李杉 編譯整理
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帝國理工學院的一位高級教授又少了一個博士生。這個學生在她的實驗室裡工作了3年，還有1年就能完成研究，但他卻突然離開了。
教授給學生打了個電話。學生說，他要去蘋果工作，年薪6位數。
“他們開的薪水太高了，他直接放棄了一切。”帝國理工學院情感和行為計算教授Maja Pantic說，“這是我這裡工資的5倍。這簡直不可思議，我們毫無競爭力。”
這不是個例。整個英國的計算機科學家都在因為難以抗拒的薪水從學術界跳槽到工業界。根據《衛報》對英國頂尖研究型大學的調查，科技公司正在以驚人的速度挖走人工智能專家，導致研究和教學領域的人才流失進一步加劇。一所大學的管理者曾經警告稱，他們正在失去整整一代教書育人，為研究項目做出貢獻的學者。
人才流失的影響遠不限於學術界。Pantic表示，頂尖人工智能研究人士多數都湧入了為數不多的幾家公司，導致他們的技術和經驗無法在社會上共享。“這很成問題，因為只有把創新擴散開來，而不是集中在幾家公司，才能”減輕人工智能可能帶來的劇烈顛覆和負面影響。
她擔心，大型科技公司在人工智能專業人士和其他勞動能力之間創造了巨大的收入鴻溝。除了讓企業繳稅外，Pantic還認為政府可能需要考慮設定收入上限，北歐國家已經在工資上採取了這種措施。
很多最優秀的研究人員都去了谷歌、亞馬遜、Facebook和蘋果。“學術界最頂尖的人士都被買走了，這是不對的。”Pantic說，“如果公司不納稅，政府就有問題。政府沒有足夠的錢教育人民，沒法投資學術。這是個惡性循環。”
當帝國理工學院的另外一名研究員Murray Shanahan收到DeepMind的錄取通知時，他仔細思考了自己的決策。他認為加盟這家公司有很多好處。可以不必揹負其他學術負擔去追求自己的工作。他還能獲取大量的計算資源，還能與業內頂尖人士合作。不過，儘管有很多好處，但Shanahan還是遲疑了。
△ Murray Shanahan教授
“當前科技招域的瘋狂聘對學術界產生的影響，是困擾我的問題之一。”他說。他決定申請一個聯合職位。這樣一來，它既能保住帝國理工學院的教職工作，也可以擔任DeepMind的資深科學家。
對於那些擁有合適技能的人來說，當前的招聘浪潮帶來的好處非常明顯。科技公司的大舉投資導致人工智能人才供不應求。為了招募最優秀的人才，企業開出了很高的工資，還提供一流的計算資源和設施，並且瞄準了很多可能改變數十億人生活的技術挑戰。
過去，一流的數學家、物理學家和計算機科學家都會為了高薪前往金融城，如今，他們同樣在湧入人工智能領域，並紛紛轉投科技公司。“行業內有很多機會，所以在金融城工作看起來就變得有點無聊，而且收入也不算高。”劍橋大學信息工程教授、Uber首席科學家Zoubin Ghahramani說，“這不僅在腦力上很有吸引力，從生活方式的角度看，也很難拒絕。”
Ghahramani今年3月宣佈加盟Uber。他目前每個月都會到該公司的舊金山總部工作一個星期。明年夏天，他會前往那裡從事全職工作。除了薪水不同外，他還列出了很多吸引學者前往工業界的理由。大學裡面要負責很多繁重的行政工作，例如教學、打分、參加委員會，還要沒完沒了地申請預算。而在工業界，明星員工可以專心做研究。
但好處還不止於此。外界對人工智能的興趣激增源於機器學習的成功，這一技術可以使用算法找出數據中的有意義的模式。為了實現相對較好的效果，當今的很多算法都需要接受海量數據的訓練，這一過程還要耗費大量計算資源。如果沒有合作項目，很少有大學能夠在數據和計算資源上與科技公司對抗。所以他們的重點都是規劃新的想法：開發能用更少的數據進行訓練的算法。
Ghahramani認為，工業界對人工智能人才的需求尚未達到頂峰。“現在競爭很激烈，還沒有出現減弱的跡象。”他說，“高校必須培訓更多的人才來滿足需求，如果講師和博士後都加入工業界，這就會成為挑戰。這就好比殺雞取卵。企業開始意識到這個問題，一些大型科技公司開始回報大學，資助教職崗位，並捐贈資金。”
△ Zoubin Ghahramani教授
Steven Turner去年從劍橋大學跳槽AWS。他幫助該公司開發了亞馬遜風格的“推薦引擎”，在客戶服務中使用了圖像識別、計算機語音和聊天機器人。他曾經幫助一家金融機構使用科技來回答簡單問題，例如客戶抵押貸款率，把人類從中解放出來，應對更加複雜的問題。
在學術界，他看到很多人都要通過爭奪資金來繼續開展科研工作，還要防止人才流失。他離開的主要原因是為了解決實際問題，而不再從事理論研究。但亞馬遜的文化比學術界更加生機勃勃。在大學裡，Turner發現博士生有時感覺與世隔絕，即便他的導師很一流也會出現這種現象。“我個人認為，多花些精力來建設文化和加強社交互動，以便確保研究人員不再那麼與世隔絕，可以對挽留人才產生很大影響。”Turner告訴《衛報》。他認為，大學還應該關注研究人員的職業發展，使之可以自由接受外部培訓，與商學院合作拓寬他們的知識範圍。
Ghahramani認為，英國的大學應該保持更強的靈活性，讓研究人員擔任兼職工作。“他們需要對知識產權的安排更靈活一些，應該對博士生在世界領先的人工智能實驗室工作的做法保持靈活。這樣才能解決問題。能夠靈活處理這些問題的大學已經從中受益。”他說。
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