Oren Etzioni分析了学术界以外的人工智能专家的人才流失情况

长期以来，大学一直是工业界人才领袖的源泉，但是越来越多的具有人工智能专业知识的教授流亡国外引起了人们的关注。彭博社(Bloomberg)最近的一则专栏文章问道：“如果工业界继续聘用最前沿的学者，谁将培训下一代人工智能的创新者?”《纽约时报》也注意到了类似的问题。本文分析了问题并提出了解决方案。

AI专家离开学术界的人才流失可以用简单的经济学术语来解释。对专家的需求超过了供应，导致价格急剧上涨。因此，行业补偿方案对于顶尖学者而言非常慷慨。此外，供应已被证明缺乏弹性。成为领先的AI专家需要多年的努力和杰出的才能。独特的数据集，充足的计算资源以及通过商业产品影响数百万人甚至数十亿人的潜力也吸引了行业专家。

与行业的学术互动可以直接使大学受益的多种形式。许多AI教授从Google和Microsoft等公司获得研究经费。其他人每周为公司咨询一次，这有助于为他们的研究和教学提供信息。教授和学生都根据大学的研究成果创立了创新型初创公司，包括Google(斯坦福大学)，Akamai(麻萨诸塞理工学院)，Duolingo(卡内基梅隆大学)和Farecast(华盛顿大学)。公司还经常从大学获得知识产权许可。

很少有教授请假一到两年在公司工作，然后返回学术界。1999年，我从华盛顿大学请假，加入一家高科技公司担任首席技术官。一年后，我回到了大学，并帮助开设和教授了一个新的受欢迎的本科课程，即高级Internet和Web系统。我对软件和现实世界中的研究应用程序的理解得到了极大的丰富，并且我能够通过课程，讲座和非正式对话与学生分享。

学术界面临的挑战是，当教授离开或大批人加入公司时(例如，Uber从卡内基梅隆大学的机器人实验室聘请了40个人)，或者像著名的AI研究人员Daphne Koller，Andrew Moore，Andrew Ng，Fernando Pereira和Sebastian一样单独聘请了公司。特伦和其他人。在过去的几年中，Facebook积极地聘请了教授，包括纽约大学的Yann Lecun，卡内基梅隆大学的Jessica Hodgins，加利福尼亚大学的伯克利的Jitendra Malik，乔治亚理工学院的Devi Parikh等。

Facebook使教授们通常可以将其20%的时间花在大学上，这有利于招募Facebook，但是却留给教授宝贵的时间，使他们以真正的导师而非“顾问”的身份来教授课程和与学生互动。由于教授通常对学生有权力，而教授主要是在一家营利性公司工作，因此必须减轻他们对利益的关注。

解决利益冲突的一种方法是所谓的“政教分离”方法，其中校园研究和校外商业活动是完全不同的项目，可能在不同的技术领域。Google已与许多教职员工一起采用了这种方法。分离模型通常与校内/校外时间的大致均匀分配相结合，这显然比失去学术界的教授更为可取。

或者，大学合并的协同作用是可能的。2001年，英特尔在伯克利，CMU，UW和剑桥大学下属的著名计算机科学系建立了一系列研究“实验室”。实验室由休假的教授经营，并提供研究经费和开放的知识产权，从而可以在校内和校外活动之间发挥协同作用。工程资源和数据集为加强大学研究和建立有力合作提供了机会。当然，必须适当监控和披露对学术研究议程的商业影响，以主动避免像布鲁金斯学院那样的情况。

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