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2019年度全球AI人才报告

2019年度全球AI人才报告 西睿科技
2019-04-08
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导读:美国和中国对机器学习领域的研究人员具有最强的吸引力。全球范围内,美国雇主吸引在国外接受教育的研究人员的机率最

美国和中国对机器学习领域的研究人员具有最强的吸引力。全球范围内,美国雇主吸引在国外接受教育的研究人员的机率最高。中国排名第二,占美国吸引的研究人员数量的四分之一。


近日,由新晋图灵奖得主约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)联合创立的人工智能公司Element AI发布了2019年度全球AI人才报告(Global AI Talent Report 2019),报告指出,全球人工智能从业人员的数量有所增加,但顶级人才仍然供不应求。同时,人工智能人才展现出相当的流动性,大约三分之一的AI人才不会留在其攻读博士学位的国家工作。报告认为,总体来说,人工智能是一个充满活力且国际化的领域。



报告显示,2018年共有22400人在机器学习领域的一个或多个顶级会议上发表文章,这一人数比2015年增长了36%,比2018年增长了19%。约18%的作者在这份调查所涉及的21个会议上均发表了论文。


通过计算2017至2018年的论文引用指数,报告发现,对人工智能领域影响最大的国家依次是美国、中国、英国、澳大利亚加拿大


全球AI人才报告由Element AI首席执行官Jean-FrançoisGagne编制,今年是第二次发布。Element AI是一家位于加拿大蒙特利尔的人工智能孵化器,由企业家Jean-FrançoisGagné与蒙特利尔大学的计算机科学教授、深度学习专家Yoshua Bengio,蒙特利尔大学计算机科学博士Nicolas Chapados等人于2016年10月创立。


2019年度全球AI人才报告有三个主要的数据来源,分别是21个顶级学术会议上发表的人工智能论文,职业社交网站领英LinkedIn)的搜索结果以及外部报告和其他二手资料。这21个顶级学术会议包括神经信息处理系统大会NeurIPS、国际机器学习大会ICML和国际计算机视觉与模式识别会议CVPR等。


在这份报告所调查的22400名论文作者中,超过44%的人在美国获得博士学位,近11%是在中国,其次是英国(6%),德国(5%),加拿大、法国和日本各占4%。


同时,样本中的论文作者有46%在美国工作,其次是中国(11%)和英国(7%),加拿大、德国和日本各占4%。


AI专家工作地点分布:培养博士生的国家并不总是受益方,人才流往何处?




报告指出,人工智能人才在全球范围内展现出相当的流动性,大约三分之一的AI人才不会留在其攻读博士学位的国家工作。


通过分析论文作者取得博士学位的国家和后续就业的国家,报告发现,美国和中国对机器学习领域的研究人员具有最强的吸引力。全球范围内,美国雇主吸引在国外接受教育的研究人员的机率最高。中国排名第二,占美国吸引的研究人员数量的四分之一。


报告还发现了中国和美国之间人工智能人才流动的特别现象:中国和美国的人才交流特别活跃,但两者在数量上均没有取得显着成果。报告发现,在22400名研究人员中,有大约500人在中国获得博士学位,然后为美国雇主工作;还有约500人在美国获得博士学位,然后为中国雇主工作。


美国的人工智能人才流入情况 




左侧代表AI人才获得博士学位的国家或地区,右侧代表AI人才就业的国家或地区。


中国的人工智能人才流入情况 




左侧代表AI人才获得博士学位的国家或地区,右侧代表AI人才就业的国家或地区。


根据各个国家 AI 人才的流入与流出情况


类似的现象也发生在美国和英国之间,大约有325人从美国迁往英国,反向的数量大致相同。

各国 AI 人才的学术背景 


根据领英网(LinkedIn)的统计,大约 1/3 的 AI 人才都接受过计算机科学方面的教育,不过学术背景的分布在各国略有不同。



这一统计中有一些值得注意的地方。首先,所有领英网的数据都是自报告的:自愿选择加入网站,并自我解释受教育、工作经验和目前工作情况。第二,虽然领英网具有广泛的影响力,但它在一些国家中的代表性不佳。


在美国,已有 1.44 亿美国人拥有 LinkedIn 档案——这大约代表了 44% 的美国人口。在加拿大,领英网也有 38% 人口的高注册率。但在俄罗斯,领英网的渗透率仅有 5%。在中国这个机器学习领域举足轻重的国家,领英网注册人数只有人口的 3%。

人才性别比失衡


人才性别比失衡是人工智能领域的沉疴旧疾。上述报告显示,在22400名研究人员中,女性比例严重不足,仅占18%。这种性别比例失衡的现象在学术界和工业界同时存在。来自学术界的论文作者中,19%是女性;来自工业界的论文作者中,这一比例是16%。


对于这一现象,OpenAI首席执行官萨姆•奥尔特曼(Sam Altman)近期表示,就博士毕业生的性别比而言,机器学习是其目前所知的偏差最大的领域,同时也是“对我们的未来生活世界影响最大的领域”。


负责蒙特利尔脸书人工智能研究实验室的Joelle Pineau教授则认为,人们需要采取措施增加人工智能领域的女性人数,他说:“我们比其他领域更有科学责任采取行动,因为我们正在开发影响大部分人口的技术”。 


完整报告地址:https://jfgagne.ai/talent-2019/



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