美國信息技術(shù)與創(chuàng)新基金會（Information Technology and Innovation Foundation，ITIF）的數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心發(fā)布《誰會在人工智能角逐中獲勝：中國、歐盟或美國》（Who Is Winning the AI Race: China, the EU or the United States？）報告。該報告通過對人才、科研、開發(fā)、應(yīng)用、數(shù)據(jù)和硬件六類指標進行比較，對中國、美國、歐盟人工智能發(fā)展現(xiàn)狀進行測算。本文主要對六類指標中的人才指標進行分析。
一、主要發(fā)現(xiàn)
目前，美國在人工智能發(fā)展方面處于領(lǐng)先地位，中國迅速追趕，歐盟緊隨其后。在考察的六類指標中，美國有四類指標領(lǐng)先（人才、科研、開發(fā)和硬件），中國有兩類指標領(lǐng)先（應(yīng)用和數(shù)據(jù)），歐盟沒有領(lǐng)先指標，在人才方面緊隨美國。根據(jù)該報告的評分方法，按照滿分100分計算，美國以44.2分居于領(lǐng)先地位，其次是中國（32.3分）和歐盟（23.5分）。
1. 美國處于領(lǐng)先地位
第一，美國擁有最多的人工智能初創(chuàng)企業(yè)，其人工智能初創(chuàng)生態(tài)系統(tǒng)獲得的私募股權(quán)和風險投資最多。第二，美國引領(lǐng)了傳統(tǒng)半導體和為人工智能系統(tǒng)提供動力的計算機芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。第三，雖然美國發(fā)表的人工智能學術(shù)論文數(shù)量落后中國和歐盟，但論文的平均質(zhì)量最高。第四，雖然美國整體的人工智能人才總量少于歐盟，但其人才更為精英化。
2. 中國在人工智能方面領(lǐng)先于歐盟，并且正在迅速縮小與美國之間的差距
中國比歐盟和美國擁有更多的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限，因為當今許多人工智能系統(tǒng)都利用大型數(shù)據(jù)集來準確地優(yōu)化其模型。在風險資本和私募股權(quán)融資中，中國的人工智能初創(chuàng)企業(yè)在2017年獲得的資金超過了美國初創(chuàng)企業(yè)。相比高質(zhì)量的人工智能人才方面，中國落后于美國和歐盟。截至2017年，包括意大利在內(nèi)的幾個歐盟成員國的人工智能研究人員在國際上排名前10％的人數(shù)超過了中國。盡管如此，中國在大多數(shù)指標上都取得了明顯的進步，在資金和人工智能應(yīng)用方面大大超過了歐盟。
3. 歐盟雖然在許多指標上處于落后水平，但歐盟也具有很強的競爭力
歐盟擁有按人口比例來說更多的人工智能研究人員，并且通常也產(chǎn)生更多的研究成果。但是，歐盟的人工智能人才數(shù)量與其在商業(yè)上應(yīng)用人工智能和投入資金之間存在脫節(jié)。例如，2017年，美國和中國的人工智能初創(chuàng)企業(yè)獲得了比歐盟2016—2018年連續(xù)三年更多的風險投資和私募股權(quán)融資。歐盟的落后影響其享受人工智能的經(jīng)濟和社會利益，進而影響全球人工智能治理的目標的實現(xiàn)。
4. 從人工智能勞動力規(guī)模看，中國落后于美國和歐盟
該報告通過分析其勞動力規(guī)模來計算每個指標的得分，美國領(lǐng)先（58.2分），歐盟排名第二（24.3分），中國排名第三（17.5分）。報告顯示，中國、歐盟和美國各自具有不同的優(yōu)勢領(lǐng)域，可以對其改善從而在人工智能經(jīng)濟中更具競爭力。例如，中國應(yīng)擴大在大學教授與人工智能相關(guān)學科的能力，鼓勵研究質(zhì)量勝于數(shù)量，培養(yǎng)更強的開放數(shù)據(jù)文化。歐盟應(yīng)重點制定激勵人才留在歐盟的政策，幫助將研究成果轉(zhuǎn)化為商業(yè)應(yīng)用，鼓勵發(fā)展能夠更好地在全球市場競爭的大企業(yè)，改革法規(guī)以更好地利用數(shù)據(jù)做好人工智能研究。美國應(yīng)著重擴大其在人才基礎(chǔ)上的政策，鼓勵國外人工智能人才移民，增加研發(fā)激勵。（表1）
5. 未能開發(fā)成功的人工智能產(chǎn)品或服務(wù)的國家將面臨失去全球市場份額的風險
人工智能科學的發(fā)展，尤其是在大學中，研發(fā)成果可以在世界范圍內(nèi)傳播。許多AI的研發(fā)，特別是那些專注于健康、環(huán)境和教育的研究可以使所有國家受益。2019年，中國和美國的研究人員開發(fā)了一個AI系統(tǒng)，可以準確診斷常見的兒童疾病。該系統(tǒng)診斷出哮喘的準確率超過90％，診斷出腸胃疾病的準確率達到87％。此外，由于許多AI研究成果都是開放的，因此世界各地的研究人員都可以從其他人的成果中迅速學習。
二、人才是人工智能研究的關(guān)鍵
中國、歐盟和美國政府已宣布或采取了許多人才舉措，以改善和擴展其AI人才。2018年，中國教育部宣布了一項促進AI教育的計劃。作為回應(yīng)，幾所中國一流大學開設(shè)了AI系和專業(yè)。英國政府宣布，將為多達1000名學生支付高達1.15億英鎊（1.29億美元）的學費，支持學生攻讀AI博士研究生。特朗普總統(tǒng)發(fā)布了一項行政命令，重點是提升獎學金、擴大培訓計劃以及為從事AI研究的大學教授提供資金支持。
從AI研究人員的數(shù)量來看，以頂尖AI研究人員的數(shù)量以及AI研究人員的學位程度來評估中國、歐盟和美國的人才和培養(yǎng)人才的狀況。數(shù)據(jù)顯示，美國在人工智能人才方面居領(lǐng)先地位（6.7分），其次是歐盟（6.2分）和中國（2.1分）。在控制勞動力規(guī)模方面，美國（8.4分）也領(lǐng)先歐盟（5.8分）和中國（0.9分）。
1. AI研究人員數(shù)量
2007—2017年，發(fā)表期刊文章或獲得與AI相關(guān)的專利的人，歐盟有43064位，領(lǐng)先于美國（28536）和中國（18232）。實際上，來自德國（9441）、英國（7998）、法國（6395）、西班牙（4942）和意大利（4740）的人工智能研究人員總數(shù)已超過美國。在研究人員配比方面，美國（每100萬工人中有173位AI研究人員）領(lǐng)先歐盟（173個）和中國（23個）。（表2）
2. 頂尖AI研究人員數(shù)量（H指數(shù)）
相比于研究人員的數(shù)量，質(zhì)量或許更重要。H指數(shù)是評價科研人員質(zhì)量的指標之一，它衡量的是研究人員的生產(chǎn)率和影響力。報告根據(jù)H指數(shù)排名統(tǒng)計了國際前10％的AI研究人員的數(shù)量。截至2017年，歐盟約有5787名高H指數(shù)研究人員，領(lǐng)先于美國（5158）和中國（977）。英國（1177）、德國（1119）、法國（1056）、意大利（987）和西班牙（772）總計有5111名高H指數(shù)人員。在勞動力規(guī)模方面，美國（每百萬工人中就有31名研究人員）領(lǐng)先于歐盟（23個）和中國（1個）。（表3）
3. 頂級AI研究人員數(shù)量
衡量研究人員質(zhì)量的第二個標準是在頂尖AI學術(shù)會議上發(fā)表文章的作者數(shù)量，AI初創(chuàng)公司Element AI追蹤了2018年的21場AI會議。美國（10295名研究人員）領(lǐng)先于歐盟（4840名）和中國（2525名）。按照人均指標來統(tǒng)計，美國（每百萬工人中有62名研究人員）領(lǐng)先于歐盟（19個）和中國（3個）。（表4）
培養(yǎng)AI人才也很重要。報告統(tǒng)計了在2018年21個主要學術(shù)會議上發(fā)表文章的研究人員獲得博士學位的地區(qū)。在美國（44％）獲得博士學位的研究人員比歐盟（估計的21％）和中國（11％）的總和還多。這為美國提供了AI人才優(yōu)勢，很大程度上是因為79％的學生獲得了博士學位。在美國獲得數(shù)學或計算機科學學位的人大部分都留在了美國。（表5）
三、人才是世界各國爭奪的焦點
1. 歐盟沒有利用AI人才，其地位不安全
歐盟在AI人才方面緊隨美國之后，但在商業(yè)利用AI方面可能會繼續(xù)落后，在商業(yè)上的AI人才比美國少，美國正在吸引大量的外國人才（包括歐洲人才），中國制定一攬子留才計劃，以增加AI人才數(shù)量。
2. 歐盟在全球領(lǐng)先企業(yè)中工作的AI人才較少
據(jù)數(shù)據(jù)顯示，盡管歐盟擁有大量的AI人才，但其頂級企業(yè)的人才卻落后美國公司，歐盟缺乏風險資本和私募股權(quán)融資，可能會損害其發(fā)展全球領(lǐng)先AI公司的能力。例如，根據(jù)AI論文和專利記錄，2017年AI人才最多的20家公司中，有一半位于美國。這10家美國公司合計擁有1623名AI工作者。與之相比，歐盟只有6家這樣的公司，共有522名AI員工。進入前20名的唯一中國公司是華為，擁有73名員工。同樣，根據(jù)H指數(shù)，在AI研究人員最多的20家公司中，2017年歐盟有85人，美國有232人。
3. 美國正在吸引更多的AI人才
中國和歐盟擔心的另一個問題是，與歐盟和中國相比美國仍吸引著更多來自其他國家的AI人才。有數(shù)據(jù)統(tǒng)計，1998—2017年，有1283名外國AI科研人員從國外來到美國工作。中國和歐盟分別吸引了58名和834名此類研究人員。此外，由愛思唯爾（Elsevier）收集的數(shù)據(jù)顯示，1998—2017，美國吸引的外國學術(shù)研究人員數(shù)量（318名AI研究員）多于離開美國的研究人員數(shù)量（166名）。
4. 中國正在大力培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域人才
第一，在投資人工智能教育方面。2017年，國務(wù)院發(fā)布了一項計劃，鼓勵高校設(shè)置AI學科。2018年，教育部啟動了多項促進AI教育的舉措，這些舉措包括建立50個AI研究中心、世界一流的在線課程以及5年培養(yǎng)500多名教授和5000多名學生。自2016年以來，清華大學、中國科學技術(shù)大學和上海交通大學已經(jīng)增加了AI和機器學習課程的注冊學生人數(shù)。例如，2016—2018年，中國科學技術(shù)大學的AI和機器學習課程的注冊人數(shù)從1745名增加至3286名。第二，中國研究人員可以快速學習吸收其他國家開發(fā)的高級算法，AI研究人員在公開的預出版物網(wǎng)站上詳細介紹其AI模型的體系結(jié)構(gòu)以及如何實現(xiàn)和培訓它。與西方國家翻譯中文論文相比，中國研究人員翻譯英語AI出版物的頻率明顯更高、更快，從而造成信息不對稱。第三，企業(yè)家李開復認為，中國缺乏高端人才并不是阻礙其引領(lǐng)人工智能發(fā)展的主要障礙。當前時代AI應(yīng)用商業(yè)化表現(xiàn)得很好，他認為，深度學習等領(lǐng)域的重大突破會每隔幾十年發(fā)生一次，而AI已經(jīng)進入了一個新興的時代，它符合中國的國情，擁有大量的高技能，雖然不一定是最好的AI研究人員和實踐者。數(shù)據(jù)將成為決定AI系統(tǒng)功能的決定性因素。
