重任命越来越普遍，但对大学来说是喜忧参半;数据表明，如果研究人员与大学保持联系，而不是完全断绝联系，未来创业的降幅会更大。戈夫曼说，这可能是因为完全离开的研究人员可以被完全取代，这可能比聘用兼职学者对机构更好。

不管离开的条件如何，离开学术界的人工智能研究人员都留下了巨大的空缺:戈夫曼和金估计，2018年他们的引用量占整个部门的近20%。戈夫曼说:“谷歌、苹果和Facebook都在接收那些因为从事前沿工作而获得引文提升的人。”

加州斯坦福大学(Stanford University)的政策分析师泰拉•莱昂斯(Terah Lyons)表示，这么多人工智能研究人员正在转变立场，这或许并不令人惊讶。薪酬是一个明显的因素。根据Glassdoor.com网站(该网站收集了不同公司的匿名薪酬数据)，谷歌高级科学家的总年薪中位数(包括奖金等额外支付)估计约为27.4万美元。但莱昂斯表示，一位著名的人工智能研究人员可能会要求更多。里昂说:“公司提供的福利几乎是不可思议的，让人们真的很难拒绝。”“学术机构也很难与之竞争。”

Lyons说，另一个吸引力是有机会处理大型专有数据集，包括用户数据和搜索数据，这些数据只有在大公司才能找到。更根本的是，一些人工智能研究人员只是想换个环境。“很多研究人员厌倦了学术界的政治，”她说。“当你得到一个工业研究领域的领导职位时，这可能很有吸引力。”

莱昂斯曾在美国总统巴拉克•奥巴马(Barack Obama)政府的最后两年担任白宫科技政策办公室(White House Office of Science and Technology policy)的政策顾问。他表示，加大对人工智能教育的公共投资，可能有助于遏制人才流失，并在一定程度上减少学术界和产业界之间的差距。但她补充说，如果处理得当，各部门之间的研究人员交流也会带来巨大的积极影响，比如新的合作机会。她指出，研究人员在离开时并不会完全切断与学术同事的联系。由于这种交叉授粉，企业有了接触学术合作者的新途径，大学也有了与企业合作的新可能性。

莱昂斯说:“让这些想法在各个部门之间流动是非常有潜力的。”莱昂斯于2016年联合创立了促进学术界和产业界合作的全球非营利组织“人工智能伙伴关系”(Partnership in AI)。“整个想法是，你需要有不同的声音坐在桌子周围。这些领域中的每一个都可以发挥作用。”