在招攬人才這件事上，硅谷創業公司比行業巨頭更有優勢

　　

本來，在招攬人才這件事上，硅谷創業公司比行業巨頭更有優勢：給我們一次機會，我們會給你股權，如果公司成功，你會一夜暴富。

現在，隨著科技行業爭相開發人工智能技術，這種優勢可能逐漸消失：

至少對于那些精通人工智能技術的少數頂尖人才來說，創業公司的吸引力越來越不夠用了。

科技行業最大的公司都在對人工智能加大賭注，從手機里的人臉識別和擺在桌上能跟人對話的音箱，到電腦化醫療和無人駕駛汽車，都不缺少入局者。

為了發展這項技術，他們給出了慷慨的薪酬——即便是對向來出手闊綽的科技行業而言，這些高薪仍然令人咂舌。

典型的人工智能專家年薪都在30萬至50萬美元，甚至更多，而且還能拿到公司股票。

據9位與大型科技公司有過合作或者收到過錄取通知的人士透露，無論是剛畢業的博士，還是學歷較低但經驗更為豐富的技術人員，

在四五年的時間內獲得的薪酬和公司股票可以達到數百萬甚至數千萬美元。

人工智能領域的知名人士，與職業運動員的轉會制度一樣，他們可能會在某一時刻續簽合同，或者洽談新合同。

薪酬最高的是具有人工智能項目管理經驗的高管。

Anthony Levandowski 2007年開始在谷歌任職，他在去年加盟Uber之前總共獲得超過1.2億美元獎勵。

谷歌在今年的法律文件中披露，作為該公司無人駕駛汽車部門負責人之一，萊萬多斯基是在Uber收購了他創辦的公司后隨之一同加盟Uber的，而這筆收購導致Uber與谷歌就知識產權問題對簿公堂。

人工智能人才的工資增長飛快，甚至有人笑稱，科技行業需要效仿美國職業橄欖球聯盟(NFL)的做法，為這類人才制定工資上限。“這可以大幅降低事情的復雜度。”微軟招聘主管Christopher Fernandez說。

高薪背后有幾個催化劑。汽車行業正在與硅谷爭奪相同的無人駕駛汽車專家。Facebook和谷歌等科技巨頭擁有充裕的資金，而且有很多他們認為可以利用人工智能解決的問題，例如為智能手機和家用電子設備開發智能助理，以及尋找網上的惡意內容。

最重要的是，這一領域的人才極度短缺，而科技公司則在奮力爭奪盡可能多的人才。解決棘手的人工智能問題與開發熱門智能手機應用不同。蒙特利爾獨立實驗室Element AI表示，全世界只有不到1萬人擁有必要的技術來進行嚴肅的人工智能研究。

“這種情況對社會未必是好事，但卻是這些公司的理性行為。”曾經在谷歌工作過的卡內基梅隆大學計算機系主任安德魯·摩爾(Andrew Moore)說，“他們很焦慮，希望確保自己能夠得到一群懂得這種技術的人才。”

谷歌旗下DeepMind人工智能實驗室的花費就很說明問題。谷歌2014年斥資65億美元收購DeepMind時大約擁有50名員工。而根據該公司最近在英國發布的年度財務報告，他們目前的員工總數擴大到400人，而“人員花費”則達到1.38億美元——折合每人34.5萬美元。

“很難跟他們競爭，尤其是當你是一家小公司時。”在科技招聘公司CyberCoders負責招募高管的Jessica Cataneo說。

頂尖的人工智能需要依賴一種名為深度神經網絡的數學技術。這些網絡都是數學算法，可以通過分析數據自己學習任務。例如，通過查看數以百萬的狗照片，神經網絡便可學會識別一只狗。這種數學理念可以追溯到1950年代，但直到大約5年前，該技術一直都處于學術界和產業界的邊緣地帶。

到2013年，谷歌、Facebook和其他幾家公司開始招募少數從事這項技術的研究員。神經網絡如今已經可以識別Facebook照片里的人臉，通過亞馬遜Echo音箱識別人類的語音指令，還能在微軟Skype服務中實時翻譯語言。

借助同樣的數學方法，研究人員還能改進無人駕駛汽車、開發醫療診斷服務，而且不僅能夠識別語音指令，甚至還能理解其中的含義。此外，這項技術還能用于開發自動化股票交易系統，甚至讓機器人認出自己從未見過的物體。

由于人工智能專家十分稀缺，一流學者也成了大型科技公司的招聘目標，導致能夠講授這項技術的教授數量受到限制。

Uber 2015年從卡內基梅隆大學的突破性人工智能項目挖走了40人，聘請他們為其開發無人駕駛汽車。過去幾年，斯坦福大學有4名頂尖人工智能學者離開了教授崗位。在華盛頓大學的20名人工智能教授中，有6人離職或半離職，轉而為外部公司從事項目。

“人才正在從學術界向工業界大量流失。”Oren Etzioni表示，他已經從華盛頓大學教授崗位上離職，負責管理非營利組織艾倫人工智能研究院。

有的教授正在尋找妥協方案。華盛頓大學的Luke Zettlemoyer拒絕了谷歌西雅圖實驗室的邀請，而是選擇到艾倫研究院工作，他可以在那里繼續從事教學工作。據澤特莫耶透露，谷歌給他開出的薪酬比在華盛頓大學高3倍(公開資料顯示，他在該校的年薪是18萬美元)。

“有很多人都把時間不同程度地分配在工業界和學術界。”Luke說，“工業界的工資高出很多，人們這么做只是因為他們很在乎學者身份。”

為了培養新的人工智能工程師，谷歌和Facebook等公司都在開設相應的課程，向現有員工傳授“深度學習”和相關技術。Fast.ai等非營利組織和Deepearning.ai等企業也都提供人工智能在線課程。

深度學習的基本概念不難掌握，只需要略高于高中的數學水平即可。但真正的專家需要很高的數學能力，還要具備優秀的直覺。無人駕駛汽車、機器人和醫療領域還需要掌握一些專業知識。

為了跟上行業步伐，小企業開始另辟蹊徑尋找人才。有的招募了具備必要數學技能的物理學家和天文學家。還有的創業公司前往亞洲、東歐和其他工資較低的地方招募人才。

“我沒法跟谷歌競爭，我也不想跟谷歌競爭。”Skymind聯合創始人兼CEO Chris Nicholson說，他們已經從8個國家招募了工程師。“所以，我們在低估工科人才的國家提供了很有吸引力的工資。”

但行業巨頭也在采取同樣的措施。谷歌、Facebook、微軟等公司都在多倫多和蒙特利爾開設了人工智能實驗室。谷歌還在中國招募人才，而微軟一直以來都在中國擁有廣泛觸角。

意料之中的是，很多人都認為人才短缺無法在幾年內得到緩解。

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Yoshua Bengio

“人才顯然供不應求，短期內無法緩解。”蒙特利爾大學人工智能專家Yoshua Bengio說，“培養一個博士需要好幾年時間。”

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本來，在招攬人才這件事上，硅谷創業公司比行業巨頭更有優勢：給我們一次機會，我們會給你股權，如果公司成功，你會一夜暴富。

現在，隨著科技行業爭相開發人工智能技術，這種優勢可能逐漸消失：

至少對于那些精通人工智能技術的少數頂尖人才來說，創業公司的吸引力越來越不夠用了。

科技行業最大的公司都在對人工智能加大賭注，從手機里的人臉識別和擺在桌上能跟人對話的音箱，到電腦化醫療和無人駕駛汽車，都不缺少入局者。

為了發展這項技術，他們給出了慷慨的薪酬——即便是對向來出手闊綽的科技行業而言，這些高薪仍然令人咂舌。

典型的人工智能專家年薪都在30萬至50萬美元，甚至更多，而且還能拿到公司股票。

據9位與大型科技公司有過合作或者收到過錄取通知的人士透露，無論是剛畢業的博士，還是學歷較低但經驗更為豐富的技術人員，

在四五年的時間內獲得的薪酬和公司股票可以達到數百萬甚至數千萬美元。

人工智能領域的知名人士，與職業運動員的轉會制度一樣，他們可能會在某一時刻續簽合同，或者洽談新合同。

薪酬最高的是具有人工智能項目管理經驗的高管。

Anthony Levandowski 2007年開始在谷歌任職，他在去年加盟Uber之前總共獲得超過1.2億美元獎勵。

谷歌在今年的法律文件中披露，作為該公司無人駕駛汽車部門負責人之一，萊萬多斯基是在Uber收購了他創辦的公司后隨之一同加盟Uber的，而這筆收購導致Uber與谷歌就知識產權問題對簿公堂。

人工智能人才的工資增長飛快，甚至有人笑稱，科技行業需要效仿美國職業橄欖球聯盟(NFL)的做法，為這類人才制定工資上限。“這可以大幅降低事情的復雜度。”微軟招聘主管Christopher Fernandez說。

高薪背后有幾個催化劑。汽車行業正在與硅谷爭奪相同的無人駕駛汽車專家。Facebook和谷歌等科技巨頭擁有充裕的資金，而且有很多他們認為可以利用人工智能解決的問題，例如為智能手機和家用電子設備開發智能助理，以及尋找網上的惡意內容。

最重要的是，這一領域的人才極度短缺，而科技公司則在奮力爭奪盡可能多的人才。解決棘手的人工智能問題與開發熱門智能手機應用不同。蒙特利爾獨立實驗室Element AI表示，全世界只有不到1萬人擁有必要的技術來進行嚴肅的人工智能研究。

“這種情況對社會未必是好事，但卻是這些公司的理性行為。”曾經在谷歌工作過的卡內基梅隆大學計算機系主任安德魯·摩爾(Andrew Moore)說，“他們很焦慮，希望確保自己能夠得到一群懂得這種技術的人才。”

谷歌旗下DeepMind人工智能實驗室的花費就很說明問題。谷歌2014年斥資65億美元收購DeepMind時大約擁有50名員工。而根據該公司最近在英國發布的年度財務報告，他們目前的員工總數擴大到400人，而“人員花費”則達到1.38億美元——折合每人34.5萬美元。

“很難跟他們競爭，尤其是當你是一家小公司時。”在科技招聘公司CyberCoders負責招募高管的Jessica Cataneo說。

頂尖的人工智能需要依賴一種名為深度神經網絡的數學技術。這些網絡都是數學算法，可以通過分析數據自己學習任務。例如，通過查看數以百萬的狗照片，神經網絡便可學會識別一只狗。這種數學理念可以追溯到1950年代，但直到大約5年前，該技術一直都處于學術界和產業界的邊緣地帶。

到2013年，谷歌、Facebook和其他幾家公司開始招募少數從事這項技術的研究員。神經網絡如今已經可以識別Facebook照片里的人臉，通過亞馬遜Echo音箱識別人類的語音指令，還能在微軟Skype服務中實時翻譯語言。

借助同樣的數學方法，研究人員還能改進無人駕駛汽車、開發醫療診斷服務，而且不僅能夠識別語音指令，甚至還能理解其中的含義。此外，這項技術還能用于開發自動化股票交易系統，甚至讓機器人認出自己從未見過的物體。

由于人工智能專家十分稀缺，一流學者也成了大型科技公司的招聘目標，導致能夠講授這項技術的教授數量受到限制。

Uber 2015年從卡內基梅隆大學的突破性人工智能項目挖走了40人，聘請他們為其開發無人駕駛汽車。過去幾年，斯坦福大學有4名頂尖人工智能學者離開了教授崗位。在華盛頓大學的20名人工智能教授中，有6人離職或半離職，轉而為外部公司從事項目。

“人才正在從學術界向工業界大量流失。”Oren Etzioni表示，他已經從華盛頓大學教授崗位上離職，負責管理非營利組織艾倫人工智能研究院。

有的教授正在尋找妥協方案。華盛頓大學的Luke Zettlemoyer拒絕了谷歌西雅圖實驗室的邀請，而是選擇到艾倫研究院工作，他可以在那里繼續從事教學工作。據澤特莫耶透露，谷歌給他開出的薪酬比在華盛頓大學高3倍(公開資料顯示，他在該校的年薪是18萬美元)。

“有很多人都把時間不同程度地分配在工業界和學術界。”Luke說，“工業界的工資高出很多，人們這么做只是因為他們很在乎學者身份。”

為了培養新的人工智能工程師，谷歌和Facebook等公司都在開設相應的課程，向現有員工傳授“深度學習”和相關技術。Fast.ai等非營利組織和Deepearning.ai等企業也都提供人工智能在線課程。

深度學習的基本概念不難掌握，只需要略高于高中的數學水平即可。但真正的專家需要很高的數學能力，還要具備優秀的直覺。無人駕駛汽車、機器人和醫療領域還需要掌握一些專業知識。

為了跟上行業步伐，小企業開始另辟蹊徑尋找人才。有的招募了具備必要數學技能的物理學家和天文學家。還有的創業公司前往亞洲、東歐和其他工資較低的地方招募人才。

“我沒法跟谷歌競爭，我也不想跟谷歌競爭。”Skymind聯合創始人兼CEO Chris Nicholson說，他們已經從8個國家招募了工程師。“所以，我們在低估工科人才的國家提供了很有吸引力的工資。”

但行業巨頭也在采取同樣的措施。谷歌、Facebook、微軟等公司都在多倫多和蒙特利爾開設了人工智能實驗室。谷歌還在中國招募人才，而微軟一直以來都在中國擁有廣泛觸角。

意料之中的是，很多人都認為人才短缺無法在幾年內得到緩解。

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Yoshua Bengio

“人才顯然供不應求，短期內無法緩解。”蒙特利爾大學人工智能專家Yoshua Bengio說，“培養一個博士需要好幾年時間。”