人工智能已經(jīng)席卷了世界。大型語言模型和機器學(xué)習(xí)方法的突破以及算力硬件的驚人改進(jìn)，讓如今人工智能的力量已經(jīng)上升到了“推動新一輪工業(yè)革命”的程度。

可以肯定的是，科技界的大量資本和人才將被用于將人工智能應(yīng)用落地。各國之間在人工智能領(lǐng)域的競爭將比以往任何時候都更加激烈，而且大部分競爭將圍繞人工智能生態(tài)系統(tǒng)不可或缺的投入：人才。

美國麥克羅波洛智庫發(fā)布了一份名為《全球人工智能人才追蹤調(diào)查報告2.0》的報告，闡明了頂級人工智能研究人員和科學(xué)家的全球分布與流動情況。

為了進(jìn)行同類比較，這次更新的2.0版本與1.0版本一樣，使用人工智能領(lǐng)域的頂級會議—— 神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會（NeurIPS）作為樣本。在2022年12月的會議上，神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會接收了創(chuàng)紀(jì)錄的2671篇論文， 接收率為25.6% ，而2019年為1428篇論文，接收率為21.6%。

從參會人數(shù)、投稿規(guī)模和受歡迎程度來看，神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會都算得上最具代表性的人工智能會議，這也意味著它非常適合用于分析頂級（前20%）人工智能研究人才。選擇關(guān)注頂級人才，是因為美國智庫認(rèn)為頂級人才最有可能在研究突破以及確定商業(yè)領(lǐng)域新應(yīng)用方面發(fā)揮引領(lǐng)作用。

《全球人工智能人才追蹤調(diào)查報告2.0》涵蓋以下要點：

1.美國仍然是頂級人工智能人才的首選工作目的地。在美國機構(gòu)中，美國和中國的研究人員（基于本科學(xué)位劃分）占頂級人工智能人才的75% ， 高于2019年的58%。此外，美國仍然是精英人工智能人才（排名前20%）的領(lǐng)先工作目的地，并且美國擁有全球60%的頂級人工智能機構(gòu)。

2.除了美國和中國之外，英國和韓國以及歐洲作為頂級人工智能研究人員工作目的地的比例略有提高。就人工智能研究人員來源（基于本科學(xué)位劃分）而言，印度和加拿大的占比相對下降。

3.中國在過去幾年內(nèi)擴大了人工智能人才庫，以滿足不斷增長的人工智能產(chǎn)業(yè)需求。由于中國培養(yǎng)了相當(dāng)大比例的全球頂級人工智能研究人員（從2019年的29%上升到2022年的47%），因此更多的中國人才在中國國內(nèi)行業(yè)工作也就不足為奇了。

4.印度似乎也出現(xiàn)了類似的情況。盡管印度仍然是頂級人工智能研究人員的重要輸出國，但其留住人才的能力正在增強。2019年，幾乎所有印度人工智能研究人員（基于本科學(xué)位劃分）都選擇出國尋求機會。但到了2022年，1/5的印度人工智能研究人員最終留在了印度工作。

5.中國和印度的這些發(fā)展趨勢似乎反映了過去幾年更廣泛的模式：頂級人工智能研究人員總體上表現(xiàn)出較低的流動性。2022年，只有42%的頂級人工智能研究人員是目前在其他國家工作的外國人，比2019年下降了13%，這意味著更多的頂級人才會留在自己的國家。

“最精英的人工智能研究人員”在這里被定義為入選神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會口頭報告論文的作者， 代表著最負(fù)盛名的論文類別。2022年口頭報告的接受率為1.8%。

2.最精英人工智能研究人員的主要原籍國（20%，基于本科學(xué)位）

可見目前中國與美國的頂尖人工智能人才數(shù)量已經(jīng)非常接近了。

可見目前清華大學(xué)、北京大學(xué)已經(jīng)進(jìn)入了前十。

4.在美國機構(gòu)工作的頂級人工智能研究人員（前20%）的主要原籍國

5.頂級人工智能研究人員的原籍國（排名前20%，基于本科學(xué)位）

6.頂級研究人員（排名前20%）目前工作的機構(gòu)總部所在國家

可以看出，目前美國的機構(gòu)和公司仍然是人才的主要流向，不過中國和歐洲的吸引力正在增大。

7.部分頂級人工智能研究人員（前20%）在國外工作與留在國內(nèi)的比例

8.在美國完成博士學(xué)位后，絕大多數(shù)非美國人工智能人才留在美國

這個數(shù)字非常直觀：在美國讀博士研究生的學(xué)者，接近80%會留美工作。另外報告還指出， 在中國畢業(yè)的人工智能相關(guān)專業(yè)學(xué)者，有 90%會留在國內(nèi)。

可見，在人工智能人才的培養(yǎng)和引進(jìn)方面，美國仍然以壓倒性的優(yōu)勢吸引著最多的人才，但中國正在迎頭趕上。 （綜合整理報道）（策劃/李嘉婧）