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研究领域AI人才的流失及影响
2019年10月07日 由 TGS 发表
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人工智能研究项目大多是跨越数年甚至数十年的长期项目，其目标是为科学服务，扩展人类知识。20年前，对人工智能研究感兴趣的人大多局限于大学和非盈利的人工智能实验室，但由于深度学习和人工神经网络的进步，人工智能行业发生了巨大变化。今天，人工智能已经进入了许多实际应用领域。科学家、科技高管和世界领导人都普遍吹捧人工智能，围绕人工智能的潜在(和炒作)吸引了商业实体、国家和军方的兴趣，它们都希望利用这项技术，保持相对于竞争对手的优势。多方面的人工智能军备竞赛增加了对人工智能人才的需求。目前，在不同行业开展大型人工智能研究项目所需的技能和知识严重匮乏，在这种情况下，那些财力雄厚的公司都在想方设法为他们的项目聘请人工智能科学家，用金钱将科学家和研究人员从人工智能诞生并发展成为革命性技术的机构中吸引了出来。
虽然高薪在吸引人工智能教授和研究人员离开大学、进入科技公司方面发挥了重要作用，但它们并不是导致人工智能人才流失的唯一因素。科学家在从事人工智能研究项目时不但面临着资金问题，人工智能研究的一些领域还需要访问大量的数据和计算资源。强化学习尤其如此，在这种技术中，人工智能智能体通过大量的尝试和错误来发展自己的行为，比如玩5亿次捉迷藏，或玩4.5万年的Dota2。这种训练强化学习人工智能模型的计算成本可以轻松达到数百万美元，此外，很多类型的深度学习模型通常只有访问只有谷歌和Facebook这样的大型科技公司，才能获得大量的培训数据。人工智能研究人员在没有充足资金支持和大型科技公司技术支持的情况下，很难追求自己的梦想和项目，所以跳槽不可避免。
随着越来越多的教授、科学家和研究人员涌入商业领域，人工智能行业将面临几个挑战。首先，大学将很难聘请和留住教授来培养下一代人工智能科学家，这将制约人才培养和人工智能的发展。
其次，人工智能的商业化也将影响该领域未来几年的进展。商业部门对人工智能的兴趣主要是开发具有商业价值的产品，他们对服务于科学和全人类福利的项目不是那么感兴趣。
最后，人工智能人才的流失和人工智能的商业化将意味着行业透明度的降低。营利性组织很少向公众公开他们的源代码和人工智能算法，他们倾向于将其视为知识产权并在其围墙之内严密保护它们，这将导致人工智能研究的放缓，以及大量的“Reinventing the wheel” 。
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