劍橋AI報告出爐：谷歌成為全美最大AI僱主

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近日，劍橋 AI 全景報告出爐，過去12個月AI行業到底發展如何？人才、政策、中美表現如何？帶你來看。AI 前線（ID：ai-front）對報告內容進行翻譯，密探再度進行篩減、整理。

本文轉載自AI前線（ID：ai-front）

作者：AI前線小組

人才：谷歌成為全美最大AI僱主

我們都知道，美國是全球人工智慧人才的溫床，是人才交流最集中的地方。而在眾多美國科技公司里，谷歌成為當前最大的 AI 人才僱主。僅次於谷歌的還有微軟、IBM、Facebook 等公司，以及國內的百度和騰訊。

作為最大 AI 人才僱主的谷歌，2017 年頂尖會議國際機器學習大會（International Conference on Machine Learning，ICML）6.3% 的論文的作者來自谷歌 /DeepMind，2017 ICML 谷歌貢獻的論文最多。今年，ICML 論文作者來自谷歌 /DeepMind 的論文數量相比 2017 年翻了一倍。

在另一個頂尖會議 NIPS 上，谷歌&DeepMind 同樣論文作者數量佔主導。

目前，全美人工智慧崗位空缺 10k，Element AI 預計全球有 22000 名 AI 研究者和工程師擁有博士學位，預計全球有 5000 名高級 AI 研究者。

但是，全球僅有 3000 名可用的 AI 人才勞動力；亞洲市場緊追西方市場，中國同業互查公開發表數量超過美國。

人才緊缺帶來的是機器學習工程師薪水持續上漲。據《紐約時報》報道，一般來說，剛出校門的博士生或有若干年工作經驗但教育水平低於博士的 AI 專家年薪可以達到 30-50萬美元，或通過持有公司股票可能得到更高的薪水。

「在 DeepMind，員工規模擴大到 400 名，成本達到 1.38 億美元，每名員工成本約為 34萬5000 美元。」

「OpenAI 2016 年為研究負責人 Ilya Sutskever 支付了 190 萬美元的薪酬，為 Ian Goodfellow 支付的薪酬超過 80 萬美元。」

據百度前主管 Thomas Liang 估計，AI 行業薪資水平較 2014 年翻了一倍。

行業：知識產權集中在巨頭

報告第三部分，分析了目前 AI 行業情況。

關於 AI 的知識產權，毫無疑問聚集在幾大巨頭公司：GAFAMBAT（谷歌、蘋果、Facebook、亞馬遜、微軟、百度、阿里巴巴、騰訊），它們每年的研發費用達數十億美元。

尤其是雲服務巨頭，正在通過 API 建起各自的城牆。比如谷歌通過其雲生態投入大量資金宣傳 ML 服務，亞馬遜、谷歌等公司也在做著同樣的事情...

在實際應用行業當中，人工智慧發揮了什麼作用？相信大家最近都聽說了一部爆口碑的電影《我不是葯神》。天價藥物的存在，尋找仿製進口葯，無疑反映了醫藥行業發展進程慢且藥品價格昂貴。

機器學習可以怎麼做？報告表示，機器學習可用於開發新葯，或者改變現有藥物的用途。這裡面的公司包括蘇格蘭初創公司 Exscientia，目前已跟葛蘭素史克公司達成合作；用機器學習進行藥物研發的公司 insitro 等。在保健行業，機器學習可用於醫療成像、液體活檢等。預計相關公司產品通過臨床試驗和監管檢測之後將會採取更多行動。

另一個重要行業是政府與國防（Government and defense）。比如中國政府繼續推廣使用計算機視覺監控軟體。2017 年末，中國共有 1.7 億台閉路監控器。此監控網路將在 3 年內將增長至 4 億台。成立 4 年的商湯科技遙遙領先，2018 年 5 月獲得 C 輪融資後估值超過 了45 億美元。

密探此前報道過谷歌則因與五角大樓合作軍事項目 Project Maven 遭到抗議，其中谷歌 4500 多名員工聯合簽署公開信要求谷歌停止該協議。

受劍橋分析公司醜聞事件影響，個人數據隱私問題成為焦點，數據保護和匿名成為人們關心的話題。其中歐盟的 GDPR 已於 2018 年 5 月生效，以保護用戶數據隱私。在數據保護和信息匿名方面，機器學習可以作用於：人工數據合成和混淆敏感數據。

AI 國家主義傾向明顯

隨著 AI 領域競爭的加強，中國、法國、英國、美國、歐盟等相繼制定了國家層面的 AI 發展戰略，AI 國家主義傾向越來越明顯。

目前，除了在數據獲取方面，美國在其他方面均領先於中國。美國也越來越多地通過 CFIUS（美國外國投資委員會）來阻止企業收購美國公司。

原因在於，雖然中國半導體行業規模遠遠小於美國，但是中國半導體年進口額已達2600億美元，並在不斷收購半導體公司。

在公眾對自動化態度調研這一部分，布魯克林研究中心的調研結果顯示：雖然美國目前仍然是 AI 領頭羊，但認為中國在 AI 領域將在十年內趕超美國。

那麼，美國勞動力市場實際上有什麼變化呢？調查發現，這些變化主要體現在以下幾個方面：

• 美國自動化程度雖然提高，但失業率卻達 17 年來最低

• 常規工作發展停滯

• 工資水平提高落後於工作崗位增長

• 勞動產量與每小時報酬不成正比

• 勞動力所得份額穩步下降

• 工人收入變動幅度加大

自動化在導致美國勞動力市場現狀中起到多大的作用不得而知，關於機器學習對勞動力市場的影響也出現了兩極分化的觀點：

其中一種觀點認為無需擔心，歷史上科技進步總會創造更多的工作，這次也不例外；

另一種觀點則是憂心忡忡，認為這次革命與以往不同，人類將會創造更多智能，減少薪酬較高的工作，新增的工作崗位數量將少於消失的工作。

未來一年的八大預測

• 位於中國的實驗室取得重大研究突破。

• DeepMind 成功應用 RL 學習在《星際爭霸》遊戲中取得突破性成果。

• 深度學習繼續仍然是討論的焦點，重大替代方法不會出現。

• 使用機器學習發現的第一種治療藥物在試驗中產生積極的結果。

• 總部位於中國和美國的公司收購歐洲機器學習公司的總額超過 50 億美元。

• 經合組織國家政府阻止總部位於美國或中國的技術公司收購一家領先的機器學習公司（估值> 1 億美元）。

• 爭搶台灣和韓國半導體公司明顯成為中美貿易戰的一部分

• 一家大型研究機構因地緣政治原因未公開重大研究成果，因而「走向黑暗」

附：報告作者介紹

Nathan Benaich (@nathanbenaich)，Nathan 畢業於威廉姆斯學院生物學專業，並在劍橋獲得計算和實驗癌症生物學博士學位。他創立的公司 Air Street Capital 投資於機器學習技術公司，他還是 Point Nine Capital 的風險投資合伙人，並成立了 RAAIS 社區和基金會，推動人工智慧的發展。

Ian Hogarth（@soundboy），Ian 在劍橋攻讀工程專業，專攻機器學習。他的碩士項目是一個分類乳腺癌活檢圖像的計算機視覺系統。他還是月用戶達 1700 萬人的音樂會服務公司 Songkick 的聯合創始人兼首席執行官，同時是 30 多家創業公司的天使投資人，投資領域主要為應用機器學習。

報告原文鏈接：https://www.stateof.ai/

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