多知網(wǎng)3月12日消息，當(dāng)下，各國間的AI競爭尤其是人才要素的競爭比以往更加激烈。近日，美國智庫MacroPolo發(fā)布了《全球AI人才追蹤2.0》報告，以評估頂尖AI人才在全球的流動趨勢。

MacroPolo第一次發(fā)布《全球AI人才追蹤》報告是在2020年。如今幾年過去，AI人才的職業(yè)流動又有了哪些變化?

報告給出了一些明確的結(jié)論：

美國仍是頂級AI人才的首選工作地;除了美國和中國之外，英國和韓國以及歐洲作為頂級AI人才工作目的地的競爭力略有提高;中國在過去幾年擴大了國內(nèi)AI人才庫，以滿足本國不斷增長的AI產(chǎn)業(yè)的需求，中國培養(yǎng)了相當(dāng)大比例的全球頂尖AI研究人員(占比從2019年的29%上升到2022年的47%)。

注：圖源自MacroPolo

為更精準(zhǔn)地評估頂級AI學(xué)者的流動趨勢，MacroPolo選用人工智能領(lǐng)域的頂級會議NeurIPS(Neural Information Processing Systems，神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會，主要關(guān)注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)方面的理論進展，這兩個子領(lǐng)域推動了人工智能的許多新進展，NeurIPS與ICML、ICLR并稱為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域難度最高、影響力最大的“三大會議”)作為樣本數(shù)據(jù)。在2022年12月舉行的NeurIPS大會上，NeurIPS接收了創(chuàng)紀錄的2671篇論文，接受率為25.6%，而2019年NeurIPS接受了1428篇論文，接受率為21.6%。

MacroPolo從2671篇被接收的論文中創(chuàng)建了一個研究者數(shù)據(jù)集，鑒于接受的論文數(shù)量很大，收集所有研究人員的詳細職業(yè)信息耗時且成本高昂，因此，MacroPolo選擇隨機選擇186篇論文(總共867位作者)作為研究樣本(第一份《全球AI人才追蹤》選取的則是2019年NeurIPS的論文數(shù)據(jù))。

具體來看：

1.美國仍是頂級AI人才的首選工作地。在美國的研究機構(gòu)中，美國和中國的研究人員(基于本科學(xué)歷判斷)占頂尖AI人才的 75%，高于2019年的58%。此外，美國仍然是頂尖AI人才(排名前2%)的首選目的地，也擁有60%的頂尖AI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AI人才工作目的地的競爭力略有提高。就AI人才來源(基于本科學(xué)歷判斷)而言，印度和加拿大的比例相對下降。

3.中國在過去幾年擴大了國內(nèi)AI人才庫，以滿足不斷增長的AI產(chǎn)業(yè)的需求。中國培養(yǎng)了相當(dāng)大比例的全球頂尖AI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留在國內(nèi)行業(yè)工作不足為奇。

注：頂尖AI研究人員的原籍國(前20%，基于本科學(xué)歷判斷)，圖源自MacroPolo

4. 印度也出現(xiàn)了類似的情況。盡管印度仍然是頂級AI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AI研究人員(基于本科學(xué)歷)都選擇出國尋求機會。但到了2022年，20%的印度AI研究人員最終留在印度工作。

5. 中國和印度AI人才的變化趨勢反映了一種更普遍的情況：過去幾年，頂尖AI研究人員的整體流動性較低。2022年，只有42%的頂尖AI研究人員是目前在其他國家工作的外籍人士，比2019年下降了13個百分點，這意味著更多的頂尖人才選擇留在自己的祖國。

注：上圖為部分頂尖AI研究人員(前20%)在國外工作與留在國內(nèi)的比例，圖源自MacroPolo