2019全球AI人才报告:美中英德加处于领先

  一些有力的证据表明,AI顶级人才供不应求。但是对于人才的稀缺度和集中度却缺少精确的信息。为此,element.ai团队连续第二年对全球AI人才的范围和广度进行调查。其研究主要依赖3个数据来源。1)AI领域21个领先的科学会议的出版物,分析其作者的概况。2)分析若干LinkedIn定向搜索的结果,看看有多少人自称是博士并且具备相应的必须技能的。3)外部报告及其他二手来源,帮助寻找相关背景,并更好地理解迅快变化的全球AI版图中的人才情况。

  报告发现,2018年有22400人在一或多个机器学习的顶级会议上发表了论文,比2015年提升了36%,比去年也涨了19%。同行评审的出版物数量也比2015年提高了25%,比去年提高了16%。不过在这些会议上发表文章的研究人员当中,女性仅占18%,显得名额不足。报告还发现,全球的AI人才池是高度流动的,大概有1/3的研究人员的雇主所在国家与其获得博士学位所在国家是不一样的。报告的分析表明,在21种刊物上发表过作品的作者当中有18%(约4000人)对有着重大影响的研究(以过去2年被引用数为衡量)做出过贡献。而拥有高影响力研究人员最多的国家依次是美国、中国、英国、澳大利亚以及加拿大。

  对LinkedIn简历的辅助调查表明,有36524人符合自称的AI专家资格,这比2018年的报告数字增加了66%。

  此次调查的发现表明,无论是自我报告的AI专家数量,还是作者和在AI会议上发表的科学论文数量,均有了显著的提升和拓展,这反映出该领域的活力和国际化。

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  对AI专家的需求空前高涨,自学习的算法预计可让公司更好地驾驭发展性,获取重要但此前不可见的信号,提供实时洞察,帮助员工更好地完成工作。

  去年的第一次全球AI人才调查确认了一个AI业界的普遍假设:即有人工智能经验的博士很难找。今年的调查将学术会议的样本从3个提高到21个。同时还细分了性别、人才流动以及影响力指数情况。同时,报告还收集了LinkedIn上面的简历情况来评估自我报告的AI专家趋势。最后,报告还将发现与外部报告和来源的数据进行关联。