AI学术大佬被挖光？企业可能会把AI行业挖断了根

AI行业的争夺首先是人才的争夺，尤其是高端人才的争夺。 近年来，各大科技企业纷纷猛挖大学中的顶尖AI学者，开出让大学不可能匹配的薪水。但把这些人都挖到企业，谁来负责培养后续的年轻人才？竭泽而渔始终不是办法，找到一个同时满足产业界和学术界需求的可持续模式势在必行。

1833年，英国经济学家威廉·福斯特·劳埃德（William Forster Lloyd）曾经写了一篇文章，其中以“放牧”为例对社会现象进行了深刻的观察。

他在文中描述了一个假设场景，假设有多位牧民共享一个牧场，每个人可以单独决定自己有多少动物会在这片牧场上吃草。如果牧民很少保持克制，就会发生过度放牧现象，从而危及牧场的未来，并最终伤害到在这块牧场放牧的每个牧民。

举出这个例子主要想说明的是，理性人的行为方式总是“自私自利”的。因为只要为牧场未来着想的“体贴”牧民把他们的动物带回家，就总会有自私的牧民把牛羊放到牧场上去。这种现象是一种典型的社会困境，如果每个人都竭力追求自身利益而不加控制，会给整个群体带来不良后果。

现在，类似的情况正在AI领域重演，来势汹汹的各大科技企业就是牧民，大学和研究机构中的顶尖教授就是草。

过去几年来，人工智能的狂潮席卷科技和金融领域，各大科技企业纷纷从顶尖的大学和研究机构聘请最优秀的AI专家，薪水节节上升。作为大学而言，面对大公司甚至一些非营利组织经常开出的七位数年薪，常常无法竞争。

而且，钱并不是唯一原因。对于一些教授和学者来说，前往产业界任职的吸引力来自获取海量数据资源和强大计算力的方便途径，正是这两大引擎推动了应用AI研究的快速发展。还有的学者的目的是在产业界发现并解决引人注目的重大问题。

这个趋势发展的结果可以用一个词来概括：过度放牧。华盛顿大学工程与计算机科学学院是美国最优秀的AI研究学院之一，受到的“损失“也最为严重。

根据笔者的统计，在目前该学院从事机器人技术、机器学习和自然语言处理的11名终身教职员工中，有8名正在休假，或至少将50％的时间花在了与亚马逊、Facebook、英伟达等科技企业的合作上。

斯坦福大学和卡内基梅隆大学（笔者就是CMU的教师）是世界领先的人工智能研究和教育中心，这两所学校的AI研究人员和学者也在离职。几乎可以这样讲，没有几个AI研究机构能够从这场“挖角运动“中毫发无损地逃脱，很多机构都饱受学术人才向产业界流失之苦。

更糟糕的是，这种挖角其实是在损害AI企业的长期利益。为什么这么说？重要的一个原因是，一位教授工作内容中的最与众不同的一点其实是培养人才：比如带博士生。从学生到研究人员的身份转变，是一个极其缓慢的、智力上的变革逐步实现的过程。

最近AI领域推动商业化应用，大多数突破都源于博士生的研究。比如AlexNet，GAN和Libratus等等。当这些博士生毕业后，会被AI企业大量招募，这些人明白，自己到对产业界AI技术进步的重要性，毕竟物以稀为贵，对于人才而言更是如此。

不过，仍有一部分科研能力优秀的毕业生走上了学术道路，当上教授，培养出了更多的博士生。这个历史悠久的“循环复制“机制，让AI行业的教授变成了一种补充资源，就像牧场中的草一样，当然，这种资源很容易被过度开发。·

为了防止AI学术研究可能面临的崩溃，AI产业应该更加关注学术界的需求。将学术界与行业的互动视为一种解决方案。

其实这就像一个谱系，谱系的一端是全面从大学挖人，将企业的利益摆在首位，而在另一端，一些科技公司，包括谷歌，微软，Facebook，IBM以及最近的摩根大通在内，纷纷通过拨款和设立奖金来支持AI学术研究，没有任何附加条件。

实际上，我认为最可持续发展的模式介于这两个极端之间。在该模式下，一位教授可以在本地大学和企业之间分配自己的时间，同时不耽误履行通常的学术职责。在理想情况下，由企业负责帮助和支持该教授的研究和学生培养。

现在，令人鼓舞的一个趋势是，一些企业已经在尝试采取这种模式了。

Facebook的AI研究部门由纽约大学教授Yann LeCun领导，他是著名AI科学家，卷积神经网络创始人，这为业界树立了一个积极的榜样。近年来，Facebook在匹兹堡和西雅图开设了AI实验室，目的就是在不妨碍学术研究和教育的情况下尽量利用当地的学术人才资源。

同样，谷歌上个月也宣布将与普林斯顿大学合作，在新泽西开设AI实验室。 博世AI研究中心刚刚在匹兹堡开设实验室，作为CMU的人才合作协议的一部分，博世将为CMU的人工智能研究提供支持，同时允许其AI研究首席科学家Zico Kolter继续作为一名全职教师在CMU任教。

目前来看，这种模式可以说最有希望摆脱AI行业人才矛盾的方式。我之所以对此保持乐观，另一个原因在于，劳埃德在开头提到的那篇文章中给出的情景并不能说明整个情况：也就是说，AI教授通常拥有比牧场上的草拥有更多的自主权。

作为这场博弈中的参与者，我们学者自己也可以成为解决方案的一部分。随着时间的推移，AI学者可能会探索出和产业界接触与合作的更好的模式。有些人甚至可以完全扛住压力不去企业任职，而是通过兼职写专栏的方式，来对这个大势评论一番。

等等，好像有哪里不对呢……