AI大战归根到底是人才的竞争。目前，巨头与初创公司各显身手，争得不亦乐，最大的砝码无非是巨额的薪资。最后渔翁得利的显然是稀缺的AI人才。日前，《纽约时报》发表文章，聚焦了日益白热化的AI人才争夺战。
几乎所有的大型科技公司都有“人工智能”项目，他们愿意向专家支付数百万美元来帮助他们完成这一项目。
相比比行业巨头，硅谷的初创公司一直有一个招聘优势：给我们一个机会，我们可以给你股票期权。如果公司成功的话，你将一夜暴富。
现在科技行业的人工智能竞赛可能降低了这一优势——至少对那些对AI有很多了解的潜在员工来说。
科技领域的最大公司纷纷将巨大的赌注押在人工智能上，从具备面部识别功能的智能手机、能对话的咖啡桌配件到计算机化的医疗保健和自动驾驶。为了追逐这个未来，他们所开出的薪水，即使是在从不吝于把财富花在顶级人才的科技领域内，也是令人吃惊的。
据九个在主要科技公司工作、或者收到过工作邀请的人声称，知名的AI专家，包括刚从学校毕业的博士和学历低一点但是具备几年经验的人，能拿到年薪三十万到五十万美元以上，包括年薪和股票期权。由于不想破坏他们的职业前景，九个人均要求匿名。
AI领域著名人士在从业四到五年之后所能拿到的薪水总共可达百万或者千万美元的级别。在某个时候，他们还会更新或协商新的合同，就像职业运动员一样。
最高端的是管理人工智能项目经验的高管。谷歌在今年的一个法庭诉讼案中透露，他们的自动驾驶部门的负责人，Anthony Levandowski，同时也是2007年就加入谷歌的老员工，在去年离职加入Uber之前，通过收购创业公司的项目拿到了超过1.2亿美元的奖励，使得这两家公司走上了法庭为知识产权争辩不休。
薪水急剧上升，以至于有人开玩笑说，科技行业需要一个全国性的足球联盟性质的机构，给AI从业者设置工资上限。“这会让事情变得更容易，”微软的招聘经理之一Christopher Fernandez说。“容易得多。”
对于高薪还有一些催化剂。汽车行业正在与硅谷争夺同样的专家，他们可以帮助制造自动驾驶汽车。大型科技公司像Facebook和谷歌也有足够的资金可以投放，同时有大量问题需要人工智能帮助解决，例如搭建智能手机和家用数字助理产品，以及发现攻击性内容。
最重要的是人才是短缺的。大公司正试图尽可能多地利用这些资源。解决困难的人工智能问题不像开发当月热门智能手机应用，Element AI是蒙特利尔一家独立的AI研究室，他们声称，全世界只有不到一万个人具有进行人工智能研究必须的技能。
卡内基梅隆大学计算机科学系主任 Andrew Moore表示:“我们所看重的不一定对社会有利，但这是对这些公司来说是理性行为。”“他们急于确保自己得到了那一小部分能够从事这项技术的人。”
2014年谷歌斥资6.5亿美元收购了DeepMind人工智能实验室就说明了这个问题，当时它雇佣的员工数量大约50名，去年根据公司最近发布的英国年度财政报告，随着它扩展到400名员工，人力成本已经提高到了13.8亿美元。也就是说人均34.5万美元。
Cyber Corers的招聘主管Jessica Cataneo 表示，这种水平下很难与之竞争，尤其是当你的公司比较小的时候。
人工智能的前沿研究是基于一组被称为神网络的数学技术。这些网络是数学算法，可以通过分析数据来学习任务。例如，通过在数百万狗的照片中寻找到一个模式，神经网络可以学会识别狗。这种数学思想可以追溯到20世纪五十年代，但直到五年前它仍然处于学术界和工业界的边缘。
到2013年，谷歌、Facebook和其他一些公司开始招募相对稀少的、专门从事这些技术的研究人员。神经网络现在可以识别出在Facebook上发布的照片中的人脸，识别对客厅里的数字助理发出的语音命令，比如亚马逊Echo，还可以即时翻译微软Skype电话服务里的外语。
研究人员正在使用同样的数学技术改进自动驾驶汽车，开发能够识别疾病和病菌的医疗扫描系统，不仅能识别口头语言、还能理解它们的语音助手，自动的股票交易系统和能够捕捉到它们从未见过的物体的机器人。
由于现有的人工智能专家如此之少，大型科技公司也在招聘最优秀、最聪明的学术界人士，这样一来，就使得学校里能够教授AI技术的教授人数越来越少。
2015年，优步(Uber)从卡内基梅隆(Carnegie Mellon)开创性的人工智能项目中聘用了40名员工，以完成其自动驾驶汽车项目。在过去的几年里，学术界最著名的四名人工智能研究人员已经离开或暂时离开了他们在斯坦福大学的教授职位。在华盛顿大学，20名人工智能教授中有六名都从岗位休假或者请假，在外面的公司工作。
“工业界对学术界的吸引力是巨大的。” 目前正从华盛顿大学的请假的Oren Etzioni教授说，他正监控着非盈利性质的Allen 协会的人工智能项目。
有些教授找到了折中的方法。华盛顿大学的Luke Zettlemoyer教授拒绝了谷歌经营的西雅图实验室项目的职位，他说这个职位的薪资是他现在的三倍（根据公开的记录大约18万美元）。相反，他选择接受了还可以让他继续教书的Allen协会的职位。
“有许多教职工都这么做，把自己的时间按不同的比例分配给学术界和工业界。” Zettlemoyer说，“工业界的薪资高得太多，大家这么做是因为他们真的想要做学术。”
为了引进新的人工智能工程师，谷歌和Facebook等公司正在开设课程，向现有员工传授“深度学习”和相关技术。像Fast.AI等非营利组织以及Deeplearning.AI这样的公司——由帮助建立了谷歌大脑实验室的前斯坦福大学教授创建——还提供了在线课程。
深度学习的基本概念并不难掌握，只需要高中水平的数学就可以了。但是真正的专业知识需要更多更重要的数学以及直观的天分，有的就像“黑魔法”。自动驾驶、机器人和医疗保健领域还需要一些专业知识。
为了追上竞争步伐，较小的公司另辟蹊径寻求人才。有的聘请了一些拥有必备的数学技能的物理学家和天文学家。还有些美国的创业公司在薪资较低的亚洲、东欧和其他地区寻找工作人员。
“我没法和谷歌竞争，我也不想。”Skymind的CEO和联合创始人 Chris Nicholson说，Skymind是一家旧金山的创业公司，在八个国家寻找员工。“所以我在低估了人才价值的国家开出有吸引力的薪酬。”
但该行业的巨头们也在做着同样的事情。谷歌、Facebook、微软和其他一些公司已经在多伦多和蒙特利尔开设了人工智能实验室，在这里进行美国以外的大部分研究。谷歌还在中国招聘，而微软一直在中国拥有强大的业务。
不足为奇的是，许多人认为人才短缺相当长的时间内不会得到缓解。
“供不应求是显然的。而且事情在近期都不会变得更好。”Yoshua Bengio表示，他是蒙特利尔大学的教授，同时也是一名优秀的AI研究者。“训练一个博士出来要很多年的。”
