不止财务自由的诱惑：最顶级的AI科学家正在离开大学
越来越多的顶级AI研究员离开高校走入业界，这是学以致用还是杀鸡取卵？
有这么几个公司正在诱惑着顶级AI研究人员离开高校象牙塔，加入业界。这种行为在学术界被认为是在杀鸡取卵。
新学年伊始，伦敦帝国理工大学的一位资深教授发现她的一个学生没有出现，这令她十分困惑：这个学生已经在她的实验室工作了三年，还有一年就毕业了，为什么这时候放弃？
后来， 教授打电话过去寻求，发现苹果公司给了这位同学六位数的工资。
01 这是一个关于博士生正在慢慢消失的窘状
伦敦帝国理工大学情感与行为计算（affective and behavioural computing）专业教授Maja Pantic表示：“苹果公司给他这么大一笔薪水，是我能给的五倍，他当然会走！我们真的比不了。”
这并非个例。全国各地才华横溢的计算机科学家都被商界开出的高薪所诱惑而离开学术界。《卫报》对英国顶级研究型大学的调查显示，科技公司正在以惊人的速度招聘AI专家，加速了科研和教学人才的流失。一位大学管理人员警告说，原本教授学生的学者，也是科研项目背后重要的创造力量，现在都在流失。
人才流失的影响可能远远超出学术界的范围。Pantic 教授说，大量顶尖的AI研究人员集中去了几家公司，这意味着他们的技能和经验无法分享给全社会。“这是个问题。AI带来的巨大破坏和负面影响只能被AI创新的范围扩散所抵消，但是现在这些创新集中到少数几家公司。”
Pantic 教授担心，大型科技公司会加大AI专业和其他专业之间的薪酬差距。她表示，除了照章纳税，政府还应该参照北欧国家的做法（对AI专业的高工资）设置工资上限。
许多顶级研究人员加入谷歌，亚马逊，脸书和苹果。Pantic 教授说：“学术界的精英被收买，这就够叫人担心了！如果这些公司再不交税，政府就没有足够的钱投入教育或科研，就会形成恶性循环。”
有另外一位伦敦帝国理工大学的研究人员，Murray Shanahan，他也拿到了DeepMind（谷歌在伦敦的人工智能部门）的工作机会。加入谷歌好处很多：他可以继续进行自己的研究，没有其他学术压力；他还可以获得顶级的计算资源，跟这个领域的顶尖人物一起工作。但是，尽管有这么多好处，Shanahan还是迟疑了。
他说：“我主要担心目前这种技术招聘狂潮的潜在影响。”Shanahan 决定跟谷歌谈谈兼职的可能，这样他可以一边担任DeepMind资深科学家，一边还待在帝国理工大学。
02 无 44 34089 44 14985 0 0 4562 0 0:00:07 0:00:03 0:00:04 4561拒绝的诱惑：丰厚的薪水，顶尖的计算设备以及接地气的研究项目
对专业对口的人来说，招聘越热他们越值钱。科技公司愿意出这么多钱来雇人就说明合格的AI人才远远少于需求的职位。为了招聘最优秀的人才，公司会提供丰厚的薪水，顶尖的计算设备以及可能影响数十亿人生活的技术挑战。
过去，杰出的数学家、物理学家和计算机科学家到大城市挣大钱。现在他们很可能接受在人工智能方面的培训，并转战技术公司。剑桥大学信息工程学教授兼打车软件Uber首席科学家的Zoubin Ghahramani表示：“AI业界有很多非常好的机会，相较而言，大城市的工作机会看起来既无趣，薪水也不高。不管是从智力趣味或是生活方式的角度来看，AI相关的工作都让人难以拒绝。”
Ghahramani在三月份宣布他要加入Uber。目前，他每个月出差到Uber的旧金山办公室工作一周。从明年夏天其，他就搬家到旧金山开始全职工作。除了薪水的差异之外，他解释说工业界比学术界更诱人的原因是：在大学除了研究还得做很多行政职责，比如教学，评分，担任委员和不停的申请科研经费；但是在业界，顶尖的科学家员工可以专注于他们的研究。
还不仅只有以上这些原因。大部分公司对AI感兴趣是因为机器学习这门学科的成功。机器学习可以用算法识别出数据中的有用信息，但是目前的大部分算法都必须先经过海量数据的训练。这是一个需要大量计算能力的工作，除了跟科技公司的合作项目，大学几乎无法与大型科技公司在数据或计算能力上竞争。也因此，大学不得不专注于新方法：例如，构建不需要那么多信息就可以训练出来的算法。
自去年他的AI创业公司被Uber收购后，Ghahramani就在Uber兼职工作。作为首席科学家，他负责训练机器学习算法理解城市交通如何运作以及人们如何移动。最终目标是匹配乘客的需求和车辆的供给。他表示，“有趣的是，我们在真实的物质世界中进行机器学习。我们在努力优化世界各地的人和事物的运动。”
Ghahramani认为，没有任何迹象表明业界对AI杰出人才的需求已经饱和。他说： “现在人才争夺的情况非常激烈，没有减少的迹象。大学必须要培养出足够的人才来满足需求。但是如果教授和博士后都被吸引到业界，就没人去培养人才啦，这就是杀鸡取卵。这些公司也开始意识到这一点，并且开始通过赞助和捐款的方式回馈大学。”
03 高校必须做出改变，成为更加灵活，单纯和有活力的研究环境
去年，Steven Turner加入了AWS（亚马逊云服务）的剑桥办公室。他帮他的客户公司建立他们自己的亚马逊风格“推荐引擎”，并且用图像识别，计算机语音和聊天机器人进行客户服务。现在他合作的一家金融机构开始利用人工智能技术来回答客户提出的简单问题，例如抵押贷款利率是多少等，这样人工客服就有更多的时间来解决更复杂的问题。
在学术界，他看到各院系之间争夺科研资金，以继续维持科研工作，避免科研人员流失。他离开的主要原因是因为他喜欢解决实际问题（而不是关注理论概念问题）。同时他也发现亚马逊的文化比学术界更有活力。在学校里，虽然Turner导师很牛，但是他作为一名博士生还是觉得孤单。Turner对《卫报》记者说，“我个人认为，如果能更加注重研究人员的文化和社会交往，确保他们不感到孤立，会对留存率产生重大影响。”他表示，大学也应该关注研究人员的职业发展，比如说提供免费外部培训，与商学院合作等方式拓宽研究人员的知识面等。
Ghahramani认为，英国的大学将不得不对研究者拥有双重职位采取更灵活的政策。他表示，“他们需要更灵活的处理知识产权问题，也要灵活的对待那些可能想要花时间在业界顶尖AI实验室的博士生。这样才能解决问题。而且采取灵活政策的大学已经从中受益。”
来源：大数据文摘作品
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