《經濟學人》：AI人才缺口持續加劇，超2萬家企業爭搶頂尖人才，高薪與股權激勵成常態

OpenAI 的人力資源部門最近面臨不小的挑戰。自今年初以來，這家開發了熱門人工智慧聊天機器人 ChatGPT 的初創公司已失去約十二位頂尖研究員。其中最引人注目的是聯合創始人 Ilya Sutskever，他負責了公司許多重要的技術突破，並在5月14日宣佈辭職。雖然他未說明辭職原因，但許多人推測這可能與去年12月試圖撤換公司總裁 Sam Altman 的行動有關。儘管如此，人才流失對於 OpenAI 來說並不新鮮。據估計，自2016年以來，該公司聘請的約100位 AI 專家中已有一半左右離職。

這種現象並非反映了 Altman 的領導力不足，而是體現了整個技術行業的一種更廣泛趨勢，這種趨勢本身就是由 OpenAI 觸發的。自從2022年11月推出 ChatGPT 以來，AI 勞動力市場已經徹底轉變。市場情報機構 Zeki Research 估計，目前西方約有20,000家公司在尋求 AI 專家。機器學習的快速發展和潛在的技術平台轉變已經改變了僱主對技術人才的需求和這些人才的流向。這導致了一個趨勢，即原本集中在科技巨頭手中的 AI 人才開始向更廣泛的市場分散。

技能是關鍵。儘管像微軟和Google這樣的科技巨頭可能在裁減非工程技術崗位，但他們卻在積極尋找那些能夠理解並開發前沿技術模型的頂尖研究人員。這樣的專家不多，可能只有幾百人，像是 Sutskever 先生或是負責Google AI 項目的 Jeff Dean。這些行業明星因能夠實現重大突破——例如顯著提升 AI 系統的效率或減少錯誤輸出——而受到公司的重視。他們因此極具價值，很多人的年薪都達到了七位數。

有些頂尖人才甚至被直接聘用，無需面試，有時整個團隊一起被招募。比如今年三月，微軟就招募了 Inflection AI 的大部分員工，這是一家開發尖端技術模型的初創企業，包括其聯合創始人 Mustafa Suleyman 在內——據報導，這一行動已引起聯邦貿易委員會的關注。（Suleyman 先生是《經濟學人》母公司董事會的成員。）同時，Meta（Facebook 的母公司）的首席執行官馬克·扎克伯格也親自給Google AI 實驗室 DeepMind 的研究人員傳送電子郵件，試圖吸引他們加入。

更引人關注的是，生成性 AI 如何深刻改變了人才市場的基層結構。根據招聘網站 Indeed 的資料，目前美國每40個軟體開發職位中就有一個涉及到與“生成性”AI相關的技能需求，這類技術讓 ChatGPT 達到了接近人類的互動水平。自2023年初以來，相關職位的需求已增長了超過100倍（見圖表1）。Datapeople.io 的聯合創始人 Amit Bhatia 說，在 ChatGPT 出現之前，一家中型科技公司可能只僱傭幾名 AI 工程師，他們負責開發小型模型來執行一些任務，比如分析客戶郵件的情緒。然而現在，生成模型能夠遠勝於這些小規模的內部開發工作

這樣的結果導致一些 AI 工程師現在的任務是決定採用哪種 AI 系統以及如何將其與公司資料整合。Bhatia 先生提到，自2022年初至今，涉及機器學習操作（簡稱 MLOps）的軟體工程職位列表翻了一番。

同時，市場對不同類型的技能也有了更高的需求。Adept 的另一位聯合創始人 Kelsey Szot 指出，一些人能迅速掌握 AI 工具的使用，並能將它們整合起來，創造出新穎而印象深刻的成果。與那些固守學術的博士不同，這些人雖然提出的想法可能在學術上不夠完美，但能在緊迫的期限內解決實際問題，這在競爭激烈的 AI 初創領域中極具價值。

因此，人才流向也在發生改變。多年來，工程師們紛紛加入五大科技公司：Alphabet（Google的母公司）、亞馬遜、蘋果、Meta 和微軟。Live Data Technologies 這家研究機構跟蹤記錄了這些公司間的人才流動。他們的資料顯示，從2019年1月到2022年11月，這五家公司的人才淨增平均每月為168人。很多離職的員工選擇加入另一家大公司。

然而，在接下來的九個月裡，向科技巨頭流動的 AI 人才出現了逆轉，平均每月都有人才流出。儘管如此，這些大公司仍在增加他們的 AI 員工隊伍，例如從 IBM 和甲骨文這樣的小型科技公司挖來技術人才，這些公司在 AI 領域的影響力相對較小。但即便如此，這些公司的人才淨流入量仍未回到長期平均水平（見圖表2）。

那麼，這些 AI 人才都去了哪裡？一個熱門的去向是 Nvidia，這家公司生產的圖形處理單元正推動著 AI 的快速發展，它的雄心不僅僅侷限於硬體，還擴展到了軟體和應用程式。本月，Nvidia 的市場價值已經超過了3萬億美元，超越了蘋果，並且正迅速接近目前市值最高的微軟。還有一些人選擇加入了更為成熟的初創企業，比如資料庫和 AI 公司 Databricks 以及 OpenAI。

但有約七分之一的離開大型科技公司的員工選擇加入了處於“隱形”狀態的初創公司，這些公司還未推出產品或公佈其計畫。《Attention is all you need》這篇在2017年發表的論文的所有八位作者，他們為當前生成性AI提供了演算法基礎，現已全部離開了當時的僱主Google。其中七人已經創立了自己的公司（另一位則加入了 OpenAI）。

選擇小型初創公司的一個原因可能是經濟因素。對一個 AI 專家來說，從一家成功企業中獲得的股份所帶來的潛在收益，可能會遠遠超過大型科技公司提供的薪資和股票期權。研究人員也越來越傾向於解決有意義的問題。據 Zeki 報告，自2015年以來，每年加入醫療保健行業的研究人員數量增加了20倍，這也許解釋了為什麼Google正在開發名為 Med-Palm 2 的 AI 醫生項目。自主性也是一個重要因素。Noam Shazeer，該論文的一位作者，在去年一個風險資本會議上表示：“在大公司，品牌風險太大，幾乎不可能推出任何有趣的產品。”他隨後共同創立了 Character.ai，該平台允許使用者創造具有不同性格的聊天機器人。

無論是大型科技公司還是小型初創企業，AI 勞動力供應的增長都是一個利好消息。學術界是主要的人才來源之一。斯坦福大學的一項報告顯示，2011年約41%的 AI 博士畢業後選擇進入工業界，這一比例與選擇進入學術界的幾乎相同。到2022年，選擇進入工業界的比例上升到了71%，而進入學術界的比例下降到了20%。此外，大學對 AI 的教育也在增加，自2017年以來，英語授課的 AI 相關學位項目數量已增加了三倍。“現在所有電腦科學系基本上都在向機器學習系轉變，”Databricks 的 Naveen Rao 表示。

對於在全球 AI 行業佔據主導地位的美國公司來說，從其他國家引進人才是緩解人才短缺的另一個途徑。2022年10月，喬·拜登總統簽署了一項旨在放寬移民規定的行政命令，以便讓更多的 AI 專家能夠在美國學習和工作。Google和微軟已向勞工部表達了對該計畫的支援。其他國家政府也在採取類似行動，例如歐盟正在規劃培訓和補貼計畫，中國政府則計畫通過在北京和上海建立 AI 學院等措施來吸引全球人才。

在全球範圍內，爭奪 AI 人才的競爭正變得日益激烈。 (AI深度研究員)