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本来，在招揽人才这件事上，硅谷创业公司比行业巨子更有上风：给我们一次机会，我们会给你股权，如果公司成功，你会一夜暴富。

现在，随着科技行业争相开拓人工智能技能，这种上风可能逐渐消逝：

至少对付那些精通人工智能技能的少数顶尖人才来说，创业公司的吸引力越来越不足用了。

科技行业最大的公司都在对人工智能加大赌注，从手机里的人脸识别和摆在桌上能跟人对话的音箱，到电脑化医疗和无人驾驶汽车，都不短缺入局者。

为了发展这项技能，他们给出了年夜方的薪酬——即便是对向来脱手阔绰的科技行业而言，这些高薪仍旧令人咂舌。

据9位与大型科技公司有过互助或者收到过录取关照的人士透露，无论是刚毕业的博士，还是学历较低但履历更为丰富的技能职员，范例的人工智能专家年薪都在30万至50万美元，乃至更多，而且还能拿到公司股票。

人工智能领域的有名人士，在四五年的韶光内得到的薪酬和公司股票可以达到数百万乃至数千万美元。
与职业运动员的转会制度一样，他们可能会在某一时候续签条约，或者洽谈新条约。

薪酬最高的是具有人工智能项目管理履历的高管。

谷歌在今年的法律文件中表露，作为该公司无人驾驶汽车部门卖力人之一，Anthony Levandowski 2007年开始在谷歌任职，他在去年加盟Uber之前统共得到超过1.2亿美元褒奖。
莱万多斯基是在Uber收购了他创办的公司后随之一同加盟Uber的，而这笔收购导致Uber与谷歌就知识产权问题对簿公堂。

人工智能人才的人为增长飞快，乃至有人笑称，科技行业须要效仿美国职业橄榄球同盟（NFL）的做法，为这类人才制订人为上限。
“这可以大幅降落事情的繁芜度。
”微软招聘主管Christopher Fernandez说。

高薪背后有几个催化剂。
汽车行业正在与硅谷争夺相同的无人驾驶汽车专家。
Facebook和谷歌等科技巨子拥有充裕的资金，而且有很多他们认为可以利用人工智能办理的问题，例如为智好手机和家用电子设备开拓智能助理，以及探求网上的恶意内容。

最主要的是，这一领域的人才极度短缺，而科技公司则在奋力争夺尽可能多的人才。
办理棘手的人工智能问题与开拓热门智好手机运用不同。
蒙特利尔独立实验室Element AI表示，全天下只有不到1万人拥有必要的技能来进行严明的人工智能研究。

“这种情形对社会未必是好事，但却是这些公司的理性行为。
”曾经在谷歌事情过的卡内基梅隆大学打算机系主任安德鲁·摩尔（Andrew Moore）说，“他们很焦虑，希望确保自己能够得到一群懂得这种技能的人才。
”

谷歌旗下DeepMind人工智能实验室的花费就很解释问题。
谷歌2014年斥资65亿美元收购DeepMind时大约拥有50名员工。
而根据该公司最近在英国发布的年度财务报告，他们目前的员工总数扩大到400人，而“职员花费”则达到1.38亿美元——折合每人34.5万美元。

“很难跟他们竞争，尤其是当你是一家小公司时。
”在科技招聘公司CyberCoders卖力招募高管的Jessica Cataneo说。

顶尖的人工智能须要依赖一种名为深度神经网络的数学技能。
这些网络都是数学算法，可以通过剖析数据自己学习任务。
例如，通过查看数以百万的狗照片，神经网络便可学会识别一只狗。
这种数学理念可以追溯到1950年代，但直到大约5年前，该技能一贯都处于学术界和家当界的边缘地带。

到2013年，谷歌、Facebook和其他几家公司开始招募少数从事这项技能的研究员。
神经网络如今已经可以识别Facebook照片里的人脸，通过亚马逊Echo音箱识别人类的语音指令，还能在微软Skype做事中实时翻译措辞。

借助同样的数学方法，研究职员还能改进无人驾驶汽车、开拓医疗诊断做事，而且不仅能够识别语音指令，乃至还能理解个中的含义。
此外，这项技能还能用于开拓自动化股票交易系统，乃至让机器人认出自己从未见过的物体。

由于人工智能专家十分稀缺，一流学者也成了大型科技公司的招聘目标，导致能够讲授这项技能的教授数量受到限定。

Uber 2015年从卡内基梅隆大学的打破性人工智能项目挖走了40人，聘请他们为其开拓无人驾驶汽车。
过去几年，斯坦福大学有4名顶尖人工智能学者离开了教授岗位。
在华盛顿大学的20名人工智能教授中，有6人离职或半离职，转而为外部公司从事变目。

“人才正在从学术界向工业界大量流失落。
”Oren Etzioni表示，他已经从华盛顿大学教授岗位上离职，卖力管理非营利组织艾伦人工智能研究院。

有的教授正在探求妥协方案。
华盛顿大学的Luke Zettlemoyer谢绝了谷歌西雅图实验室的约请，而是选择到艾伦研究院事情，他可以在那里连续从事传授教化事情。
据泽特莫耶透露，谷歌给他开出的薪酬比在华盛顿大学高3倍（公开资料显示，他在该校的年薪是18万美元）。

“有很多人都把韶光不同程度地分配在工业界和学术界。
”Luke说，“工业界的人为赶过很多，人们这么做只是由于他们很在乎学者身份。
”

为了培养新的人工智能工程师，谷歌和Facebook等公司都在开设相应的课程，向现有员工传授“深度学习”和干系技能。
Fast.ai等非营利组织和Deepearning.ai等企业也都供应人工智能在线课程。

深度学习的基本观点不难节制，只须要略高于高中的数学水平即可。
但真正的专家须要很高的数学能力，还要具备精良的直觉。
无人驾驶汽车、机器人和医疗领域还须要节制一些专业知识。

为了跟上行业步伐，小企业开始另辟路子探求人才。
有的招募了具备必要数学技能的物理学家和天文学家。
还有的创业公司前往亚洲、东欧和其他人为较低的地方招募人才。

“我没法跟谷歌竞争，我也不想跟谷歌竞争。
”Skymind联合创始人兼CEO Chris Nicholson说，他们已经从8个国家招募了工程师。
“以是，我们在低估工科人才的国家供应了很有吸引力的人为。
”

但行业巨子也在采纳同样的方法。
谷歌、Facebook、微软等公司都在多伦多和蒙特利尔开设了人工智能实验室。
谷歌还在中国招募人才，而微软一贯以来都在中国拥有广泛触角。

猜想之中的是，很多人都认为人才短缺无法在几年内得到缓解。

△ Yoshua Bengio

“人才显然供不应求，短期内无法缓解。
”蒙特利尔大学人工智能专家Yoshua Bengio说，“培养一个博士须要好几年韶光。
”

— 完 —

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