AI人才爭奪戰(zhàn)

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硅谷的創(chuàng)業(yè)公司比起業(yè)內(nèi)的大公司，有著得天獨(dú)厚的人才優(yōu)勢(shì)：若想放手一搏，便可獲得公司股份，讓公司成功，就是讓自己發(fā)家致富。

在技術(shù)產(chǎn)業(yè)如今拉開的AI人才爭奪戰(zhàn)中，這種優(yōu)勢(shì)顯露無疑—至少對(duì)于那些為數(shù)不多的、有潛力發(fā)展AI的雇主來說是這樣。

技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重量級(jí)公司已經(jīng)對(duì)AI下了大賭注，其對(duì)AI的拓展包括智能手機(jī)人臉識(shí)別、對(duì)話式聊天工具，以及計(jì)算機(jī)化醫(yī)療保健和自動(dòng)化工具等。

為了捕獲這一未來，它們開出的天價(jià)薪酬，甚至讓這一從不惜重金聘請(qǐng)尖端人才的產(chǎn)業(yè)都有些消受不 了。

采訪在大型技術(shù)公司任職或曾經(jīng)獲得過職位的9位人士，我們發(fā)現(xiàn)，一位剛從大學(xué)畢業(yè)的博士研究生和沒有同等學(xué)歷卻有多年工作經(jīng)驗(yàn)的AI專家，通常每年可以拿到30萬到50萬美元及以上的工資加股份。

AI領(lǐng)域知名專家包括工資和公司股份在內(nèi)一共拿到的錢，在四到五年間可以突破百萬美元，甚至千萬美元。有時(shí)候他們還會(huì)續(xù)約或重新協(xié)商報(bào)酬，就像專業(yè)運(yùn)動(dòng)員一樣。

這其中最尖端的人才當(dāng)屬有經(jīng)驗(yàn)的AI項(xiàng)目高管了。在今年的一次法庭訴訟中，Google披露，其無人駕駛部門的高管安東尼·萊萬多夫斯基（Anthony Levandowski）去年通過收購一家自己聯(lián)合成立的創(chuàng)業(yè)公司加入了Uber，引發(fā)了兩家公司之間的知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛。萊萬多夫斯基是自2007年開始為Google工作，幾年來共拿到了1.2億美元的獎(jiǎng)金。

收入水漲船高，有些人甚至開玩笑說，技術(shù)產(chǎn)業(yè)需要像NFL限制運(yùn)動(dòng)員一樣，限制AI專家的薪酬。微軟招聘經(jīng)理克里斯托弗·費(fèi)爾南德斯（Christopher Fernandez）表示：“這會(huì)讓事情簡單許多?！?/p>

有幾項(xiàng)因素導(dǎo)致了天價(jià)薪酬。汽車產(chǎn)業(yè)在同硅谷爭搶無人駕駛專家。而Facebook和Google這樣的重量級(jí)公司也有足夠底氣豪擲千金，讓AI來解決問題，比如為智能手機(jī)等發(fā)明電子助手來偵測(cè)可疑內(nèi)容等。

最關(guān)鍵的問題在于人才短缺，大公司都在不遺余力地挖人。蒙特利爾的獨(dú)立實(shí)驗(yàn)室Element AI表示，全球有足夠能力開展嚴(yán)肅的人工智能研究的人還不到1萬。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系主任安德魯·摩爾（Andrew Moore）曾在Google任職，他表示：“這種事情對(duì)社會(huì)來說不一定好，但這些公司這樣做是有道理的，它們要確保自己有一小部分掌握了這門技術(shù)的人。”

DeepMind是一家2014年被Google以6.5億美元收購的AI實(shí)驗(yàn)室，當(dāng)時(shí)公司有50名員工。其運(yùn)營成本對(duì)這一問題做了很好的詮釋。其最近在英國發(fā)布的年度財(cái)報(bào)顯示，實(shí)驗(yàn)室去年將員工的規(guī)模拓展到400人之后，“人員成本”共計(jì)達(dá)到了1.38億美元，即平均每位員工的薪酬是34.5萬美元。

有很多同事這樣做，在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界兩邊跑。產(chǎn)業(yè)里的工資要高很多，人們之所以還不放棄學(xué)術(shù)，是因?yàn)樗麄兒茉诤鯇W(xué)者身份?！?澤特爾摩耶表示。

“如果你是一家小公司，就很難同這樣的大財(cái)團(tuán)抗衡了?！苯芪骺āた菜Z（Jessica Cantaneo）說。她是技術(shù)類招聘公司CyberCoders的高管招聘人員。

人工智能研究涉及的尖端技術(shù)是一套名為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)算法，這些算法能通過數(shù)據(jù)分析來學(xué)習(xí)任務(wù)。

例如，通過分析千萬張狗的照片，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以找到某些模式，學(xué)會(huì)識(shí)別狗。這一數(shù)學(xué)理念的誕生要追溯到1950年代，但直到5年前才從學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)界的邊緣走到中心地帶。

2013年，Google、Facebook和其他一些公司均開始適度招聘擁有這種技能的研究員。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在可以識(shí)別發(fā)布在Facebook的照片中的人臉，識(shí)別出Amazon Echo這種客廳電子助手收到的人類語音命令，并且在微軟的Skype電話服務(wù)中實(shí)現(xiàn)即時(shí)翻譯。

研究人員也在利用同樣的數(shù)學(xué)算法，提高無人駕駛汽車的性能，研發(fā)能夠用醫(yī)學(xué)掃描診斷疾病的醫(yī)療服務(wù)，設(shè)計(jì)不僅能識(shí)別語言還能理解語言的電子助手，搭建自動(dòng)化股票交易體系，以及讓機(jī)器人不斷獲得意想不到的能力。

鑒于可任職的AI專家人數(shù)有限，有些大公司還聘請(qǐng)了最優(yōu)秀的學(xué)界人士。在這一過程中，他們同樣限制了可以教授AI技術(shù)的教授人數(shù)。

2015年，Uber就從卡內(nèi)基梅隆大學(xué)頗具變革性的AI項(xiàng)目中挖走了40個(gè)人，來研發(fā)自己的無人駕駛項(xiàng)目。過去幾年當(dāng)中，學(xué)術(shù)界4位最有名的AI研究人員，要么從斯坦福大學(xué)辭職，要么長期離職。在華盛頓大學(xué)的20位人工智能教授中，有6位如今都已離職或請(qǐng)假，為外面的公司打工。

奧倫·埃齊奧尼（Oren Etzioni）曾經(jīng)是華盛頓大學(xué)的教授，目前已經(jīng)離職，在非盈利性的艾倫人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence）工作。他表示：“學(xué)術(shù)人士都跑到行業(yè)中就職，這引發(fā)了爭議。”

有些教授在想辦法彌補(bǔ)。華盛頓大學(xué)的盧克·澤特爾摩耶（Luke Zettlemoyer）就拒絕了Google運(yùn)營的西雅圖實(shí)驗(yàn)室的任職請(qǐng)求，該公司提出為其支付3倍薪酬（公共記錄顯示約為18萬美元）。