美國 AI 的祕密武器——中國人才，國際局勢影響人才流動

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隨着中國對科技創新愈發重視，人才引進政策也愈來愈完善，愈來愈多的海外人才開始選擇到中國發展。

去年，國際語音識別領域大神級人物，Kaldi 之父 Daniel Povey 拒絕了 Facebook 來到中國選擇了小米。上週，英特爾芯片設計師 Jim Keller 離職，中國網友紛紛評論歡迎到中國企業就任。

其實，不止中國企業想要引進海外人才，海外國家也留下了許多中國頂尖人才。

近日，MacroPolo 的一份研究報告代表，受過中國教育的研究人員中，有近三分之一在世界頂級 AI 會議上發表過論文，而其中大部分人都居住在美國，併爲美國公司和大學工做。

MacroPolo 的研究認爲，在中國受過教育的科學家幫助美國公司和高校主導了 AI 前沿領域。持續緊張的政治局勢可能會削弱美國目前的優點。

美國許多開創性工做是由中國大腦推進的

MacroPolo 的報告顯示，在 AI 會議上發表論文的 128 位中國大學本科學位研究人員中，有一半以上在美國工做。

美國國防部啓動 Maven 項目（旨在經過人工智能重塑美國軍事技術）時，依靠的是一支由大約 12 在谷歌工做的工程師組成的團隊。據知情人士透露，這其中大部分是中國人。

知情人士表示，儘管中美緊張局勢不斷升級，但美國國防部推斷，此項目並未涉及機密數據，美國須要最合格的人才完成這項工做。

隨着中美關係不斷摩擦，特朗普政府正在採起行動限制中國人進入美國的先進研究領域，這讓許多從事尖端人工智能領域研究的公司和科學家感到擔心，由於美國的許多開創性工做都是由中國人的大腦推進的。

保爾森基金會（Paulson Institute）旗下 MacroPolo 機構的最新研究代表，在去年一次著名的人工智能會議上發表的論文中，有近三分之一的做者是在中國受過教育的研究人員，這一比例比其餘任何國家都多。調查還發現，他們中的大多數人生活在美國，爲美國的公司和大學工做。

這項研究代表，這些中國學者正在幫助美國在一個極具戰略意義的重要領域發揮主導做用，這個領域可讓將來的計算機作出決策，識別面孔、找到罪犯、挑選軍事目標和駕駛車輛。

許多人在美國學習、生活，並與美國僱主共事，他們如今擔憂學生和專業流動的人才會因政治緣由結束。

最近剛從約翰·霍普金斯大學畢業的中國工程師 Lisa Li 說: 「犧牲國際學生就是殺雞取卵。這最終將摧毀美國將來的競爭力。」

政治局勢影響國際人才流動

中國將人工智能視爲一個具備戰略重要性的領域。 政府向研究人員投入了大量資金，目的是讓他們爲中國的公司和機構工做。

美國注意到了中國的技術野心，增強了美國大學和機構披露規則的執行力度。上個月，美國政府還頒佈了新的實體清單，並計劃取消與中國軍方有直接關係的研究人員和研究生的簽證。

這項研究的合著者，MacroPolo 的分析師馬特·希恩認爲，大範圍的阻礙中國人才可能破壞美國在人工智能領域的領先地位。

他說：「這些人是中國一些最聰明的人，他們選擇在美國研究實驗室工做，教美國學生並幫助創建美國公司。若是美國再也不歡迎這些頂尖研究人員，北京將張開雙臂歡迎他們。」

Macropolo 查看了去年在神經信息處理系統會議上發表的論文樣本。 衆所周知，NeurIPS 專一於神經網絡和深度學習領域的理論進展，這些領域已經錨定了人工智能領域的最新發展。 研究發現，超過一半的論文是由美國做者撰寫的。

該機構還調查了這些論文做者的學校，發現其中近 30% 的人在中國攻讀本科學位的比其餘任何國家都多，其中超過一半人繼續在美國學習、工做和生活。

中國的人工智能研究人員可能在美國有更多的機會，調查發現，這些研究人員首選的企業和高校包括谷歌、斯坦福、卡內基梅隆大學、麻省理工學院和微軟研究院。中國最好的兩所大學清華大學和北京大學是排名前 25 的機構中僅有的中國高校。

多項研究代表，在美國學習 AI 的中國人極可能會留下。Georgetown 大學安全和新興技術中心的一項研究顯示，2018 年，10 個在美國完成博士學位的人中，有 9 個畢業後至少在美國待了 5 年。

這些數字沒有降低的跡象，但一些組織表示，中美之間最近緊張的關係已經開始影響人才的流動。

西雅圖艾倫人工智能研究所（Allen Institute for Intelligence）首席執行官 Oren Etzioni 說：「我對政府的所做所爲感到恐懼。來自中國的研究人員的申請數量大幅減小，你能有多少次在別人說‘我不打算嘗試’以前把他們趕出去給他們設置障礙？」

中國出生的研究人員是美國人工智能領域的固定成員。 前微軟研究員、現對衝基金 Citadel 首席人工智能官員 Li Deng 幫助改造了用於智能手機和咖啡桌數字助理的語音識別技術。 斯坦福大學教授 FeiFei Li 在谷歌工做不到兩年，幫助其推進了計算機視覺領域的一場革命，這是使軟件可以識別的科學。

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必定程度的政府限制是天然的，業內人士認爲，人工智能研究的不一樣之處在於，研究人員的發現任何人均可以使用，行業該尋找的不是知識產權，而是進行研究的頭腦。

舊金山著名實驗室 OpenAI 的政策主管Jack Clark 說：「對於許多基礎的人工智能研究而言，進展中的關鍵因素是人，而不是算法。」