剑桥AI报告出炉：谷歌成为全美最大AI雇主

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本文转载自AI前线（ID：ai-front）

近日，剑桥 AI 全景报告出炉，过去12个月AI行业到底发展如何？人才、政策、中美表现如何？带你来看。

人才：谷歌成为全美最大AI雇主

我们都知道，美国是全球人工智能人才的温床，是人才交流最集中的地方。而在众多美国科技公司里，谷歌成为当前最大的 AI 人才雇主。仅次于谷歌的还有微软、IBM、Facebook 等公司，以及国内的百度和腾讯。



作为最大 AI 人才雇主的谷歌，2017 年顶尖会议国际机器学习大会（International Conference on Machine Learning，ICML）6.3% 的论文的作者来自谷歌 /DeepMind，2017 ICML 谷歌贡献的论文最多。今年，ICML 论文作者来自谷歌 /DeepMind 的论文数量相比 2017 年翻了一倍。

在另一个顶尖会议 NIPS 上，谷歌&DeepMind 同样论文作者数量占主导。

目前，全美人工智能岗位空缺 10k，Element AI 预计全球有 22000 名 AI 研究者和工程师拥有博士学位，预计全球有 5000 名高级 AI 研究者。

但是，全球仅有 3000 名可用的 AI 人才劳动力；亚洲市场紧追西方市场，中国同业互查公开发表数量超过美国。

人才紧缺带来的是机器学习工程师薪水持续上涨。据《纽约时报》报道，一般来说，刚出校门的博士生或有若干年工作经验但教育水平低于博士的 AI 专家年薪可以达到 30-50万美元，或通过持有公司股票可能得到更高的薪水。

“在 DeepMind，员工规模扩大到 400 名，成本达到 1.38 亿美元，每名员工成本约为 34万5000 美元。”

“OpenAI 2016 年为研究负责人 Ilya Sutskever 支付了 190 万美元的薪酬，为 Ian Goodfellow 支付的薪酬超过 80 万美元。”

据百度前主管 Thomas Liang 估计，AI 行业薪资水平较 2014 年翻了一倍。

行业：知识产权集中在巨头

报告第三部分，分析了目前 AI 行业情况。

关于 AI 的知识产权，毫无疑问聚集在几大巨头公司：GAFAMBAT（谷歌、苹果、Facebook、亚马逊、微软、百度、阿里巴巴、腾讯），它们每年的研发费用达数十亿美元。

尤其是云服务巨头，正在通过 API 建起各自的城墙。比如谷歌通过其云生态投入大量资金宣传 ML 服务，亚马逊、谷歌等公司也在做着同样的事情...

在实际应用行业当中，人工智能发挥了什么作用？相信大家最近都听说了一部爆口碑的电影《我不是药神》。天价药物的存在，寻找仿制进口药，无疑反映了医药行业发展进程慢且药品价格昂贵。

机器学习可以怎么做？报告表示，机器学习可用于开发新药，或者改变现有药物的用途。这里面的公司包括苏格兰初创公司 Exscientia，目前已跟葛兰素史克公司达成合作；用机器学习进行药物研发的公司 insitro 等。在保健行业，机器学习可用于医疗成像、液体活检等。预计相关公司产品通过临床试验和监管检测之后将会采取更多行动。

另一个重要行业是政府与国防（Government and defense）。比如中国政府继续推广使用计算机视觉监控软件。2017 年末，中国共有 1.7 亿台闭路监控器。此监控网络将在 3 年内将增长至 4 亿台。成立 4 年的商汤科技遥遥领先，2018 年 5 月获得 C 轮融资后估值超过 了45 亿美元。

密探此前报道过谷歌则因与五角大楼合作军事项目 Project Maven 遭到抗议，其中谷歌 4500 多名员工联合签署公开信要求谷歌停止该协议。

受剑桥分析公司丑闻事件影响，个人数据隐私问题成为焦点，数据保护和匿名成为人们关心的话题。其中欧盟的 GDPR 已于 2018 年 5 月生效，以保护用户数据隐私。在数据保护和信息匿名方面，机器学习可以作用于：人工数据合成和混淆敏感数据。

AI 国家主义倾向明显

随着 AI 领域竞争的加强，中国、法国、英国、美国、欧盟等相继制定了国家层面的 AI 发展战略，AI 国家主义倾向越来越明显。

目前，除了在数据获取方面，美国在其他方面均领先于中国。美国也越来越多地通过 CFIUS（美国外国投资委员会）来阻止企业收购美国公司。

原因在于，虽然中国半导体行业规模远远小于美国，但是中国半导体年进口额已达2600亿美元，并在不断收购半导体公司。

在公众对自动化态度调研这一部分，布鲁克林研究中心的调研结果显示：虽然美国目前仍然是 AI 领头羊，但认为中国在 AI 领域将在十年内赶超美国。

那么，美国劳动力市场实际上有什么变化呢？调查发现，这些变化主要体现在以下几个方面：

• 美国自动化程度虽然提高，但失业率却达 17 年来最低

• 常规工作发展停滞

• 工资水平提高落后于工作岗位增长

• 劳动产量与每小时报酬不成正比

• 劳动力所得份额稳步下降

• 工人收入变动幅度加大

自动化在导致美国劳动力市场现状中起到多大的作用不得而知，关于机器学习对劳动力市场的影响也出现了两极分化的观点：

其中一种观点认为无需担心，历史上科技进步总会创造更多的工作，这次也不例外；

另一种观点则是忧心忡忡，认为这次革命与以往不同，人类将会创造更多智能，减少薪酬较高的工作，新增的工作岗位数量将少于消失的工作。

未来一年的八大预测

• 位于中国的实验室取得重大研究突破。

• DeepMind 成功应用 RL 学习在《星际争霸》游戏中取得突破性成果。

• 深度学习继续仍然是讨论的焦点，重大替代方法不会出现。

• 使用机器学习发现的第一种治疗药物在试验中产生积极的结果。

• 总部位于中国和美国的公司收购欧洲机器学习公司的总额超过 50 亿美元。

• 经合组织国家政府阻止总部位于美国或中国的技术公司收购一家领先的机器学习公司（估值> 1 亿美元）。

• 争抢台湾和韩国半导体公司明显成为中美贸易战的一部分

• 一家大型研究机构因地缘政治原因未公开重大研究成果，因而“走向黑暗”

附：报告作者介绍

Nathan Benaich (@nathanbenaich)，Nathan 毕业于威廉姆斯学院生物学专业，并在剑桥获得计算和实验癌症生物学博士学位。他创立的公司 Air Street Capital 投资于机器学习技术公司，他还是 Point Nine Capital 的风险投资合伙人，并成立了 RAAIS 社区和基金会，推动人工智能的发展。

Ian Hogarth（@soundboy），Ian 在剑桥攻读工程专业，专攻机器学习。他的硕士项目是一个分类乳腺癌活检图像的计算机视觉系统。他还是月用户达 1700 万人的音乐会服务公司 Songkick 的联合创始人兼首席执行官，同时是 30 多家创业公司的天使投资人，投资领域主要为应用机器学习。

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