高薪还是象牙塔，AI研究人员如何面对科技巨头的招聘热潮？

在人工智能火遍全球的今天，几乎所有大型科技公司都有人工智能项目，而且他们愿意向专家支付数百万美元的薪酬来做这项工作。在走向这一领域的过程中，这些巨头发放的薪水非常高，即便在科技这样一个不吝于为顶级人才提供高薪的行业，这些数字也是令人惊讶的。

根据被谷歌收购的DeepMind最近在英国发布的年度财务报告，去年该实验室的“员工成本”为400人，总金额为1.38亿美元。每名员工的工资是34万5000美元。显然，对于仍在高校之中拿着个人津贴的研究人员来说，这一数字是个巨大的诱惑。

那么，这种高价收揽AI人才的现象是否会对人工智能的基础理论研究产生影响呢？

本文转载自网易智能，原文选自Guardian，由网易见外编译机器人编译。

许多公司正在吸引顶尖的研究人员加盟，但部分学者们表示，他们此举是“涸泽而渔”。

高校出走的AI学者，他们都去了哪里？

这是个博士生“失踪”的典型案例。在伦敦帝国理工学院的新学年里，一名资深教授对她的学生缺席感到困惑。这名学生已经在她的实验室工作了3年，还剩下1年就可以完成他的学业。但他已经不再来了。最后，教授给他打电话时，他正在苹果公司领取超过10万美元的年薪。

帝国理工学院情感与行为计算教授玛佳·帕蒂克（Maja Pantic）说：“他得到了这么多的钱，把所有学习都停下来，然后走了。这是我能为他提供薪水的五倍，这太不可思议了。我们无法与私营企业竞争。”

这并不是一个偶然的事件。在全国范围内，有才华的计算机科学家正被私人部门吸引，而这些企业提出的优渥条件令人很难拒绝。英国《卫报》对英国顶尖研究型大学的调查显示，科技公司正在以惊人的速度聘用人工智能专家，这加剧了人才流失，而人才流失已经影响了研究和教学。

一位大学管理人员警告说，学者正成为“失落的一代”，他们通常会教授学生，并成为研究项目背后的创意力量。

人才流失的影响可能远远超出学术界的范围。帕蒂克说，大多数顶尖的AI研究人员都集中在少数几家公司，这意味着他们的技能和经验并没有在社会上分享。她说：“这是一个问题，因为只有将创新传播开来，而不是集中在少数几家公司中，才能减轻AI带来的巨大破坏和负面影响。”

帕蒂克担心，大型科技公司正在AI专业人士和其他员工之间创造出巨大的收入差距。帕蒂克表示，除了让公司缴纳税款之外，政府可能不得不考虑设定薪酬上限。这个策略已经被用于限制北欧国家的企业薪酬。

许多优秀的研究人员都被吸引到谷歌、亚马逊、Facebook以及苹果等巨头。帕蒂克说：“学术界的精英（creme de la creme）已经被挖走，这令人感到担忧。如果公司不缴税，这对政府来说是个问题。政府没有足够的资金来教育人们，或者投资于学术界。这是一个恶性循环。”

或许可以双赢：左手学界，右手业界

帝国理工学院的另一位研究员莫雷·沙纳罕（Murray Shanahan）收到来自总部位于伦敦的人工智能公司DeepMind的工作邀请时，他开始对这个问题进行深入思考。他看到了加入这家公司带来的许多积极因素。这是一个不用承担其他学术责任又能追求自己梦想的机会。他将能获得令人难以置信的计算资源。他还会和一些最优秀的人共同工作。但是，尽管有很多好处，沙纳罕还是犹豫了。

他说：“当前科技行业招聘热潮对学术界产生的潜在影响是困扰我的问题之一。”沙纳罕决定通过谈判取得双赢结果，在帝国理工学院任教的同时，也担任DeepMind的高级科学家。

对于那些拥有合适技能的人来说，招聘热潮有明显的好处。来自科技公司的大笔投资意味着，AI领域的工作岗位比合格的求职者多得多。为了招募最优秀的人才，公司提供高薪、令人印象深刻的计算设备和技术挑战，并且这些挑战可能会影响数十亿人的生活。

过去，杰出的数学家、物理学家和计算机科学家们都涌往那些投入大量资金的城市。现在，他们更有可能在人工智能领域进行培训，并转向科技公司。

相反的声音：企业其实更能促进AI的研究和发展

剑桥大学信息工程教授、Uber首席科学家佐宾·葛拉曼尼(Zoubin Ghahramani)说：“在工业领域，有很多美妙的机会，这些机会让我们在这个城市工作看起来非常枯燥，而且报酬也不高。“这在智力上很有趣，且从生活方式的角度来看，很难让人拒绝。”

今年3月，葛拉曼尼宣布了他将加入Uber的计划。现在，他每个月都要到公司位于旧金山的办公室上班。明年夏天，他将会成为Uber全职人员。除了工资差异之外，他还列举了许多其他学者们被吸引的原因。大学里的角色有时候需要让人承担繁重的行政职责：教学、标记、参加委员会以及没完没了的资金申请。而在这些公司里，明星员工可以完全专注于自己的研究。

但除此之外，还有更多的事情要做。人们对AI的兴趣日益增加，这是由机器学习的成功所推动的。机器学习是一种利用算法在数据中寻找有意义模式的领域。

为了更好地工作，如今的许多算法都必须接受海量数据的训练，这是一项需要大量计算机能力的任务。在没有合作项目的情况下，大学很难在数据或计算领域与大型科技公司竞争。相反，他们专注于新创意：例如，构建能从更少信息中学习的算法。

去年，当Uber收购了葛拉曼尼创办的AI创业公司Geometric Intelligence时，他就开始在Uber工作。作为首席科学家，他将监督机器学习算法的使用，以了解城市如何运作，以及人们如何在城市中移动。最终的目标是满足人们的出行需求。葛拉曼尼表示：“有趣的是，我们正在现实世界中的城市中进行机器学习。我们正在努力优化世界各地的人们和事物的移动方式。”

葛拉曼尼没有看到任何迹象表明，科技行业对AI研究人员的需求已经见顶。他说：“目前的形势非常严峻，而且还没有显示出减弱的迹象。大学将不得不培养足够多的人才来满足需求，如果教师和博士后们被吸引到工业领域，这将是一个挑战。这就像涸泽而渔那样。有些公司已经开始意识到这个问题，并开始通过资助讲师和捐赠基金来回馈大学。”

灵活出击：学界应尝试与企业合作

史蒂芬·特纳（Steven Turner）去年在剑桥加入了亚马逊云计算平台AWS。他帮助企业打造自己的亚马逊式“推荐引擎”，并在客户服务中使用图像识别、计算机语音以及聊天机器人。他与之合作的一家金融机构现在使用这项技术来回答一些简单的问题，比如客户抵押贷款利率，并让人类员工应对更复杂的查询。

在学术界，特纳看到各部门正争抢资金义继续工作，并确保不让人们离开。他离开的主要原因是为了解决实际问题，而不是更多的理论概念。但亚马逊的文化比学术界更有活力。在大学时，特纳发现自己有时会成为孤立的博士，尽管他的导师是一位非常出色的导师。

特纳在接受《卫报》采访时表示：“我个人认为，多注重文化和社会互动以确保研究人员不会产生孤立感，这将对留住员工产生重大影响。”他说，大学还应该把重点放在研究人员的职业发展上，让他们免费获得外部培训，并与商学院合作，拓宽研究人员的知识面。

葛拉曼尼认为，英国大学将不得不更加灵活地对待持有“”联合立场“”的研究人员。他说：“他们需要灵活对待知识产权协议，需要对那些想要在世界领先AI实验室工作的博士生们保持灵活的态度。这就是我们需要解决的问题。那些态度灵活的大学已经从中受益了！”

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