Science：AI比赛，学术界输了

乱蹦的柳丁

原标题：Science：AI比赛，学术界输了
Pine 发自凹非寺
量子位 | 大众号 QbitAI
AI畛域，重心已从学术界转移到了产业界，而且失衡还在持续。
Science在最新一期正刊上发了一篇文章，整顿了近几年AI畛域的相干数据，后果也是高深莫测：
AI比赛，学术界输了。
AI比赛，学术界输了。

Science统计了论文、AI最大模型以及SOTA模型在各个畛域的占比。
从2016年开始，产业界在当先的人工智能会议上发论文的占比开启了横蛮成长的趋向。
4年时间，在论文数量上，产业界简直从学术界“攫取”了20%。

AI畛域的10大模型，2013年以前还都是学术界居于主导位置。
之后，产业界继续发力，到了2016年，再日后10大AI模型简直全都来自产业界。

SOTA模型就更不必说了，去年一年，产业界间接攻克了言语模型和图象分类的SOTA，
剖析情感、语义联系和指标检测的SOTA大略是产业界和学术界各自一半的效果，机器翻译的SOTA则全都来自学术界。

固然，这一趋向在网友们的心中也都是心领神会的事实，乃至有人做出meme图来调侃：

学术界人材流失惨痛
之所以形成当初的场面，最最最首要的一个缘故就是：
人材流失。
人材流失。
以北美大学的数据为例，目前 专门从事AI钻研的计算机博士正在涌入产业界：
2004年，只要21%的博士选择进入产业界，到了2020年，进入产业界的博士比例曾经将近 70%。
2004年，只要21%的博士选择进入产业界，到了2020年，进入产业界的博士比例曾经将近 70%。

而且，这个数据仅限于 AI钻研标的目的的人材。
能够从近几年的数据看出，普通计算机迷信的产业需要并无显著的变动，倒是专攻AI畛域的人材，市场需要从2006年至今翻了 8倍。

那为啥AI人材都从学术界流向产业界了呢？
从大的层面下去讲，和Science以前提到的算力无关。
不言而喻，在这块儿，产业界相较于学术界有很大的劣势。

工欲善其事，必先利其器，谁的算力弱小，天然也就可以吸纳更多的人材。
但其实说白了，算力强不弱小很大水平上依赖于资金投入。
举个栗子

：
学术界的科研资金来源次要来自政府的反对，2021年美国相干部门在人工智能上的投入是15亿美元，同年欧盟的投入是十二亿美元。
而比拟之下，寰球AI产业这一年的收入曾经 超过了3400亿美元。乃至，2019年谷歌母公司Alphabet在其子公司DeepMind上的投资就曾经高达15亿美元。
固然，下面这些都是站在对比微观的角度来谈的，那作为独自个体的钻研人员又是如何斟酌的呢？
博士结业刚刚入职OpenAI的钻研员Rowan Zellers就现身说法讲了下。

Rowan Zellers婉言他过后在待业选择时也有在产业界和学术界之间有所纠结，但终究仍是选择产业界，而缘故呢，他也一一列了出来：
学术界进行创始性的零碎建立钻研会变得愈来愈难题  AI畛域的科研本钱正在以指数级减少  学术界转向运用钻研是大势所趋 …… 而人材的流失和算力的歪斜，在一定水平上也能够说是必定后果，在Science的文章中，列出了两点缘故：
AI畛域相较于其余学科畛域有特殊性；  产业界更重视技术商业化。先来讲下AI畛域的这个 特殊性。
在其余学科畛域，学术界和产业界都会天然而然造成一个休息分工，根底钻研交由大学来实现，运用钻研和开发则是产业界的任务。
不外，这一套逻辑其实不合用于AI圈，在AI畛域，根底钻研和运用钻研之间的边界被隐约掉了。
也就是说，产业中使用的运用模型和根底钻研之间有所堆叠，就拿谷歌大脑在2017年开收回的Transformer模型来讲，它不只归属于根底钻研，也能够进一步间接用在产业中。
除此以外，产业界对人工智能投入的减少可能会完成 技术的商业化，这样一来，不只能够为社会提供本质性的利益，关于产业自身来讲，也有所报答。
而学术界呢，资金来源的大头要靠相干机构拨款。
对留校的AI人材来讲，虽然说发论文能够拿奖金升职，但科研也不是独一的任务，他们还有授课工作。
而且个别来讲学术性钻研室都是非盈利性的，好比说Rowan Zellers在参加OpenAI以前，曾在艾伦人工智能钻研所任务：时间倒是花了不少，钱呢。。。
e妹妹妹妹m，这么看来，这一把AI比赛，学术界是完全输麻了。

One More Thing
固然AI比赛，也不克不及说学术界完全输了，在Zeta Alpha统计的论文援用排行榜前100中，学术界和产业界之间仍是均衡得很好的。


△图源：Zeta Alpha
话说回来关于学术界和产业界的AI比赛，你怎么看？
— 完—
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