人工智能已经席卷了世界。大型语言模型和机器学习方法的突破以及算力硬件的惊人改进，让如今人工智能的力量已经上升到了“推动新一轮工业革命”的程度。
可以肯定的是，科技界的大量资本和人才将被用于将人工智能应用落地。各国之间在人工智能领域的竞争将比以往任何时候都更加激烈，而且大部分竞争将围绕人工智能生态系统不可或缺的投入：人才。
美国麦克罗波洛智库发布了一份名为《全球人工智能人才追踪调查报告2.0》的报告，阐明了顶级人工智能研究人员和科学家的全球分布与流动情况。
为了进行同类比较，这次更新的2.0版本与1.0版本一样，使用人工智能领域的顶级会议—— 神经信息处理系统大会（NeurIPS）作为样本。在2022年12月的会议上，神经信息处理系统大会接收了创纪录的2671篇论文， 接收率为25.6% ，而2019年为1428篇论文，接收率为21.6%。
从参会人数、投稿规模和受欢迎程度来看，神经信息处理系统大会都算得上最具代表性的人工智能会议，这也意味着它非常适合用于分析顶级（前20%）人工智能研究人才。选择关注顶级人才，是因为美国智库认为顶级人才最有可能在研究突破以及确定商业领域新应用方面发挥引领作用。
《全球人工智能人才追踪调查报告2.0》涵盖以下要点：
1.美国仍然是顶级人工智能人才的首选工作目的地。在美国机构中，美国和中国的研究人员（基于本科学位划分）占顶级人工智能人才的75% ， 高于2019年的58%。此外，美国仍然是精英人工智能人才（排名前20%）的领先工作目的地，并且美国拥有全球60%的顶级人工智能机构。
2.除了美国和中国之外，英国和韩国以及欧洲作为顶级人工智能研究人员工作目的地的比例略有提高。就人工智能研究人员来源（基于本科学位划分）而言，印度和加拿大的占比相对下降。
3.中国在过去几年内扩大了人工智能人才库，以满足不断增长的人工智能产业需求。由于中国培养了相当大比例的全球顶级人工智能研究人员（从2019年的29%上升到2022年的47%），因此更多的中国人才在中国国内行业工作也就不足为奇了。
4.印度似乎也出现了类似的情况。尽管印度仍然是顶级人工智能研究人员的重要输出国，但其留住人才的能力正在增强。2019年，几乎所有印度人工智能研究人员（基于本科学位划分）都选择出国寻求机会。但到了2022年，1/5的印度人工智能研究人员最终留在了印度工作。
5.中国和印度的这些发展趋势似乎反映了过去几年更广泛的模式：顶级人工智能研究人员总体上表现出较低的流动性。2022年，只有42%的顶级人工智能研究人员是目前在其他国家工作的外国人，比2019年下降了13%，这意味着更多的顶级人才会留在自己的国家。
“最精英的人工智能研究人员”在这里被定义为入选神经信息处理系统大会口头报告论文的作者， 代表着最负盛名的论文类别。2022年口头报告的接受率为1.8%。
2.最精英人工智能研究人员的主要原籍国（20%，基于本科学位）
可见目前中国与美国的顶尖人工智能人才数量已经非常接近了。
可见目前清华大学、北京大学已经进入了前十。
4.在美国机构工作的顶级人工智能研究人员（前20%）的主要原籍国
5.顶级人工智能研究人员的原籍国（排名前20%，基于本科学位）
6.顶级研究人员（排名前20%）目前工作的机构总部所在国家
可以看出，目前美国的机构和公司仍然是人才的主要流向，不过中国和欧洲的吸引力正在增大。
7.部分顶级人工智能研究人员（前20%）在国外工作与留在国内的比例
8.在美国完成博士学位后，绝大多数非美国人工智能人才留在美国
这个数字非常直观：在美国读博士研究生的学者，接近80%会留美工作。另外报告还指出， 在中国毕业的人工智能相关专业学者，有 90%会留在国内。
可见，在人工智能人才的培养和引进方面，美国仍然以压倒性的优势吸引着最多的人才，但中国正在迎头赶上。 （综合整理报道）（策划/李嘉婧）
