2019全球人工智能人才报告:缺口放大,中美交流是主线

根据jfgagne近日发布的2019全球人工智能人才报告(获取报告原文请关注IT经理网微信号:ctociocom,后台回复:AI人才报告),全球人工智能人才库正在增长,全球流动性大,但需求仍然超过供给,中美人才交流占据主流。据报告中引述的LinkedIn数据,(自称)AI领域的专业人员数量在过去一年中增长了66%,从2018年的22,000人增加到今天的36,000多人。2018年顶级会议上发表的人工智能论文数量(其中女性作者占比18%)比2015年增长了36%,比2017年增长了19%。

报告的主要亮点信息如下:

全球最重要的21个人工智能会议

  • 计算语言学协会北美分会年会 (NAACL
  • 促进人工智能促进会议(AAAI
  • 计算语言学会议协会(ACL
  • 计算机视觉和模式识别会议(CVPR
  • 自然语言处理经验方法会议(EMNLP
  • 学习理论会议(COLT
  • 神经信息处理系统会议(NeurIPS
  • 人工智能不确定性会议(UAI
  • 遗传和进化计算会议(GECCO
  • 国际声学,语音和信号处理会议(ICASSP
  • 国际人工智能与统计会议(AISTATS
  • 自治代理和多代理系统国际会议(AAMAS
  • 国际计算机视觉会议(ICCV
  • 智能机器人和系统国际会议(IROS
  • 国际机器学习会议(ICML
  • 医学图像计算与计算机辅助干预国际会议(MICCAI
  • 机器人与自动化国际会议(ICRA
  • 国际人工智能联合会议(IJCAI
  • INTERSPEECH
  • 机器人:科学与系统(RSS
  • 计算机视觉应用冬季会议(WACV

性别不平衡问题严重

由于人工智能和机器学习将对整个社会产生深远影响,女性的参与尤为重要(编者按:正如俞敏洪所言),但现实是:性别失衡问题在人工智能和机器学习领域尤为严重。

报告与Wired合作对去年三个主要的AI学术会议进行调查,发现只有12%的作者是女性。

根据斯坦福大学出版的AI Index 2018报告,女性在本科人工智能和机器学习课程中的比例不足:斯坦福大学2017年人工智能课程简介男性占74%,加州大学伯克利分校的男生占73%。参加大学机器学习入门课程的女性比例更低,其中男性占斯坦福大学课程学生的76%,加州大学伯克利分校课程学生占79%。同一份报告发现,在美国,大多数申请 AI工作的申请人(71%)都是男性。

下表是人工智能会议中各国/地区女性占比,西班牙居首:

人工智能就业地图:美国、中国、英国、德国和加拿大占据72%的就业机会

人工智能人才全球流动性高:中美交流占据主流

报告调查样本中几乎三分之一(27 %)的研究人员在一个与他们接受培训的国家不同的国家的雇主工作。在拥有至少150位作者的国家中,这一比例甚至更高,为32 %。人工智能人才“贸易逆差”(进口人才比出口多的)地区和国家有十个:台湾、瑞典、韩国、西班牙、美国、瑞士、中国、日本、英国和澳大利亚。其中瑞士和瑞典的回流比例最高,分别有50%和49%的人才接受了海外培训,英国排名第三,其44%的研究人员在国外获得博士学位。中国的最大人才来源是美国(475名),而美国最大的人才来源则是中国(440名),中美两国都是对方最大的人才输入国,中国存在轻微的“贸易逆差”。

各国人工智能人才专业背景对比:俄罗斯、美国数学与统计专业超过计算机科学专业

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