越来越多 AI 领域的人才从学术界流向产业界，计算机科学博士毕业留在学术界的人才比例达到历史最低点。
蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio是深度学习的先驱之一，他认为AI学术界的人才流入大科技公司会阻碍这一领域的学术研究。在接受《金融时报》采访时，Bengio说：“科技公司挖走了很多人才，这造成了学术界人才的短缺。这对那些公司来说有好处，但对学术研究来说不是件好事。”
Bengio说他选择留在学术界是因为他在学术届的研究工作能带来更广泛的影响，他说：“我能为全人类作贡献，而不是为某一个公司赚钱。” 归功于Bengio教授的声誉，蒙特利尔大学和该市的麦吉尔大学宣称有1500名AI研究人员，人才集中度高于世界上任何其他地方。
深度学习使用模拟大脑神经元层的神经网络，为最近的人工智能研究带来了许多突破，但Bengio说，该领域仍然处于初级阶段。“人们没有意识到，现在深度学习的工作方式仅仅是复制了人类世界的非常肤浅的方面，”Bengio 说，“一个两岁幼儿能理解的东西，对计算机来说却非常艰难。”
《华尔街日报》：AI人才从学术界流向产业
谷歌公司16日宣布聘请斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞负责该公司一个新的AI小组，这是人工智能领域的学术明星被科技巨头挖走的最新消息。
李飞飞，这位备受尊敬的计算机科学家在她的Facebook中写道，她加入谷歌的原因部分是为了“民主化 AI”（Democratize AI）。近年来一些大学的顶尖教授陆续离开学术界接受工业界的技术职位，李飞飞也加入了这一潮流中。
李飞飞在twitter上表示，自己扔将担任教师。
近年人工智能领域的顶尖人才从大学流入大公司的例子有，Geoffrey Hinton离开多伦多大学加入谷歌，纽约大学的Yann LeCun加入Facebook，斯坦福大学的吴恩达加入百度，卡内基梅隆大学的Alex Smola去了亚马逊。这些研究人员中多数还保留大学的职位，但工作量减少了。
研究人员担心，科技巨头们正在排空大学的科学家，这些科学家肩负培养下一代研究者的责任，并且在天文学、环境科学、物理学等领域亟待解决的迫切问题中作出着切实的贡献。
计算机科学博士毕业留在学术界的人才比例达到历史最低点
根据美国国家科学基金会的数据，美国的计算机科学博士毕业后选择工业界工作的比例在过去十年中从38%上升到57%。根据计算研究协会的数据，虽然该领域的博士学位人数有所增加，但留在学术界的比例已经达到历史最低点。
越来越多的计算机科学博士进入工业界，少部分留在大学。
这种趋势可能对毕业后留任教职的博士生数量产生长期影响，毕竟需要三到五年才能取得计算机科学博士学位。佐治亚理工学院娱乐情报实验室主任Mark Riedl说：“人们开始质疑，大学是否在某种意义上损害了满足未来的行业需求的能力。”
蒙特利尔大学蒙特利尔学习算法研究所主任Yoshua Bengio表示，这种趋势在深度学习领域尤其严重。深度学习是一种AI技术，在诸如图像搜索、机器翻译、广告投放等很赚钱的应用中发挥着重要作用。CMU计算机科学学院院长Andrew Moore认为，人工智能专业的学生“在公司中的价值500万到1000万美元是底线”。
科技巨头们为研究人员提供了很少有大学能够匹敌的优势，包括稳定的资金、大型数据集和强大的计算能力，以及创造能触及数百万用户的产品的激情。科技公司的薪资也比大学高得多，而且包括股票期权等潜在好处。根据NSF的数据，2014年计算机和信息科学博士后的平均年薪是55000美元，而科技公司实验室的平均年薪为110000美元。
研究人员担心，大学的人才流失将阻碍环境科学等领域中一些迫切问题的进展。美国国家大气研究中心的Sue Haupt说：“我担心这种趋势会减缓大学和研究实验室里的研究发现，因为我们失去了一些最聪明的人才。”该研究中心的一位顶尖研究人员被国际商业机器公司的一个分公司Weather Company挖走。
卡内基梅隆大学应对这类人才争夺战的方式是允许教授在大学和公司之间来回。Moore博士假定他雇用的研究人员中有10%至20%会在任一特定的时间段“缺勤”去工业公司工作，或者去创业。他说，“我们其实鼓励研究者在学术和产业中进出”。
包括微软、谷歌和Facebook在内的技术巨头里的AI专家们表示，他们正试图通过为大学研究机构提供资金以及为学生们提供培训机会来减轻学术界向工业界的人才流失。IBM最近成立了一个由六所大学组成的名为“认知地平线网络”（Cognitive Horizons Network）的联盟，根据IBM研究中心副总裁Guru Banavar的说法，该联盟的目的是将学术界人才留在大学。上周，谷歌公司承诺向蒙特利尔大学 Bengio 博士的AI实验室提供340万美元资金，这是该组织行动的一部分。Facebook，百度和微软也说他们将资助学术研究。
某些情况下，科技公司也允许他们从学术界挖来的研究人员保留大学职位。但在科技公司的任职不可避免会削减教学时间，有时也会限制于工作有关的话题的讨论。李飞飞在她的Facebook博文中表示，她将继续在斯坦福大学教书，但没有说更多细节。Hinton博士在谷歌任职的同时也保留在多伦多大学的教职，指导着三位研究生。Facebook AI研究团队的负责人LeCun博士本学年也在纽约大学开了一门课程，而他刚加入Facebook时在纽约大学开的课程有两门。
康奈尔大学AI教授Bart Selman 认为：“虽然[工业界的]一些研究人员在他们的学术机构中继续发挥着作用是好事，但对学生来说当然不是同样的好事。”一些大学里AI相关的课程学生增加了三倍以上，使得余下的教师花在每个学生身上的时间少了很多。
