2019全球人工智能人才报告：缺口放大，中美交流是主线

根据jfgagne近日发布的2019全球人工智能人才报告（获取报告原文请关注IT经理网微信号：ctociocom，后台回复：AI人才报告），全球人工智能人才库正在增长，全球流动性大，但需求仍然超过供给，中美人才交流占据主流。据报告中引述的LinkedIn数据，（自称）AI领域的专业人员数量在过去一年中增长了66％，从2018年的22,000人增加到今天的36,000多人。2018年顶级会议上发表的人工智能论文数量（其中女性作者占比18%）比2015年增长了36%，比2017年增长了19%。

报告的主要亮点信息如下：

全球最重要的21个人工智能会议

• 计算语言学协会北美分会年会 （NAACL）
• 促进人工智能促进会议（AAAI）
• 计算语言学会议协会（ACL）
• 计算机视觉和模式识别会议（CVPR）
• 自然语言处理经验方法会议（EMNLP）
• 学习理论会议（COLT）
• 神经信息处理系统会议（NeurIPS）
• 人工智能不确定性会议（UAI）
• 遗传和进化计算会议（GECCO）
• 国际声学，语音和信号处理会议（ICASSP）
• 国际人工智能与统计会议（AISTATS）
• 自治代理和多代理系统国际会议（AAMAS）
• 国际计算机视觉会议（ICCV）
• 智能机器人和系统国际会议（IROS）
• 国际机器学习会议（ICML）
• 医学图像计算与计算机辅助干预国际会议（MICCAI）
• 机器人与自动化国际会议（ICRA）
• 国际人工智能联合会议（IJCAI）
• INTERSPEECH
• 机器人：科学与系统（RSS）
• 计算机视觉应用冬季会议（WACV）

性别不平衡问题严重

由于人工智能和机器学习将对整个社会产生深远影响，女性的参与尤为重要（编者按：正如俞敏洪所言），但现实是：性别失衡问题在人工智能和机器学习领域尤为严重。

报告与Wired合作对去年三个主要的AI学术会议进行调查，发现只有12％的作者是女性。

根据斯坦福大学出版的AI Index 2018报告，女性在本科人工智能和机器学习课程中的比例不足：斯坦福大学2017年人工智能课程简介男性占74％，加州大学伯克利分校的男生占73％。参加大学机器学习入门课程的女性比例更低，其中男性占斯坦福大学课程学生的76％，加州大学伯克利分校课程学生占79％。同一份报告发现，在美国，大多数申请 AI工作的申请人（71％）都是男性。

下表是人工智能会议中各国/地区女性占比，西班牙居首：

人工智能就业地图：美国、中国、英国、德国和加拿大占据72%的就业机会

人工智能人才全球流动性高：中美交流占据主流

报告调查样本中几乎三分之一（27 ％）的研究人员在一个与他们接受培训的国家不同的国家的雇主工作。在拥有至少150位作者的国家中，这一比例甚至更高，为32 ％。人工智能人才“贸易逆差”（进口人才比出口多的）地区和国家有十个：台湾、瑞典、韩国、西班牙、美国、瑞士、中国、日本、英国和澳大利亚。其中瑞士和瑞典的回流比例最高，分别有50％和49％的人才接受了海外培训，英国排名第三，其44％的研究人员在国外获得博士学位。中国的最大人才来源是美国（475名），而美国最大的人才来源则是中国（440名），中美两国都是对方最大的人才输入国，中国存在轻微的“贸易逆差”。

各国人工智能人才专业背景对比：俄罗斯、美国数学与统计专业超过计算机科学专业