來源 | The New York Times
作者 | Cade Metz
編譯 | 高靜宜、不定項、王藝
如今，幾乎所有的科技巨頭都在進行 AI 專案，它們為了在 AI 時代拔得頭籌，甚至願意為相關人才支付百萬美元的年薪。
相比於科技巨頭，矽谷的初創公司對於人才總是有著獨特的吸引力：與初創公司攜手同行，你將擁有一部分股權。如果公司成功上市，「一夜暴富」的夢想將不難實現。
現在，隨著科技行業競相擁抱人工智慧，這種潛在的人生轉折點可能越來越多——至少對於那些懂 AI 的技術人員來說是如此。
從面部解鎖的智慧手機，到提供醫療幫助的對話式機器人，再到自動駕駛汽車，科技巨頭紛紛在AI領域押入鉅額賭注。在這個充滿頂級人才的領域，追逐未來的科技行業對薪水從不吝嗇。
例如一些剛剛畢業的博士生或者從業多年的碩士生，他們每年的薪水都在 30 萬美元至50 萬美元之間，除年薪外，還有公司的股票加成。透露這些資訊的 9 名 AI 從業人員均要求匿名，因為他們不想破壞他們的職業前景。
Luke Zettlemoyer
一些 AI 領域的知名人才，在工作四五年後，薪水和股票升值所帶來的收入已經能夠達到數百萬美元。時機成熟時，他們會像職業運動員一樣，更新或者協商新的合同。
此外，這些 AI 專案的高層人員一般有著豐富的執行和管理經驗，對於這樣的人才來說，回報更是驚人。這在谷歌無人駕駛部門的前任領導者 Anthony Levandowski 的案例中有所體現。從今年的一份法庭檔案中可以看出，Levandowski 從 2007 年開始與谷歌合作，直到 2016 年加入 Uber 之前，他所獲得的激勵回報已經超過1.2億美元。
薪水漲得太快，以至於一些人開玩笑說，科技行業需要效仿美國職業橄欖球聯盟的做法，為候選者設定工資上限。「這會讓事情變得容易一些。」微軟的一位招聘經理說，「不，是輕鬆很多！」
實際上，鉅額薪水是由外部競爭和內部需求等很多因素推動的。從外部因素看來，汽車行業正在與矽谷爭奪自動駕駛領域的人才，所以薪資水漲船高。在內部因素上，像 Facebook 和谷歌這樣的科技巨頭認為 AI 能夠解決一些行業痛點，例如打造智慧手機以及家庭裝置的虛擬助手，或者檢測網路上有攻擊性的內容，所以他們願意為此付出更多。
最重要的是，現在整個行業都在面臨人才短缺問題，大公司也在極盡所能解決這一問題。然而，攻克 AI 行業的這一難關並非易事。據位於加拿大蒙特利爾的人工智慧孵化器 Element AI透露，全世界只有不到 10000 人具備足以進行 AI 領域尖端研究的能力。
「現在我們所看到的行業高薪可能並不一定對社會有益，但從大公司的角度出發，這些開高價的行為也是比較合理的。」曾在谷歌任職的卡內基梅隆大學系主任 Andrew Moore 說道，「他們急於確保自己可以爭取到那些可以勝任這項工作的人才。」
報告顯示，2014 年穀歌花費 6.5 億美元收購 AI 初創公司 DeepMind。彼時，DeepMind 只有 50 名左右的員工，這足以說明問題。根據公司釋出的年度財務報告顯示，去年，公司的員工數目擴大到了 400 人，在人員擴張方面的花銷總計 13.8 億美元，平均在每個員工身上投資 34.5 萬美元。
「一般的公司是很難與之競爭的，對小公司來說更是如此。」高科技獵頭公司 CyberCoders 的主管 Jessica Cataneo 如是說。
現階段，AI 研究的前沿技術是一種名為深度神經網路的演算法模型，這些網路可以通過資料分析自己的學習任務。例如，通過觀察幾百萬張小狗圖片的模式，神經網路能夠學習如何識別小狗。神經網路的數學概念可以追溯到 20 世紀 50 年代，不過直到 5 年前，這種方法才在學術界和工業界大範圍興起。
2013 年，谷歌、Facebook 等公司開始招募從事 AI 相關技術的研究人員，這類人才在當時並不多見。目前，神經網路有助於識別上傳到 Facebook 上的照片中的人臉，幫助亞馬遜 Echo 這類智慧助手識別語音指令，也能立即翻譯出微軟 Skype 電話服務中的外語。
基於這樣的方法，研究人員開始著手自動駕駛汽車的研發，醫療服務領域的部署，希望能夠通過掃描醫學影片識別疾病，希望虛擬助手不僅可以識別語音也能理解語音的意思。此外，他們還在研發一些此前人們從未見過的東西，例如股票自動交易系統和可以撿起物體的機器人等。
由於 AI 領域的專家數量非常有限，大型科技企業將目光投向高等院校以及科研機構，開始致力於聘請最優秀的學術界人才。此舉導致了可以教授這一技術的教授數目的銳減。
Uber 在 2015 年從卡耐基梅隆大學挖走了 40 名 AI 領域的科學家，助力其自動駕駛專案的研發。在過去的幾年裡，史丹佛大學中，4 位在學術界最富盛名的 AI 專家均離開或放棄了教授職位。在華盛頓大學，20 位 AI 領域的教授中有 6 位目前處於休假或半休假狀態，併為外部公司工作。
艾倫人工智慧研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence）負責人 Oren Etzioni 表示，大家對於從學界進入工業界的教授們總會有種不好的印象。其實 Oren 本人在加入艾倫研究所之前，曾是一位華盛頓大學教授。
很多教授正在想方設法進行權衡。比如，來自華盛頓大學的 Luke Zettlemoyer 拒絕了一個谷歌運營的實驗室的邀請，這個實驗室位於西雅圖，當時給他的薪水是現在的三倍（據公開資料顯示，Luke 現在的年薪是 18 萬美金）。他選擇了艾倫人工智慧研究所，因為在這裡他能夠繼續執教。
「很多教員都在做類似的事情，他們在業界與學界都有涉足，只是花費時間的比例不等。」Luke 說，「工業界的薪水相對來說要比學術界高很多，但教員們仍然考慮留一隻腳在學術界，很大一部分原因在於他們還抱有一顆做學者的心。」
為了吸納更多的 AI 工程師，一些公司，例如，li谷歌和 Facebook 會在內部組織培訓，希望讓公司已有的工程師掌握深度學習以及 AI 相關技能。另外，還有像 Fast.ai 這樣的非營利機構以及像由前史丹佛大學教授、谷歌大腦 元老之一吳恩達創辦的 Deeplearning.ai 這樣的公司，提供線上課程。
要掌握深度學習的基本概念並不難，僅需要略高於高中水平的數學知識。但要成為真正的 AI 專家，卻需要極高的數學水準以及對於相關技術的敏銳直覺。並且在例如無人車、機器人以及健康領域，還需要研究者具備特定的領域知識。
為了跟上時代的步伐，一些規模小一點的公司正在以其他方式搜尋人才。一些公司開始僱傭物理學家以及天文學家，因為這些人也具備相應水平的數學功底。美國的一些初創企業將觸手伸向亞洲、東歐這些人員薪資水平較低的地區。
Skymind 創始人兼 CEO Chris Nicholson 談到，「我無力與谷歌競爭，也不想競爭。」Skymind 是一家位於舊金山的初創公司，他們的員工來自八個國家。「所以我在那些工程師文化相對不那麼值錢的國家招人，並且給候選者很有吸引力的薪資待遇。」
但其實，行業巨頭們也在做這樣的事情。谷歌、Facebook、微軟等公司在多倫多和蒙特利爾均開設了 AI 實驗室，除美國本土之外，這些公司大部分的研究是在這裡進行的。谷歌還開始在中國招人，而中國長久以來是微軟的地盤。
毫無意外地，很多人表示人才市場的緊俏在近年來不會得到緩解。
蒙特利爾大學教授、行業領軍者 Yoshua Bengio 表示，「很明顯，現在的情況是供不應求，而且短時間內這樣的情況還將持續，因為培養一名博士需要很多年的時間。」