我知道你们贵,但没想到这么贵!一文看懂AI人才百万美元年薪因何而来?

来源 | The New York Times

作者 | Cade Metz

编译 | 高静宜、不定项、王艺

如今,几乎所有的科技巨头都在进行 AI 项目,它们为了在 AI 时代拔得头筹,甚至愿意为相关人才支付百万美元的年薪。

相比于科技巨头,硅谷的初创公司对于人才总是有着独特的吸引力:与初创公司携手同行,你将拥有一部分股权。如果公司成功上市,「一夜暴富」的梦想将不难实现。

现在,随着科技行业竞相拥抱人工智能,这种潜在的人生转折点可能越来越多——至少对于那些懂 AI 的技术人员来说是如此。

从面部解锁的智能手机,到提供医疗帮助的对话式机器人,再到自动驾驶汽车,科技巨头纷纷在AI领域押入巨额赌注。在这个充满顶级人才的领域,追逐未来的科技行业对薪水从不吝啬。

例如一些刚刚毕业的博士生或者从业多年的硕士生,他们每年的薪水都在 30 万美元至50 万美元之间,除年薪外,还有公司的股票加成。透露这些信息的 9 名 AI 从业人员均要求匿名,因为他们不想破坏他们的职业前景。


Luke Zettlemoyer

一些 AI 领域的知名人才,在工作四五年后,薪水和股票升值所带来的收入已经能够达到数百万美元。时机成熟时,他们会像职业运动员一样,更新或者协商新的合同。

此外,这些 AI 项目的高层人员一般有着丰富的执行和管理经验,对于这样的人才来说,回报更是惊人。这在谷歌无人驾驶部门的前任领导者 Anthony Levandowski 的案例中有所体现。从今年的一份法庭文件中可以看出,Levandowski 从 2007 年开始与谷歌合作,直到 2016 年加入 Uber 之前,他所获得的激励回报已经超过1.2亿美元。

薪水涨得太快,以至于一些人开玩笑说,科技行业需要效仿美国职业橄榄球联盟的做法,为候选者设定工资上限。「这会让事情变得容易一些。」微软的一位招聘经理说,「不,是轻松很多!」

实际上,巨额薪水是由外部竞争和内部需求等很多因素推动的。从外部因素看来,汽车行业正在与硅谷争夺自动驾驶领域的人才,所以薪资水涨船高。在内部因素上,像 Facebook 和谷歌这样的科技巨头认为 AI 能够解决一些行业痛点,例如打造智能手机以及家庭设备的虚拟助手,或者检测网络上有攻击性的内容,所以他们愿意为此付出更多。

最重要的是,现在整个行业都在面临人才短缺问题,大公司也在极尽所能解决这一问题。然而,攻克 AI 行业的这一难关并非易事。据位于加拿大蒙特利尔的人工智能孵化器 Element AI透露,全世界只有不到 10000 人具备足以进行 AI 领域尖端研究的能力。

「现在我们所看到的行业高薪可能并不一定对社会有益,但从大公司的角度出发,这些开高价的行为也是比较合理的。」曾在谷歌任职的卡内基梅隆大学系主任 Andrew Moore 说道,「他们急于确保自己可以争取到那些可以胜任这项工作的人才。」

报告显示,2014 年谷歌花费 6.5 亿美元收购 AI 初创公司 DeepMind。彼时,DeepMind 只有 50 名左右的员工,这足以说明问题。根据公司发布的年度财务报告显示,去年,公司的员工数目扩大到了 400 人,在人员扩张方面的花销总计 13.8 亿美元,平均在每个员工身上投资 34.5 万美元。

「一般的公司是很难与之竞争的,对小公司来说更是如此。」高科技猎头公司 CyberCoders 的主管 Jessica Cataneo 如是说。



现阶段,AI 研究的前沿技术是一种名为深度神经网络的算法模型,这些网络可以通过数据分析自己的学习任务。例如,通过观察几百万张小狗图片的模式,神经网络能够学习如何识别小狗。神经网络的数学概念可以追溯到 20 世纪 50 年代,不过直到 5 年前,这种方法才在学术界和工业界大范围兴起。

2013 年,谷歌、Facebook 等公司开始招募从事 AI 相关技术的研究人员,这类人才在当时并不多见。目前,神经网络有助于识别上传到 Facebook 上的照片中的人脸,帮助亚马逊 Echo 这类智能助手识别语音指令,也能立即翻译出微软 Skype 电话服务中的外语。

基于这样的方法,研究人员开始着手自动驾驶汽车的研发,医疗服务领域的部署,希望能够通过扫描医学影片识别疾病,希望虚拟助手不仅可以识别语音也能理解语音的意思。此外,他们还在研发一些此前人们从未见过的东西,例如股票自动交易系统和可以捡起物体的机器人等。

由于 AI 领域的专家数量非常有限,大型科技企业将目光投向高等院校以及科研机构,开始致力于聘请最优秀的学术界人才。此举导致了可以教授这一技术的教授数目的锐减。

Uber 在 2015 年从卡耐基梅隆大学挖走了 40 名 AI 领域的科学家,助力其自动驾驶项目的研发。在过去的几年里,斯坦福大学中,4 位在学术界最富盛名的 AI 专家均离开或放弃了教授职位。在华盛顿大学,20 位 AI 领域的教授中有 6 位目前处于休假或半休假状态,并为外部公司工作。 

艾伦人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)负责人 Oren Etzioni 表示,大家对于从学界进入工业界的教授们总会有种不好的印象。其实 Oren 本人在加入艾伦研究所之前,曾是一位华盛顿大学教授。

很多教授正在想方设法进行权衡。比如,来自华盛顿大学的 Luke Zettlemoyer 拒绝了一个谷歌运营的实验室的邀请,这个实验室位于西雅图,当时给他的薪水是现在的三倍(据公开资料显示,Luke 现在的年薪是 18 万美金)。他选择了艾伦人工智能研究所,因为在这里他能够继续执教。



「很多教员都在做类似的事情,他们在业界与学界都有涉足,只是花费时间的比例不等。」Luke 说,「工业界的薪水相对来说要比学术界高很多,但教员们仍然考虑留一只脚在学术界,很大一部分原因在于他们还抱有一颗做学者的心。」

为了吸纳更多的 AI 工程师,一些公司,例如,li谷歌和 Facebook 会在内部组织培训,希望让公司已有的工程师掌握深度学习以及 AI 相关技能。另外,还有像 Fast.ai 这样的非营利机构以及像由前斯坦福大学教授、谷歌大脑 元老之一吴恩达创办的 Deeplearning.ai 这样的公司,提供线上课程。

要掌握深度学习的基本概念并不难,仅需要略高于高中水平的数学知识。但要成为真正的 AI 专家,却需要极高的数学水准以及对于相关技术的敏锐直觉。并且在例如无人车、机器人以及健康领域,还需要研究者具备特定的领域知识。

为了跟上时代的步伐,一些规模小一点的公司正在以其他方式搜寻人才。一些公司开始雇佣物理学家以及天文学家,因为这些人也具备相应水平的数学功底。美国的一些初创企业将触手伸向亚洲、东欧这些人员薪资水平较低的地区。

Skymind 创始人兼 CEO Chris Nicholson 谈到,「我无力与谷歌竞争,也不想竞争。」Skymind 是一家位于旧金山的初创公司,他们的员工来自八个国家。「所以我在那些工程师文化相对不那么值钱的国家招人,并且给候选者很有吸引力的薪资待遇。」

但其实,行业巨头们也在做这样的事情。谷歌、Facebook、微软等公司在多伦多和蒙特利尔均开设了 AI 实验室,除美国本土之外,这些公司大部分的研究是在这里进行的。谷歌还开始在中国招人,而中国长久以来是微软的地盘。

毫无意外地,很多人表示人才市场的紧俏在近年来不会得到缓解。

蒙特利尔大学教授、行业领军者 Yoshua Bengio 表示,「很明显,现在的情况是供不应求,而且短时间内这样的情况还将持续,因为培养一名博士需要很多年的时间。」

入门人工智能人才产业
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