文章摘要
【关 键 词】 科研人才流失、AI领域、高薪诱惑、李飞飞建议、企业与高校
随着科技公司提供的高薪酬和资源，越来越多的科研人才选择离开学术界，转投科技大厂。这一现象引起了AI领域的广泛关注，包括斯坦福大学教授李飞飞。她在一次演讲中向美国总统拜登提出建议，呼吁增加对科研人才的投资，包括建立全国性的算力和数据集“大仓库”，以帮助学术界的研究人员追赶上科技公司的步伐。
李飞飞的担忧有其根据。目前，即便是美国最富有的大学也难以与科技巨头如Meta、谷歌、微软等在AI领域的投资相比。例如，Meta计划购买三十五万片GPU以支持AI模型训练，而斯坦福大学的自然语言处理小组仅有68块GPU，这种巨大的差距导致了人才流失。2022年，科技公司创造了32个业内知名的机器学习模型，而高校仅有3个，这与8年前的情况形成鲜明对比。
AI学者越来越关注研究的商业化可能性。Meta的CEO扎克伯格宣布，公司的独立AI研究实验室将更加靠近生产团队，以确保两个部门的“对齐”。李飞飞指出，公共领域的资源和人才储备远远落后于工业界，这可能会影响整个行业的聚焦点。尽管科技公司有时也愿意为国家公共项目做出贡献，但高校对企业的依赖程度很深。
美国政府也在努力，例如美国国家科学基金会宣布投资1.4亿美元成立7个国家人工智能研究院，但业内学者认为这种帮助的力度和速度不足。科技大厂在聊天机器人和生图模型等热门领域的竞争中，招揽优秀人才至关重要。70%的人工智能博士进入了私企，这个比例比20年前翻了三倍多。
高校对企业的依赖导致了研究自由的削弱，市场主导逐渐占据上风。例如，谷歌将两个AI研究小组合并为谷歌DeepMind，并调整研究模式为先转化产品，再分享论文。Meta也进行了类似的调整，将基础人工智能研究团队划入Reality Labs，并调整研究人员的工作重点。
最后，文章讨论了科技公司员工的高薪。根据Levels.fyi的数据，Meta人工智能研究科学家的薪酬中位数在三年内增长了近10万美元。AI初创公司Databricks的CEO Ali Ghodsi表示，有经验的AI工程师可以获得高达2000万美元的薪酬。整个计算机行业的薪资水平普遍较高，这进一步吸引了学术界的人才。
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【原文作者】 新智元
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