頂尖AI人才:10%在中國 50%在美國

2019/06/05


  日本經濟新聞(中文版:日經中文網)日前獲悉,主導人工智慧(AI)研究和開發的約半數頂尖人才集中於美國。日本的人才僅佔全球的不到4%,落後於中國和英國。對日本而言,在海外接受專業教育的AI人才很少,欠缺人才多樣性等課題也浮出水面。AI是數據經濟的核心技術。如果負責最尖端研究的群體薄弱,日本的競爭力有可能下降。日本政府和企業已開始採取行動。

     

  加拿大的AI初創企業「Element AI」根據2018年內在21個國際學會上發表的論文調查了作者人數和經歷,統計了頂尖AI人才的分佈。

     

       

  調查顯示,全球有2.24萬AI方面的頂尖人才。其中約半數在美國(1萬295人),其次是中國(2525人)佔到1成。英國(1475人)、德國(935人)和加拿大(815人)次之。日本以805人排在第6位,僅佔到整體約3.6%。

     

  日本的人才質量也成為課題。調查顯示,日本的人才缺乏多樣性。與其他國家相比,在海外接受過專門教育的國際型人才在日本很少。在外國學習之後,去日本企業工作的比率僅為17%,在17個主要國家和地區中排在倒數第2位。此外,日本女性人才的比率最低,僅有9%,是全球平均(18%)的一半。

    

  以多樣性的成員推進AI開發很重要。通過研究者之間的人脈接觸最尖端技術,容易推動共同研究。據稱由相同人種和性別團隊打造的AI進行判斷時容易出現偏頗。

      

  在最尖端的AI研究方面,提高數據分析效率、消除分析偏頗的技術、淺顯易懂地向外界展示判斷過程的手法等技術創新取得進展。大學與企業的共同研究也很多,這將直接推動各國企業的競爭力提高。

    

  例如,2018年夏季在京都召開的國際學會上,筑波大學準教授秋本洋平獲得最優秀論文獎。他研究的是使提高AI判斷精度的開發工作自動化。這有助於大幅削減AI開發週期和成本。

      

  秋本準教授曾任職於法國的國立研究所,他指出「在國際學會上,日本人發表的論文數量很少,存在感很低」,對日本研究人才的短缺感到擔憂。原因之一被認為是日本的教育政策落後。秋本表示,「AI領域的新發現源於高等數學知識的情況正在增加,但日本跨越領域的研究體制薄弱」。

     


        

  AI人才較多的歐美和中國近年來出台國家政策,培育了覆蓋綜合科學技術領域的人才。美國自10多年前開始,推行理科和數學教育的振興政策,大幅增加了科技相關教師人數。中國也於2017年制定新一代AI發展計劃,推進新設置AI專業等。

      

  而日本始終維持理學系和工學系等傳統的學科劃分,培養精通數學和計算機技術等多個領域的人才進展遲緩。設置AI相關專業學科的只有滋賀大學等數所學校。日本經濟産業省和文部科學省在3月歸納的報告中指出,「負責信息政策的經濟産業省很晚才注意到數學的重要性」。

 

資料圖

      

  日本政府試圖奮起直追,3月提出了每年培育25萬AI人才的目標。計劃推動幾乎全部理工科大學生和部分文科生學習AI專業知識。

     

  對企業來説,從海外吸引優秀人才也將成為課題。麥肯錫諮詢公司的野中賢治指出,「如果日本企業也給出高薪,可以從全世界招聘人才」。在收入以外的方面,「關鍵是營造讓人才積極工作的公司內部環境,應給予人才為業務作出巨大貢獻的機會等」。

   

  日本提出與歐美建立國際數據流通圈。但如果準確分析數據的AI開發落後,則難以充分推動增長。改變教育體制、培育AI研究的頂尖人才成為日本的當務之急。

   

  日本經濟新聞(中文版:日經中文網)平本信敬

  

版權聲明:日本經濟新聞社版權所有,未經授權不得轉載或部分複製,違者必究。