Báo cáo tài năng AI toàn cầu 2019

(Tổng hợp tài liệu từ Internet)

Tóm tắt

Có bằng chứng mạnh mẽ cho thấy việc cung cấp tài năng AI (Artificial Intelligence = Trí tuệ Nhân tạo) hàng đầu không đáp ứng nhu cầu. Tuy nhiên, có rất ít tầm nhìn về mức độ chính xác sự khan hiếm tài năng này hoặc nơi tập trung của tài năng trên toàn thế giới. Báo cáo này tóm tắt khảo sát thứ hai của chúng tôi về phạm vi và chiều rộng của nhóm tài năng AI trên toàn thế giới. Nghiên cứu của chúng tôi dựa trên ba nguồn dữ liệu chính. Đầu tiên, để có được hình ảnh của các nhà nghiên cứu đang đưa lĩnh vực tiến lên phía trước, chúng tôi đã xem xét các ấn phẩm từ 21 hội thảo khoa học hàng đầu trong lĩnh vực AI và phân tích hồ sơ của các tác giả. Điều này mở rộng theo báo cáo năm 2018 của chúng tôi, khi chúng tôi chỉ xem xét ba hội nghị. Thứ hai, chúng tôi đã phân tích kết quả của một số tìm kiếm LinkedIn được nhắm mục tiêu, cho chúng tôi thấy có bao nhiêu cá nhân tự báo cáo rằng họ có bằng tiến sĩ cũng như các kỹ năng cần thiết ở các khu vực khác nhau trên thế giới. Cuối cùng, chúng tôi đã xem xét các báo cáo bên ngoài và các nguồn thứ cấp khác để giúp chúng tôi đưa phát hiện của mình vào bối cảnh và hiểu rõ hơn về nhóm tài năng trong bối cảnh AI toàn cầu đang thay đổi nhanh chóng.
Phát hiện của chúng tôi cho thấy 22.400 người được công bố tại một hoặc nhiều hội nghị hàng đầu trong lĩnh vực học máy năm 2018, tăng 36 % so với năm 2015 và 19% so với năm ngoái. Số lượng các ấn phẩm được đánh giá ngang hàng tăng lên cùng lúc, tăng 25% so với năm 2015 và 16% so với năm trước. Phụ nữ được đại diện ít, chỉ chiếm 18% các nhà nghiên cứu có tài liệu xuất bản báo cáo trong các hội nghị này. Chúng tôi thấy rằng nhóm tài năng AI có tính di động cao, với khoảng một phần ba các nhà nghiên cứu làm việc cho một chủ nhân ở một quốc gia khác với quốc gia nơi họ nhận bằng tiến sĩ. Phân tích của chúng tôi cho thấy rằng về18% các tác giả đã công bố công trình của họ tại 21 hội nghị được đưa vào bản khảo sát này – khoảng 4.000 người – đóng góp nghiên cứu có tác động lớn đến toàn bộ lĩnh vực được đo bằng số trích dẫn trong hai năm qua (2017-2018). Các quốc gia có số lượng các nhà nghiên cứu có tác động cao nhất (ví dụ, những người trong số 18%) là Hoa Kỳ, Trung Quốc, Vương quốc Anh, Úc và Canada.
Một cuộc khảo sát bổ sung về hồ sơ LinkedIn đã chỉ ra tổng cộng 36.524 người đủ điều kiện là chuyên gia AI tự báo cáo, theo tiêu chí tìm kiếm của chúng tôi. Điều này thể hiện mức tăng 66% từ báo cáo năm 2018.
Những phát hiện trong khảo sát này cho thấy đã có sự tăng trưởng và mở rộng đáng chú ý, cả về chuyên môn AI tự báo cáo và số lượng tác giả và bài báo khoa học được công bố tại các hội nghị AI, phản ánh một lĩnh vực năng động và không thể nhầm lẫn quốc tế.

Giới thiệu

Các chuyên gia AI đang có nhu cầu cao hơn bao giờ hết, khi các tổ chức đa dạng trên thế giới định vị chính mình để nắm bắt những lợi ích của nhận thức và triển khai AI. Các thuật toán tự học được kỳ vọng sẽ cho phép các công ty điều hướng tốt hơn sự phức tạp và truy cập các tín hiệu liên quan nhưng trước đó chưa nhận thức được, cung cấp những hiểu biết thời gian thực giúp nhân viên thực hiện công việc tốt hơn.
Năm ngoái, với cuộc khảo sát đầu tiên của chúng tôi về nhóm tài năng toàn cầu, chúng tôi đã xác nhận một giả định chung trong cộng đồng công nghiệp AI: Tiến sĩ có kinh nghiệm về trí tuệ nhân tạo rất khó tìm. Trong năm tiếp theo, chúng tôi đã mở rộng số lượng hội nghị học thuật tạo nên mẫu dữ liệu của chúng tôi từ ba đến 21. Chúng tôi đã điều tra về giới, dòng tài năng xuyên biên giới quốc gia và các quốc gia, dựa trên kết quả của chúng tôi từ 21 hội nghị, tạo ra các nghiên cứu có tác động cao nhất theo số lượng trích dẫn. Song song, chúng tôi đã thu thập hồ sơ chuyên nghiệp trên LinkedIn để đánh giá xu hướng về chuyên môn AI tự báo cáo. Cuối cùng, chúng tôi bối cảnh hóa các phát hiện của chúng tôi bằng cách tương quan dữ liệu từ các báo cáo và nguồn bên ngoài.
Tại công ty Element AI, chúng tôi liên tục tuyển dụng kỹ thuật viên chuyên môn liên quan đến lĩnh vực AI và đã làm rất nhiều công việc để hiểu tài năng kỹ thuật và tích lũy dựa trên địa lý. Là một người tin vào tầm quan trọng của một cộng đồng AI cởi mở và sôi động, chúng tôi hy vọng cộng đồng sẽ thấy báo cáo này là một tài nguyên hữu ích để giải quyết sự thiếu hụt nhân tài. Với báo cáo này, nhóm chúng tôi nhằm mục đích giúp mang lại một hình ảnh mờ tập trung tốt hơn.

Tham gia vào các hội nghị học thuật đang tăng nhanh

Nguồn dữ liệu chính cho khảo sát này là các hội nghị học thuật trong lĩnh vực học máy. Để đánh giá chuyên môn, chúng tôi đã xem xét các tác giả của các bài báo được xuất bản trong năm qua tại các hội nghị học thuật quốc tế hàng đầu trong lãnh vực này. Chúng tôi ưu tiên 21 hội nghị sau:

• Hội nghị thường niên của Khối Bắc Mỹ của Hiệp hội Ngôn ngữ học tính toán (NAACL)
• Hội nghị của Hiệp hội cho sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo (AAAI)
• Hội nghị của Hiệp hội Ngôn ngữ học tính toán (ACL)
• Hội thảo về Tầm nhìn Máy tính và Nhận dạng Mẫu (CVPR)
• Hội thảo về phương pháp thực nghiệm trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (EMNLP)
• Hội thảo về lý thuyết học tập (COLT)
• Hội thảo về Hệ thống xử lý thông tin thần kinh (NeurIPS)
• Hội nghị về sự không chắc chắn trong trí tuệ nhân tạo (UAI)
• Hội nghị tính toán di truyền và tiến hóa (GECCO)
• Hội nghị quốc tế về âm học, lời nói và xử lý tín hiệu (ICASSP)
• Hội nghị quốc tế về trí tuệ nhân tạo và thống kê (AISTATS)
• Hội nghị quốc tế về các đại lý tự trị và hệ thống đa hệ thống (AAMAS)
• Hội nghị quốc tế về tầm nhìn máy tính (ICCV)
• Hội nghị quốc tế về robot thông minh và hệ thống (IROS)
• Hội nghị quốc tế về học máy (ICML)
• Hội nghị quốc tế về tính toán hình ảnh y tế & can thiệp hỗ trợ máy tính (MICCAI)
• Hội nghị quốc tế về Robotics và Tự động hóa (ICRA)
• Hội nghị chung quốc tế về trí tuệ nhân tạo (IJCAI)
• Hội nghị Hiệp hội giao tiếp ngôn ngữ quốc tế (Interspeech)
• Robotics: Khoa học và Hệ thống (RSS)
• Hội nghị mùa đông về các ứng dụng của tầm nhìn máy tính (WACV)

Trọng tâm này dựa vào 21 hội nghị là một sự thay đổi phương pháp luận so với năm ngoái. Trong báo cáo đầu tiên, chúng tôi đã khảo sát các tác giả của ba hội nghị AI được đăng ký cao. Bằng cách mở rộng từ ba đến 21 trong báo cáo năm nay, chúng tôi hy vọng sẽ có được một bức tranh chính xác hơn về các nhà nghiên cứu đang thúc đẩy lĩnh vực này.
Dựa trên thông tin xuất bản cho 21 hội nghị có sẵn trên Tài liệu Khoa học Máy tính DBLP, chúng tôi đã đếm số lượng tác giả trên các tài liệu hội nghị. Điều này đã cho chúng tôi tổng số 22.400 cá nhân duy nhất đã xuất bản tại một hoặc nhiều hội nghị hàng đầu trong năm 2018 này. Để xem con số đó so với các năm trước như thế nào, chúng tôi đã thu thập dữ liệu xuất bản từ cùng 21 hội nghị cho năm 2015, 2016 và 2017. Một xu hướng tăng trưởng rõ ràng đã xuất hiện, với tổng số tác giả được xuất bản tăng 36% so với năm 2015 và 19% so với năm ngoái. Nghiên cứu cũng được tăng cường, với tổng số bản thảo được xuất bản tại 21 hội nghị này tăng 25% so với năm 2015 và16% so với năm trước.
Điều quan trọng cần lưu ý là một bộ dữ liệu dựa trên các ấn phẩm được đánh giá ngang hàng được gửi tới các hội nghị học thuật sẽ phản ánh những thành kiến nhất định. Khảo sát này không xem xét nghiên cứu chỉ được công bố trên các tạp chí đánh giá ngang hàng. Ngoài ra, khảo sát này có nguy cơ khiến một số cộng đồng nghiên cứu và phát triển sôi động, chẳng hạn như phòng thí nghiệm tư nhân và nhà tư tưởng, cũng như các nhà nghiên cứu và tư vấn độc lập, những người có thể không được đại diện tốt tại các hội nghị học thuật quốc tế. Hơn nữa, tất cả 21 hội nghị này diễn ra bằng tiếng Anh, điều này có thể dẫn đến sự đại diện của một số cộng đồng nghiên cứu.
Với mục tiêu hiểu rõ hơn về hồ sơ của các nhà nghiên cứu này, chúng tôi đã trích xuất một mẫu ngẫu nhiên gồm 4.500 tác giả. Sau đó, chúng tôi đã đưa ra siêu dữ liệu sau đây cho mỗi tên trong danh sách tác giả của chúng tôi: 1) Giới tính; 2) Quốc gia nơi họ có được bằng tiến sĩ; 3) Nơi làm việc hiện tại; và 4) Quốc gia của chủ nhân của họ. Việc xem xét siêu dữ liệu cho mẫu này cho phép chúng tôi quan sát về sự đại diện của phụ nữ trong lĩnh vực này, sự phân phối địa lý của các tác giả hội nghị và các điểm nóng toàn cầu cho nghiên cứu có tác động cao nhất. Chúng tôi trình bày những phát hiện dưới đây.

Phụ nữ tiếp tục được đại diện trong các ấn phẩm hội nghị AI

Trong một sự hợp tác năm ngoái với Wired, chúng tôi đã phân tích nhóm tài năng để thử xem tỷ lệ các nhà nghiên cứu về máy học là phụ nữ. Đánh giá của chúng tôi cho thấy lĩnh vực này vẫn còn rất xa để đạt được bất cứ điều gì gần với cân bằng giới tính: qua ba hội nghị học thuật hàng đầu về AI mà chúng tôi đã khảo sát năm ngoái, chúng tôi thấy rằng chỉ có 12% tác giả là phụ nữ.
Khảo sát năm nay, đã xem xét 21 hội nghị học thuật, cho thấy phụ nữ cũng được đại diện trong nhóm rộng hơn này, với tỷ lệ giới tính chung là 18% phụ nữ. Theo khảo sát của chúng tôi, sự mất cân bằng giới tính trong AI tồn tại ở cả ngành công nghiệp và giới học thuật: dữ liệu của chúng tôi chỉ ra rằng 19% các tác giả hội nghị trong học viện là phụ nữ so với 16% trong ngành.
Sự tham gia của phụ nữ trong việc phát triển và triển khai công nghệ AI là một câu hỏi quan trọng, do tác động tiềm năng của toàn xã hội đối với việc học máy. Phỏng vấn cho bài báo Wired 2018, Giáo sư Joelle Pineau, người đứng đầu phòng thí nghiệm nghiên cứu AI của Facebook ở Montréal, đã đưa ra một trường hợp để thực hiện các bước để tăng số lượng phụ nữ trong lĩnh vực này: bởi vì chúng tôi đang phát triển công nghệ ảnh hưởng đến một tỷ lệ lớn dân số, cô nói. Sam Altman, CEO của OpenAI, đã đưa ra những bình luận tương tự, lưu ý trong một cuộc trò chuyện gần đây với RecodeKara Swisher cho rằng học máy là cả lĩnh vực sai lệch nhất mà tôi biết hiện nay về khía cạnh giới tính của sinh viên tốt nghiệp tiến sĩ và cũng là lĩnh vực sẽ có ảnh hưởng nhất đến tương lai của thế giới chúng ta đang sống .
Theo Báo cáo AI Index 2018, do Đại học Stanford công bố, phụ nữ cũng được đại diện trong các khóa học AI và máy học đại học: Khóa học Giới thiệu về AI năm 2017 của Stanford là 74% nam, và khóa học của UC Berkeley là 73% nam, theo báo cáo. Một tỷ lệ thậm chí thấp hơn của phụ nữ đăng ký vào các khóa học Giới thiệu về Machine Learning của các trường đại học, với nam giới chiếm 76% số sinh viên trong khóa học Stanford và 79% sinh viên trong khóa học UC Berkeley. Báo cáo tương tự cho thấy ở Hoa Kỳ, phần lớn ứng viên (71%) cho công việc AI là nam giới.
Phụ nữ chiếm 18% số tác giả trình bày tại các Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo
Tây Ban Nha, Đài loan và Singapore có tỷ lệ cao nhất về tỷ lệ nữ tác giả trình bày tại các Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo, nhưng Hoa Kỳ chiếm hợn 50% tính theo số tác giả

Dữ liệu của chúng tôi cho thấy tỷ lệ giới tính khác nhau giữa các quốc gia được phân tích trong khảo sát này và một số quốc gia có tỷ lệ nữ tác giả cao hơn mức trung bình 18%, với Tây Ban Nha (26%), Đài Loan (23%) và Singapore (23%) đứng đầu danh sách của chúng tôi. Trung Quốc và Úc (cả 22%), Hoa Kỳ (20%), Thụy Sĩ (19%), Vương quốc Anh và Ý (cả 18%) và Ấn Độ (17%) cũng lọt vào danh sách mười quốc gia hàng đầu với các quốc gia cao nhất tỷ lệ nữ tác giả. Một số quốc gia có tỷ lệ nữ nghiên cứu cao hơn mức trung bình – ví dụ nhóm tác giả của Iran là 71% nữ – nhưng một đoàn hệ tổng thể quá nhỏ để đưa vào phân tích. Về số lượng tuyệt đối, Hoa Kỳ dẫn đầu các quốc gia có nhiều tác giả nữ nhất, tiếp theo là Trung Quốc, Anh, Đức, Canada, Pháp, Úc, Ấn Độ, Ý và Singapore.

Các quốc gia hàng đầu đào tạo chuyên gia AI cũng đang dẫn đầu việc làm

Dữ liệu nghiên cứu hội nghị cho phép chúng tôi thực hiện một số quan sát về nơi các tác giả được xuất bản đang được đào tạo. Đầu tiên, Hoa Kỳ tiếp tục là quốc gia đào tạo Tiến sĩ tốt nghiệp có số lượng lớn ấn phẩm được chấp nhận: trong số các tác giả hội nghị của chúng tôi, hơn 44% có bằng Tiến sĩ tại Hoa Kỳ. tác giả được đào tạo tại Trung Quốc chiếm gần 11% trong số các tác giả, tiếp theo là Vương quốc Anh (6%), Đức (5%) và Canada, Pháp và Nhật Bản (4% mỗi quốc gia).

Một phân phối địa lý tương tự đặc trưng cho dữ liệu việc làm. Khảo sát của chúng tôi cho thấy các nhà tuyển dụng Mỹ tiếp tục thu hút các nhà nghiên cứu cho công việc, với 46 % mẫu làm việc cho một chủ lao động có trụ sở tại Mỹ. Trung Quốc, nơi có hơn 11 % mẫu của chúng tôi làm việc, đứng thứ hai trong danh sách các quốc gia hàng đầu về việc làm, tiếp theo là Vương quốc Anh (7 %). Canada, Đức và Nhật Bản mỗi nơi chiếm 4% mẫu. Nhìn chung, 18 quốc gia lớn nhất chiếm 94% trong số các tác giả. Năm quốc gia hàng đầu – Hoa Kỳ, Trung Quốc, Vương quốc Anh, Đức và Canada – chiếm 72% trong số các tác giả.
Phần lớn các chuyên gia (77%) làm việc trong học viện, trong khi 23% làm việc trong ngành công nghiệp. Trong khi một số người tham gia khu vực tư nhân lớn nhất trong lĩnh vực này tiếp tục thu hút nhân tài đến trụ sở của họ, chúng tôi đang thấy nhiều người cũng đang cố gắng tuyển dụng các chuyên gia để làm việc tại các văn phòng ở nước họ.
Để đánh giá vị trí nơi làm việc của chuyên gia cho các mục đích của báo cáo này, chúng tôi đã xem xét vị trí của trụ sở của doanh nghiệp, chứ không phải đất nước nơi cá nhân làm việc và sinh hoạt. Vì vậy, nếu ai đó đã lấy bằng tiến sĩ tại một tổ chức của Pháp và hiện làm việc cho Google tại văn phòng ở Paris của họ, dữ liệu của chúng tôi sẽ cho thấy cô ấy được đào tạo ở Pháp nhưng làm việc cho một công ty Mỹ, vì Google có trụ sở tại Hoa Kỳ. Trong một kịch bản như thế này, sự hiện diện của công ty nước ngoài sẽ mang lại lợi ích nhất định cho nước sở tại, bao gồm đầu tư, đào tạo tại địa phương và thực tế là chuyên môn vẫn nằm trong nước. Tuy nhiên, công ty nước ngoài vẫn sẽ giữ quyền sở hữu đối với IP được tạo trong nước. Mặc dù chúng tôi biết rằng phương pháp đếm này đã làm mất giá trị của nhiều hệ sinh thái, chủ yếu là ủng hộ Hoa Kỳ, chúng tôi cảm thấy nó mang lại sự thể hiện tốt hơn về cách thức và nơi tài năng đang chảy trên khắp thế giới.

Quốc gia tổ chức nghiên cứu sinh không phải lúc nào cũng là quốc gia có lợi

Dữ liệu hội nghị của chúng tôi cũng cho thấy cái nhìn sâu sắc về nơi các nhà nghiên cứu đang di chuyển để làm việc sau khi hoàn thành tiến sĩ của họ. Nhìn chung, chúng tôi thấy rằng gần một phần ba (27%) các nhà nghiên cứu trong mẫu của chúng tôi đang làm việc cho một chủ nhân ở một quốc gia khác với quốc gia nơi họ được đào tạo. Trong số các quốc gia có ít nhất 150 tác giả, tỷ lệ này thậm chí còn cao hơn ở mức 32%. Bản đồ toàn cầu của các phong trào này rất phức tạp và câu chuyện đằng sau mỗi lần di chuyển chắc chắn là độc đáo và cá nhân. Tuy nhiên, dữ liệu này cho phép chúng tôi thực hiện một số quan sát về dòng chảy tài năng AI qua biên giới quốc gia.
Đầu tiên, dữ liệu của chúng tôi cho thấy rằng một số quốc gia nhất định đặc biệt hấp dẫn đối với các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực học máy. Các nhà tuyển dụng có trụ sở tại Hoa Kỳ có cơ hội thu hút các nhà nghiên cứu được đào tạo ở nước ngoài cao nhất, theo khảo sát của chúng tôi. Trung Quốc là quốc gia có nhiều khả năng thứ hai thu hút các nhà nghiên cứu nhận bằng tiến sĩ ở một quốc gia khác, mang lại gần một phần tư số nhà nghiên cứu mà Hoa Kỳ có thể thu hút với số lượng tuyệt đối. Chúng tôi cho rằng một số yếu tố khác nhau có thể đóng góp cho quan sát này, bao gồm sự sẵn có của công việc ở mỗi quốc gia.
Theo dữ liệu của chúng tôi, mười quốc gia có tỷ lệ nhà nghiên cứu trong nước cao hơn so với các nhà nghiên cứu bên ngoài: Đài Loan, Thụy Điển, Hàn Quốc, Tây Ban Nha, Hoa Kỳ, Thụy Sĩ, Trung Quốc, Nhật Bản, Vương quốc Anh và Úc. Các nhà lãnh đạo tổng thể khi nhận được các chuyên gia từ khắp nơi trên thế giới là Thụy Sĩ và Thụy Điển, với tỷ lệ tương ứng là 50% và 49%, được đào tạo tài năng ở nước ngoài. Vương quốc Anh đứng thứ ba, với 44% các nhà nghiên cứu của họ có bằng tiến sĩ ở nước ngoài, theo dữ liệu của chúng tôi. Trong các dự án trong tương lai, chúng tôi hy vọng khám phá lý do tại sao một số quốc gia nhận được tỷ lệ cao hơn các nhà nghiên cứu trong nước; chúng tôi hy vọng rằng nó có thể là do một loạt các lý do khác nhau, bao gồm sự sẵn có của công việc và các nhà nghiên cứu trở về nước họ.

Dữ liệu này cũng cho phép chúng tôi so sánh dòng tài năng và dòng chảy tài năng ở mỗi quốc gia theo tỷ lệ phần trăm trong tổng tài năng của cả nước. Dòng tài năng đại diện cho số lượng cá nhân làm việc tại quốc gia x nhưng nhận bằng tiến sĩ tại quốc gia y, chia cho tổng tài năng AI trong cả nước. Chúng tôi thừa nhận rằng biện pháp này cho thấy bao nhiêu kéo một hệ sinh thái có thể gây trên tài năng.
Thất thoát tài năng, mặt khác, đại diện cho số cá nhân nhận bằng Tiến sỹ của họ ở nước x nhưng bây giờ làm việc cho một chủ nhân có trụ sở tại nước y, chia cho tổng AI tài năng người có tiến sĩ của họ ở nước x. Bằng cách xem xét tỷ lệ các cá nhân rời khỏi đất nước để làm việc cho một công ty nước ngoài so với những người ở lại trong nước sau tiến sĩ, số liệu này cho chúng ta cái nhìn sâu sắc về khả năng giữ được tài năng của một quốc gia.
Để xem các quốc gia được so sánh như thế nào trong động lực đẩy và kéo này, chúng tôi đã tính toán dòng chảy trung bình và dòng chảy trung bình của tất cả các quốc gia và sau đó xem xét khoảng cách của mỗi quốc gia từ dòng chảy trung bình và khoảng cách từ dòng chảy trung bình. Chúng tôi đã vẽ ra những điều này với dòng tài năng trên x -axis và dòng chảy tài năng trên y -axis, trong đó các đơn vị đại diện cho số độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình. Những giá trị này cho phép chúng tôi phân loại các quốc gia thành bốn nhóm riêng biệt được nêu dưới đây.
Úc, Tây Ban Nha, Thụy Điển và Đài Loan đều có nhiều dòng chảy và ít chảy ra, như một tỷ lệ của nhóm tài năng của đất nước, hơn mức trung bình. Điều này có nghĩa là các quốc gia này tương đối thành công hơn khi vừa giữ được tài năng họ đã đào tạo tại nhà và thu hút nhân tài từ các hệ sinh thái khác. Chúng tôi gọi những hệ sinh thái mời các nước. Ngược lại, chúng tôi nghĩ rằng Pháp và Israel là các quốc gia sản xuất, vì họ cho thấy dòng chảy vào ít hơn và chảy ra nhiều hơn, như là một tỷ lệ của nhóm tài năng của đất nước, hơn mức trung bình. Các quốc gia này chỉ có một chút vượt ra ngoài mức trung bình, có nghĩa là họ được phân loại là các quốc gia sản xuất theo một tỷ lệ nhỏ.
Theo dữ liệu của chúng tôi, Hoa Kỳ có ít dòng tài năng chảy vào cũng như ít dòng chảy ra tài năng, như một tỷ lệ của nhóm tài năng tổng thể của đất nước, hơn mức trung bình. Điều này không phản ánh quy mô của nhóm tài năng của nó: với số lượng tuyệt đối, Hoa Kỳ vẫn là nam châm tài năng hàng đầu toàn cầu. Thay vào đó, nó báo hiệu sự ổn định tương đối của nhóm tài năng của nó. (Vì nghiên cứu của chúng tôi xác định vị trí của một nhà nghiên cứu dựa trên trụ sở của công ty nơi nhà nghiên cứu làm việc, những kết quả này có thể được nhìn thấy làm tăng số lượng của Hoa Kỳ. Điều này là do nhiều công ty thành lập phòng thí nghiệm tại khắp nơi trên thế giới nhưng có trụ sở chính tại Hoa Kỳ.) Ngoài Hoa Kỳ, mô hình tương tự đã được nhìn thấy ở Trung Quốc, Đức, Ấn Độ, Ý, Nhật Bản và Hàn Quốc. Chúng tôi đặt tên các hệ sinh thái này là các quốc gia neo nước.
Cuối cùng, một số quốc gia đã chứng kiến cả dòng chảy vào và dòng chảy ra nhiều hơn, như là một tỷ lệ của nhóm tài năng của đất nước, hơn mức trung bình. Những quốc gia này đang thành công trong việc thu hút những người lao động được đào tạo ở nước ngoài trong khi cũng chứng kiến nhiều dòng chảy ra, sau đại học, hơn mức trung bình. Các hệ sinh thái này, mà chúng tôi gọi là các quốc gia nền tảng, bao gồm Canada, Hà Lan, Singapore, Thụy Sĩ và Vương quốc Anh.
Dữ liệu hội nghị của chúng tôi cũng làm sáng tỏ sự trao đổi tài năng đáng chú ý giữa một số quốc gia. Có một sự trao đổi đặc biệt mạnh mẽ giữa Trung Quốc và Hoa Kỳ, với những lợi ích không đáng kể so với bên kia: chúng tôi thấy rằng khoảng 500 chuyên gia trong bộ dữ liệu của chúng tôi gồm 22.400 nhà nghiên cứu đã nhận bằng tiến sĩ ở Trung Quốc và sau đó tiếp tục làm việc cho một chủ nhân Hoa Kỳ, với hơn 500 người nhận bằng tiến sĩ ở Hoa Kỳ và sau đó tiếp tục làm việc cho một chủ lao động ở Trung Quốc. Một hiện tượng tương tự đã được quan sát giữa Hoa Kỳ và Vương quốc Anh, nơi chúng tôi tìm thấy khoảng 325 chuyên gia chuyển từ Hoa Kỳ sang Vương quốc Anh, với cùng một con số theo hướng ngược lại.
Vì dữ liệu hội nghị không cho chúng tôi biết bất cứ điều gì về quốc tịch của nhà nghiên cứu, chúng tôi không biết có bao nhiêu nhà nghiên cứu từ nước ngoài đến Hoa Kỳ (hoặc bất kỳ quốc gia nào khác) để lấy bằng tiến sĩ và sau đó ở lại hoặc rời đi. Tuy nhiên, chúng tôi biết rằng, nhìn chung, các trường đại học Hoa Kỳ nhận được số lượng lớn sinh viên tốt nghiệp từ nước ngoài. Ví dụ, năm 2015, sinh viên quốc tế kiếm được khoảng một phần ba bằng cấp khoa học và kỹ thuật được cấp ở Mỹ và 76% trong số những sinh viên tốt nghiệp này cho biết họ dự kiến sẽ ở lại Mỹ. Tại một số trường đại học, tỷ lệ sinh viên tốt nghiệp nước ngoài cao hơn đáng kể: tại Trường Kỹ thuật Tandon của Đại học New York, ví dụ, 80% của sinh viên tốt nghiệp được báo cáo đến từ nước ngoài.
Xu hướng này cũng được phản ánh trong số các đoàn hệ tốt nghiệp từ các trường đại học Mỹ có bằng tiến sĩ khoa học máy tính. Trong giai đoạn 2012-15, 7.851 sinh viên nước ngoài kiếm được bằng tiến sĩ tại một tổ chức của Mỹ trong lĩnh vực toán học hoặc khoa học máy tính, theo Quỹ Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ. Trong nhóm đó, hơn 79% cho biết họ có kế hoạch ở lại Hoa Kỳ và 53% có kế hoạch nhất định ở lại. Do đó, có bằng chứng cho thấy nhiều người không phải là công dân Hoa Kỳ đang chuyển đến Hoa Kỳ để làm Tiến sĩ (hoặc sớm hơn) và sau đó ở lại Hoa Kỳ để làm việc. Những cuộc di cư tài năng ở giai đoạn đầu, có lẽ xảy ra ở các quốc gia và không được ghi lại trong dữ liệu của chúng tôi, có khả năng cho thấy rằng thậm chí còn có nhiều luồng tài năng xuyên biên giới quốc gia hơn so với khảo sát này.

Hoa Kỳ, Trung Quốc, Vương quốc Anh, Úc và Canada dẫn đầu trong nghiên cứu tác động cao

Khảo sát năm nay cho thấy tổng số tác giả tại các hội nghị học thuật quốc tế hàng đầu đã tăng 19% so với năm ngoái. Với mục đích đánh giá tác động mà các tác giả này hiện đang có trong lĩnh vực này, chúng tôi đã phân tích các trích dẫn cho mỗi ấn phẩm năm 2017 và 2018 của họ. Chúng tôi thấy rằng 18% – khoảng 4.000 người – đang thực hiện nghiên cứu có tác động đáng chú ý trên toàn bộ lĩnh vực được đo bằng các trích dẫn nhận được trong hai năm qua. Đây là những chuyên gia AI đang xuất bản các bài báo được trích dẫn nhiều nhất tại các hội nghị học thuật hàng đầu và có kiến thức đủ sâu, để tiếp tục đóng góp đáng kể cho lĩnh vực này. Những chuyên gia này cũng có thể là một nguồn tài năng ứng dụng tiềm năng cho các nhóm làm việc để đưa lý thuyết vào ứng dụng.
Dữ liệu hội nghị của chúng tôi cho thấy các nhà nghiên cứu này tập trung nhiều ở một số quốc gia hơn ở các quốc gia khác. Năm quốc gia hàng đầu về tổng số các nhà nghiên cứu này là Hoa Kỳ (1.095), tiếp theo là Trung Quốc (255), Vương quốc Anh (140), Úc (80) và Canada (45).
Bức tranh thay đổi phần nào khi nhìn vào các nhà nghiên cứu thực hiện công việc có sức ảnh hưởng lớn nhất theo tỷ lệ phần trăm của tổng số nhà nghiên cứu AI ở một quốc gia nhất định. Đây là những nước có tỷ lệ cao hơn mức trung bình của nhóm tài năng địa phương đang đóng góp nhiều tác động cho lĩnh vực này, cho thấy rằng các quốc gia này có thể đang làm điều gì đó đúng khi nuôi dưỡng tài năng hàng đầu. Úc đứng đầu, với 18% tổng số tác giả xuất bản tác phẩm có tác động cao, tiếp theo là Hoa Kỳ, Anh và Trung Quốc (mỗi nước 13%), Thụy Sĩ (11%), Singapore (9%), Thụy Điển và Tây Ban Nha (mỗi nước 8%) và Israel, Canada và Ý (mỗi nước 7%).
Ở tất cả các quốc gia, nghiên cứu có tác động mạnh nhất có nhiều khả năng đến từ giới hàn lâm hơn là ngành công nghiệp, nhưng đối với một số quốc gia nhiều hơn những quốc gia khác. Trung Quốc là quốc gia nơi nghiên cứu có tác động cao rất có thể đến từ giới hàn lâm (90%), tiếp theo là Ý (86%), Hoa Kỳ (84%), Đức (83%) và Đài Loan (81%). Pháp là quốc gia có tỷ lệ nghiên cứu có tác động cao nhất đến từ ngành công nghiệp (30%), tiếp theo sau là Ấn Độ và Israel (mỗi nước 29%), Tây Ban Nha (28%) và Anh (27%).

Dữ liệu mạng xã hội cho thấy nhiều người tự báo cáo chuyên môn về AI

Dữ liệu nghiên cứu hội nghị của chúng tôi cho thấy sự gia tăng đáng chú ý hàng năm về số lượng tác giả và bài báo được công bố tại 21 trong số các hội nghị học thuật hàng đầu trong lĩnh vực AI. Để cố gắng hiểu được liệu thị trường việc làm có phát triển song song hay không, chúng tôi đã khảo sát LinkedIn, trang web mạng chuyên nghiệp được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới.
Trong báo cáo tài năng cuối cùng của chúng tôi, chúng tôi cũng đã phân tích kết quả của một số tìm kiếm trên LinkedIn được nhắm mục tiêu để có được hình ảnh về nhóm tài năng rộng lớn. Giống như chúng tôi đã làm cho báo cáo năm ngoái, năm nay chúng tôi đã định nghĩa về tài năng là những người đã chứng minh được năng lực kỹ thuật trong học máy, nhiều năm kinh nghiệm làm việc và có thể hợp tác và phát triển trong một môi trường liên ngành. Những cá nhân này sẽ có thể xác định một vấn đề có thể được giải quyết bằng các kỹ thuật học máy hiện đại, xây dựng và thực hiện giải pháp đó từ đầu và sau đó tối ưu hóa giải pháp để hoạt động hiệu quả.
Để nắm bắt hồ sơ của các chuyên gia này trên LinkedIn, chúng tôi đã bắt đầu bằng cách thiết lập các tham số tìm kiếm của mình để bao gồm các chức danh công việc sau: nhà khoa học dữ liệu, nhà khoa học nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu. Tìm kiếm của chúng tôi cũng được thiết kế để chỉ bắt những cá nhân có bằng tiến sĩ. Mặc dù tiến sĩ không phải là một yêu cầu khách quan để trở thành một chuyên gia về AI, chúng tôi đã làm việc với giả định rằng nó vẫn là một đòi hỏi hữu ích cho các kỹ năng kỹ thuật cao cần có để trở thành một chuyên gia. Cuối cùng, các cá nhân phải mô tả công việc của họ bao gồm cả việc học máy.
Dựa trên các truy vấn tìm kiếm này, khảo sát của chúng tôi đã chỉ ra tổng cộng 36.524 người đủ điều kiện là chuyên gia AI tự báo cáo. Năm ngoái, ngược lại, khảo sát của chúng tôi về LinkedIn chỉ ra rằng trên toàn thế giới có 22.064 chuyên gia. Điều này thể hiện mức tăng 66% từ báo cáo năm 2018.
Tương tự như năm ngoái, cuộc khảo sát năm 2019 của chúng tôi cho thấy các chuyên gia AI trên LinkedIn tập trung ở Hoa Kỳ, Vương quốc Anh, Canada, Pháp và Đức. Tuy nhiên, đó không phải là những nước trong dữ liệu LinkedIn có mức tăng lớn nhất so với năm ngoái: Ý, Tunisia, Israel, Estonia và Argentina có mức tăng trưởng tương đối nhất (xem infographic ở trên).
Mẫu LinkedIn của chúng tôi chỉ ra rằng những cá nhân này đã được đào tạo trong các ngành học khác nhau. Khoa học máy tính, mà 28% được liệt kê là ngành học của họ, là lĩnh vực hàng đầu. Tỷ lệ này cao hơn ở một số quốc gia, bao gồm Pháp (47%) và Trung Quốc (44%). Tương tự như vậy, một số quốc gia đã được thể hiện quá mức trong các ngành khác. Lấy vật lý: 9% trong số tất cả các chuyên gia cho biết họ đã được đào tạo về vật lý, nhưng ở Đức là 28%. Một ví dụ khác là toán học và thống kê. Mười tám phần trăm liệt kê nó là ngành học thuật của họ, bách phân tăng 27% trong hồ sơ của Israel và Hoa Kỳ và 35% trong các hồ sơ có trụ sở tại Nga.

Có một số cảnh báo quan trọng đối với dữ liệu này. Đầu tiên, tất cả thông tin trên LinkedIn là tự báo cáo: các cá nhân chọn tham gia trang web và sau đó mô tả giáo dục, kinh nghiệm và công việc hiện tại của họ bằng lời nói của họ. Thứ hai, mặc dù có phạm vi tiếp cận rộng, một số quốc gia được đại diện kém trên trang web. Ví dụ, LinkedIn báo cáo rằng khoảng 144 triệu người Mỹ hiện có hồ sơ trên LinkedIn – chiếm hơn 44% dân số Hoa Kỳ. LinkedIn cũng được sử dụng rộng rãi ở Canada, nơi có khoảng 38% dân số được đăng ký trên trang web. Ngược lại, ở Nga, tỷ lệ thâm nhập được báo cáo chỉ là 5%. Tại Trung Quốc, một công ty lớn trong lĩnh vực học máy, tỷ lệ thâm nhập thậm chí còn thấp hơn ở mức 3%.
Mặc dù có những đặc điểm này, chúng tôi đã phát hiện ra rằng ở các quốc gia được sử dụng rộng rãi hơn, hoạt động LinkedIn có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về những thay đổi về quy mô và mối quan tâm trong lĩnh vực AI.
Trong trường hợp khảo sát này, chúng tôi đã tìm thấy sự gia tăng lớn về chuyên môn học máy tự báo cáo. Chúng tôi tin rằng điều này có khả năng phản ánh một nhóm tài năng đang mở rộng được thúc đẩy bởi một thị trường đang ngày càng đánh giá cao các kỹ năng và chuyên môn về AI. Mặc dù có thể có yếu tố ‘đổi thương hiệu’ chuyên nghiệp được phản ánh trong dữ liệu này, chúng tôi đã cố gắng kiểm soát khả năng này bằng các tìm kiếm nhắm vào các yêu cầu giáo dục cụ thể.

Điểm nóng tài năng AI trên toàn cầu

Để cung cấp bối cảnh về cách nghiên cứu AI đang được thúc đẩy trên toàn thế giới, chúng tôi khảo sát một số quốc gia, theo khảo sát của chúng tôi, đang thúc đẩy công việc có tác động cao. Các quốc gia khác nhau có cách tiếp cận khác nhau để thu hút và duy trì tài năng hàng đầu, và chúng tôi mô tả một vài trong số các chiến lược này và đi sâu hơn vào dữ liệu cấp quốc gia.

Châu Á

Trung Quốc

Dữ liệu của chúng tôi, lấy độc quyền từ LinkedIn và các hội nghị học thuật, có thể có một số điểm mù và một số quốc gia có khả năng được trình bày trong báo cáo. Trung Quốc là dễ thấy nhất trong những thiếu sót có thể. Tỷ lệ thâm nhập LinkedIn ở Trung Quốc chỉ là 3%. Với tính chất quốc tế cao của ngành công nghiệp AI, có thể các chuyên gia AI ở Trung Quốc có thể được đại diện tốt hơn trên LinkedIn so với các ngành công nghiệp khác. Tuy nhiên, bức tranh về Trung Quốc được vẽ bằng dữ liệu LinkedIn một mình chắc chắn là không đầy đủ.
Đại diện của Trung Quốc trong dữ liệu hội nghị của chúng tôi là mạnh mẽ hơn. Khoảng 11% các tác giả hội nghị tổng thể đã được đào tạo tại Trung Quốc và tỷ lệ tương tự các tác giả đang làm việc cho một chủ nhân Trung Quốc. Trung Quốc chiếm khoảng 12% các tác giả nữ trong mẫu và 14% các tác giả xuất bản nghiên cứu có ảnh hưởng nhất. Nhìn vào tổng số tác giả của Trung Quốc đã xuất bản tại các hội nghị học thuật hàng đầu năm 2018, 13% trong số họ đã được đưa vào nhóm tác động cao này. Đây là tỷ lệ tương tự như ở Hoa Kỳ. Trong số các nhà nghiên cứu có tác động cao này, chín trong số mười người đang làm việc trong học viện, tỷ lệ cao nhất trong mẫu của chúng tôi.
Trung Quốc có một hệ sinh thái xuất bản tích cực và không phải tất cả các bài báo được xuất bản ở Trung Quốc đều được phát hành bằng ngôn ngữ hội nghị quốc tế chung của tiếng Anh. Do đó, có thể việc khảo sát các hội nghị học thuật quốc tế không nắm bắt được đầy đủ số lượng nghiên cứu có ảnh hưởng từ Trung Quốc, nơi chính phủ đã đặt sự phát triển của AI thành ưu tiên quốc gia và đang đầu tư tương ứng. Trong thông báo tháng 7 năm 2017 về kế hoạch quốc gia về AI, chính phủ Trung Quốc đã đặt ra mục tiêu trở thành trung tâm đổi mới AI chính của thế giới, với một ngành công nghiệp trị giá 150 tỷ đô la vào năm 2030.
Trung Quốc có một số lợi thế khi nói đến AI, bao gồm một số lượng lớn các dữ liệu, môi trường kinh doanh sôi động như hiện nay và hỗ trợ của chính phủ, theo Kai-Fu Lee, cựu chủ tịch của Google Trung Quốc và là tác giả của Các Siêu cường AI: Trung Quốc, Thung lũng Silicon và trật tự thế giới mới (AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order). Thật vậy, Báo cáo phát triển AI của Trung Quốc 2018, được xuất bản vào tháng 6 năm 2018 bởi Đại học Tsinghua, tuyên bố rằng Trung Quốc dẫn đầu thế giới về các ấn phẩm khoa học liên quan đến AI, bằng sáng chế và tổng vốn đầu tư mạo hiểm nhưng tụt lại phía sau khi nói đến một khía cạnh quan trọng: tài năng AI hàng đầu. Theo các báo cáo, các quốc gia đang phát triển như Trung Quốc được đánh giá thấp bởi tài năng AI hàng đầu. Hoa Kỳ duy trì vị trí dẫn đầu an toàn của mình trong nhóm tài năng AI hàng đầu thế giới dựa trên chỉ số H (Chỉ số H, một phép đo tác động học thuật của tác giả, được định nghĩa là Số lượng ấn phẩm cao nhất của một nhà khoa học nhận được nhiều trích dẫn mỗi lần trong khi các ấn phẩm khác không nhiều hơn trích dẫn mỗi lần), tiếp theo sau là Vương quốc Anh, Đức, Pháp, Ý và Trung Quốc, theo hệ thống xếp hạng của báo cáo. Tuy nhiên, khi nói về tổng tài năng, báo cáo khẳng định rằng Trung Quốc chỉ đứng sau Hoa Kỳ. Tuy nhiên, có nhiều dấu hiệu cho thấy khoảng cách giữa hai nước có thể được thu hẹp nhanh chóng: một nghiên cứu gần đây do Viện Trí tuệ nhân tạo Allen đưa ra cho thấy Trung Quốc đang vượt xa Hoa Kỳ trong các ấn phẩm có tầm ảnh hưởng cao, vào năm 2020. Đây có thể là một trong những lý do tại sao chiến lược AI của Trung Quốc xếp việc nuôi dưỡng tài năng AI là ưu tiên chính hàng đầu.
Một phần của chiến lược đó dường như là đưa các nhà nghiên cứu Trung Quốc làm việc ở nước ngoài trở về nước họ. Năm 2008, Trung Quốc đã thành lập Thousand Talents Program – Chương trình Hàng Ngàn tài năng, – nhằm mục đích thu hút các nhà nghiên cứu nước ngoài và Trung Quốc làm việc tại các quốc gia khác. Cung cấp các vị trí nghiên cứu, tiền thưởng và tài trợ đặc biệt, Chương trình Hàng Ngàn tài năng đã tạo ra động lực cho hàng ngàn nhà nghiên cứu mang công việc của họ đến Trung Quốc, phần lớn trong số họ đến từ Hoa Kỳ. Song song với chương trình đó, hơn 300 công viên khởi nghiệp đã được xây dựng để chứa sinh viên và công nhân trở về từ nước ngoài, theo tờ báo China Daily của nhà nước.
Dữ liệu từ Quỹ khoa học quốc gia Hoa Kỳ cho thấy, so với những năm trước, một tỷ lệ nhỏ sinh viên tiến sĩ Trung Quốc lấy bằng tiến sĩ ở Hoa Kỳ trong lĩnh vực toán học hoặc khoa học máy tính đang báo cáo rằng họ dự định ở lại nước này sau khi tốt nghiệp. Trong giai đoạn 2012-15, 42% sinh viên tốt nghiệp Tiến sĩ không phải là người Mỹ trong các lĩnh vực này là công dân Trung Quốc, với 87% cho biết họ có kế hoạch ở lại và 57% cho biết họ có kế hoạch nhất định ở lại. Mặc dù tỷ lệ sinh viên tiến sĩ Trung Quốc trong các lĩnh vực này cho biết họ có kế hoạch ở lại Hoa Kỳ sau khi nghiên cứu của họ cao hơn mức trung bình trên tất cả các quốc gia, dù sao nó đã giảm so với giai đoạn 2004-07, khi 91% sinh viên tốt nghiệp tiến sĩ Trung Quốc trong toán học và khoa học máy tính cho biết họ có kế hoạch ở lại đất nước này và 65% cho biết họ có kế hoạch cụ thể để ở lại. Dữ liệu này cho thấy các rùa biển – khi các sinh viên trở về nước sau một thời gian dài đi du học, thường được gọi ở Trung Quốc với từ này – ngày càng có nhiều khả năng quay trở lại với các tiến sĩ toán học và khoa học máy tính được đào tạo tại Mỹ.
Các kế hoạch tuyển dụng như Chương trình Hàng Ngàn tài năng, cùng với các cơ hội kinh doanh mới do đầu tư nhà nước chưa từng có vào AI, là yếu tố thúc đẩy cho một số nhà nghiên cứu xem xét chuyển phòng thí nghiệm của họ sang Trung Quốc. Một sự cân nhắc khác có thể là những gì được gọi là “trần tre – bamboo ceiling – ý tưởng rằng trong khi sinh viên tốt nghiệp STEM (Science, technology, engineering, and mathematics) có thể dễ dàng được các công ty nước ngoài sử dụng, họ có thể không dễ dàng vượt qua các cấp bậc như một số đồng nghiệp của họ. Một nghiên cứu năm 2015 xem xét dữ liệu việc làm từ Google, Hewlett-Packard, Intel, LinkedIn và Yahoo ủng hộ giả định này: mặc dù người châu Á chiếm 27% lực lượng lao động chuyên nghiệp trong các công ty này, nhưng họ chỉ chiếm 14% số giám đốc điều hành, theo nghiên cứu.

Singapore

Trong số hơn 36.500 hồ sơ LinkedIn của chúng tôi, khoảng 2% (607) có trụ sở tại Singapore. Trong nhóm này, 72% báo cáo ít nhất sáu năm kinh nghiệm và 93% cho biết họ có ít nhất ba năm kinh nghiệm.
Các tác giả được đào tạo tại Singapore và / hoặc làm việc cho một chủ lao động có trụ sở tại Singapore chiếm 1% trong mẫu của chúng tôi. Một phần trăm các nhà nghiên cứu dựa trên một tổ chức ở Singapore đủ điều kiện là tài năng hàng đầu. Tuy nhiên, khi chúng tôi xem xét số lượng tác giả so với dân số, Singapore đã đi trước mọi quốc gia khác trên thế giới, với năm tác giả hội nghị cho mỗi 100.000 cá nhân. Singapore cũng là một nhà lãnh đạo về câu hỏi về giới tính, với phụ nữ chiếm 23% trong số các tác giả hội nghị.
Lập trường mạnh mẽ về kết nối có thể đặt Singapore vào vị trí tăng tốc nhanh chóng trong AI: trong Chỉ số hiệu suất thành phố thông minh toàn cầu 2017 , đánh giá các thành phố dựa trên mức độ kết nối của họ khi nói đến tính di động, chăm sóc sức khỏe, an toàn công cộng và năng suất, Singapore là đứng đầu thế giới trong mỗi thể loại. Startup Genome của Báo cáo 2018 Khởi nghiệp hệ sinh thái toàn cầu cũng bao gồm Singapore là một trong những “10 hệ sinh thái đầu cho mối địa phương.” Một báo cáo từ McKinsey 2017về AI ở Đông Nam Á cho thấy trong số các quốc gia tạo nên Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á (ASEAN), Singapore đang dẫn đầu khu vực về thử nghiệm AI trên nhiều ngành công nghiệp.
Một ví dụ được báo cáo nhấn mạnh là kế hoạch Thông minh Di động 2030 của Singapore, nhằm mục đích sử dụng AI để tối ưu hóa thời gian thực lưu lượng xe hơi, xe buýt, xe lửa và xe đạp.
Thật vậy, chính phủ Singapore đang chủ động thúc đẩy AI. Năm 2017, Quỹ nghiên cứu quốc gia của Singapore, nơi đặt ra chương trình nghị sự cho nghiên cứu và phát triển của đất nước, đã công bố AISG, một sáng kiến trị giá 150 triệu đô la trong 5 năm dành riêng cho việc phát triển các giải pháp AI. Một năm sau, lưu ý rằng các điều kiện hiện tại đã chín muồi để chúng tôi đưa chuyển đổi kỹ thuật số của Chính phủ lên cấp độ tiếp theo, Kế hoạch chi tiết chính phủ kỹ thuật số của Singapore kêu gọi tất cả các bộ thực hiện AI trên ít nhất một dự án cung cấp dịch vụ hoặc thực hiện chính sách 2023.
Song song, Singapore đang đưa ra các hướng dẫn cho việc triển khai AI có trách nhiệm. Chính phủ đã chia sẻ một dự thảo đầu tiên về Khung quản trị trí tuệ nhân tạo mẫu vào tháng 1 năm nay, yêu cầu các tổ chức thí điểm khung và cung cấp phản hồi cho các phiên bản trong tương lai.
Vào tháng 2, Bộ trưởng phụ trách Văn phòng Chương trình Quốc gia Thông minh, Vivian Balakrishnan (cũng là Bộ trưởng Bộ Ngoại giao), tuyên bố rằng quốc gia này sẽ tăng gấp đôi ngân khoản cho AI với mục đích trở thành một trung tâm lớn cho việc triển khai công nghệ. Singapore cũng đang đầu tư vào đào tạo và nâng cao kỹ năng: Chẳng hạn, sáng kiến AI của AISG dành cho mọi người, nhằm mục đích dạy học máy cơ bản cho khoảng 10.000 người, từ học sinh trung học đến người lớn đang đi làm.
Chúng tôi không hy vọng tất cả mọi người sẽ trở thành chuyên gia về AI. Tuy nhiên AI là một công nghệ có mục đích chung và chúng tôi muốn lực lượng lao động của mình có thể sử dụng [những] công cụ này để tham gia một cách có ý nghĩa vào nền kinh tế do AI điều khiển trong tương lai.

Hàn Quốc

Trong số hơn 36.500 hồ sơ LinkedIn, khoảng một nửa trong số một phần trăm (192) có trụ sở tại Hàn Quốc (nơi trang web mạng không được sử dụng rộng rãi). Các tác giả được đào tạo tại Hàn Quốc và / hoặc làm việc cho một chủ nhân có trụ sở tại nước này chiếm 2% mẫu của chúng tôi.
Hàn Quốc đang có những bước tiến đáng chú ý trong việc phát triển khả năng AI và những khoản đầu tư này phù hợp với lịch sử phong phú của đất nước về nghiên cứu và phát triển công nghệ. Năm nay, chẳng hạn, trong năm thứ sáu liên tiếp, Hàn Quốc được xếp hạng là nền kinh tế sáng tạo nhất thế giới, theo Chỉ số đổi mới của Bloomberg.
Cam kết đổi mới này được thể hiện qua các khoản đầu tư gần đây vào AI: năm 2018, Hàn Quốc cam kết phân bổ 2 tỷ đô la trong bốn năm cho nghiên cứu và phát triển AI với mục tiêu là đạt được vị trí top 4 toàn cầu vào năm 2022 trọng tâm chính của chương trình, nhằm mục đích thúc đẩy 1.370 nhà nghiên cứu AI, 350 người trong số họ nên đủ điều kiện là tài năng hàng đầu. Đồng thời, hàng ngàn học bổng sẽ được cấp cho sinh viên học AI tại Hàn Quốc, và một chương trình đào tạo cấp tốc sẽ được cung cấp để giúp nhà tuyển dụng bắt đầu hoàn thành công việc mở nhanh hơn.

Châu Úc

Dữ liệu của chúng tôi cho thấy Úc là một điểm nóng AI mới nổi. Nhìn vào con số tổng thể, khoảng 4% (1.299 hồ sơ) dữ liệu LinkedIn của chúng tôi có trụ sở tại Úc và 3% tổng số tác giả tại 21 hội nghị quốc tế hàng đầu được đào tạo tại Úc. Các tỷ lệ tương tự của tác giả làm việc cho một chủ nhân gốc Úc.
Tuy nhiên, khi nói đến nghiên cứu có ảnh hưởng nhất, Úc có số lượng nhà nghiên cứu cao thứ tư trên thế giới. Trong tổng số các tác giả, 18% – cao nhất trong số các quốc gia – được đưa vào danh mục tác động cao này. Theo dữ liệu của chúng tôi, Úc cũng là một trong những quốc gia mang lại nhiều tài năng hơn là thua các công ty và trường đại học nước ngoài.

Bắc Mỹ

Canada

Canada có khoảng một phần mười dân số Hoa Kỳ và đại diện của nó trên LinkedIn là tỷ lệ thuận, với 1.487 hồ sơ cho thấy họ có trụ sở tại Canada. Nhìn vào dữ liệu hội nghị, các nhà nghiên cứu đã làm Tiến sĩ ở Canada cũng như những nhà nghiên cứu làm việc cho một chủ lao động có trụ sở tại Canada đều chiếm khoảng 4% mẫu của chúng tôi. Canada là một nhà lãnh đạo trong tài năng hàng đầu, với số lượng tác giả cao thứ năm đã xuất bản nghiên cứu tác động cao.
Tuy nhiên, có những manh mối cho thấy hệ sinh thái AI của Canada lớn hơn bộ dữ liệu này sẽ gợi ý và đang phát triển nhanh. Chính phủ Canada đã đầu tư lớn vào AI vào năm 2017, khi họ phân bổ 125 triệu đô la cho Chiến lược trí tuệ nhân tạo Pan-Canada, một sáng kiến nhằm nuôi dưỡng tài năng AI. Trong năm 2018, nghiên cứu của chúng tôi phát hiện ra rằng số lượng các hoạt động khởi động AI-liên quan ở Canada đã tăng 28% so với năm trước, đại diện cho gần 650 công ty khởi nghiệp AI trên toàn quốc. Trong cùng thời gian, chúng tôi cũng ghi nhận số lượng người chơi quốc tế mở phòng thí nghiệm AI ngày càng tăng ở một số thành phố cụm sôi động nhất trong cả nước, bao gồm Toronto, Montréal, Vancouver, Edmonton, Waterloo, Ottawa và Thành phố Québec.

Hoa Kỳ

Trong số hơn 36.500 hồ sơ LinkedIn của chúng tôi, gần một nửa (15.747) có trụ sở tại Hoa Kỳ. Một tỷ lệ đáng chú ý của các chuyên gia này – khoảng một phần năm – hiện đang làm việc hoặc đã từng làm việc cho Microsoft (1.077), IBM (667), Google (697), Amazon (511) và / hoặc Apple (393). Tám mươi bảy phần trăm của những hồ sơ này có ít nhất sáu năm kinh nghiệm và hầu hết tất cả trong số họ (97%) nói rằng họ có ít nhất ba năm kinh nghiệm. Khoảng một phần ba (36%) các chuyên gia có trụ sở tại Hoa Kỳ trong nhóm tài năng này đang làm việc trong Khu vực Vịnh San Francisco.
Khi nói đến dữ liệu hội nghị, Hoa Kỳ đứng đầu gần như mọi biện pháp với số lượng tuyệt đối. Những người được đào tạo tại Hoa Kỳ chiếm gần một nửa (44%) trong số các tác giả được xuất bản trong mẫu. Bốn mươi sáu phần trăm được tuyển dụng bởi một công ty hoặc trường đại học có trụ sở tại Hoa Kỳ. Trong số phụ nữ, tỷ lệ đó thậm chí còn cao hơn: trong số 4.085 tác giả nữ trong bộ dữ liệu của chúng tôi, 1.960 (48%) đang làm việc cho một chủ lao động có trụ sở tại Hoa Kỳ. Các tác giả làm việc tại một tổ chức của Hoa Kỳ chiếm 60% (1.095) trong số các nhà nghiên cứu thực hiện nghiên cứu có ảnh hưởng nhất được đo bằng các trích dẫn nhận được trong hai năm qua. Khoảng 13% trong tổng số các nhà nghiên cứu có trụ sở tại Hoa Kỳ đã ở hoặc trên ngưỡng để đủ điều kiện trở thành tác giả của tác động cao. Trong số tài năng hàng đầu này, 84% làm việc trong học viện và 16% trong ngành công nghiệp.
Việc Hoa Kỳ dẫn đầu qua nhiều số liệu là không có gì đáng ngạc nhiên. Có một điều, các trường đại học Mỹ tiếp tục dẫn đầu trong nghiên cứu AI cơ bản. Theo Kai-Fu Lee, Hoa Kỳ được thiết lập để duy trì một lợi thế lớn trên toàn cầu trong lãnh đạo nghiên cứu và giáo dục sau đại học trong ít nhất 30 đến 40 năm tới.
Hơn nữa, các công ty Mỹ và chính phủ Hoa Kỳ đang đầu tư mạnh vào nghiên cứu và phát triển AI. Facebook, Apple, Microsoft, Google và Amazon, tất cả đều có trụ sở tại Hoa Kỳ, đang tăng gấp đôi về học máy. Từ năm 2011, phần lớn các khoản đầu tư vốn khởi nghiệp của AI đã chuyển sang các công ty có trụ sở tại Hoa Kỳ, cả về số lượng giao dịch đầu tư và số đô la Mỹ đã đầu tư, chiếm 2/3 tổng giá trị đầu tư, Theo một báo cáo tháng 12 năm 2018 từ OECD. Quân đội Mỹ cũng được đánh giá cao đầu tư vào AI: các dự án nghiên cứu Cơ quan quân đội cao cấp (DARPA), ví dụ, công bố vào tháng 11 năm 2018 rằng họ sẽ dành 2 tỷ đô la trong khoảng thời gian 5 năm đối với các chương trình mới và hiện có để tạo ra làn sóng công nghệ AI thứ ba.

Khu vực châu âu

Trong số hơn 36.500 hồ sơ LinkedIn của chúng tôi, khoảng 37% (13,553) có trụ sở tại khu vực châu Âu. Trong số này, có bảy quốc gia chiếm ít nhất 2% mẫu: khoảng 9% (3.387 hồ sơ) có trụ sở tại Vương quốc Anh, 4% (1.426) ở Pháp, 4% (1.351) ở Đức, 3% (975) ở Tây Ban Nha, 2% (687) ở Hà Lan, 2% (681) ở Ý và 2% (625) ở Thụy Sĩ.
Trong tổng số các nhà nghiên cứu đã công bố tại 21 hội nghị hàng đầu năm ngoái, 27% trong số họ được đào tạo ở khu vực châu Âu và 25% làm việc cho một chủ lao động ở một trong những quốc gia thuộc nhóm này. Một phần tư (25%) các nhà nghiên cứu nữ trong mẫu của chúng tôi đang làm việc cho các nhà tuyển dụng ở khu vực châu Âu. Trong số các nhà nghiên cứu thực hiện nghiên cứu có ảnh hưởng nhất, 16% trong số họ đang làm việc cho một công ty có trụ sở tại một trong những quốc gia này.
Liên minh châu Âu (EU) và một số quốc gia riêng lẻ trong khu vực châu Âu đang đầu tư lớn vào việc phát triển các kỹ năng và khả năng AI. Năm 2018, Ủy ban châu Âu (EC) cho biết sẽ cam kết 1,5 tỷ euro để tài trợ cho nghiên cứu AI trong thời gian hai năm như một phần của chương trình Horizon 2020, tăng 70% mỗi năm. Ở cấp quốc gia, các quốc gia thành viên cũng đang phân bổ tiền cho nghiên cứu trong lĩnh vực AI: năm ngoái tại Vương quốc Anh, ví dụ, chính phủ và khu vực tư nhân đã hợp tác để đầu tư khoảng 1 tỷ bảng vào nghiên cứu AI. Pháp, trong khi đó, đã đầu tư 1,5 tỷ euro đến năm 2022. EC dự kiến sẽ phát hành một kế hoạch vào cuối năm nay, chi tiết như thế nào, cùng với các quốc gia thành viên, châu Âu có thể đạt tổng chi tiêu AI là 20 tỷ euro mỗi năm trong mười năm tới.
Một báo cáo gần đây được biên soạn bởi Charlotte Stix, một chuyên viên nghiên cứu tại Trung tâm Leverhulme cho tương lai của tình báo tại Đại học Cambridge và một cố vấn tại Element AI, cho thấy việc chảy máu chất xám đặt ra thách thức cho nghiên cứu AI ở EU. Stix cũng đánh dấu các khoản đầu tư của VC tụt hậu vào các công ty khởi nghiệp ở EU, đây có thể là một chỉ báo cho phong trào tài năng trong tương lai. Một báo cáo năm 2018 được công bố bởi OECD cho thấy 8% đầu tư vốn cổ phần AI của thế giới đi sang EU vào năm 2017, tăng từ 1% trong năm 2013. Phần lớn các khoản đầu tư này tập trung ở ba quốc gia: từ 2011-2018, Vương quốc Anh chiếm 55%, trong khi Đức nhận 14% và Pháp 13%. Bất chấp những xu hướng này, đánh giá của Stix về hệ sinh thái AI của EU đưa ra một trường hợp mạnh mẽ rằng Châu Âu sẽ nổi lên như một nhà lãnh đạo toàn cầu về đạo đức của AI, đặc biệt là thông qua việc phát triển liên tục các hướng dẫn, khuôn khổ và quy định phù hợp Quy định bảo vệ dữ liệu). Một ví dụ nổi bật là nhóm cố vấn độc lập của Ủy ban châu Âu, Nhóm chuyên gia cấp cao về AI (AI HLEG). Nhóm này, gồm 52 chuyên gia, được giao nhiệm vụ soạn thảo các khuyến nghị cho việc phát triển chính sách mới về AI và các vấn đề đạo đức, pháp lý và xã hội liên quan.

Phần kết luận

Báo cáo tài năng AI toàn cầu năm 2019 của chúng tôi cho thấy số lượng tác giả và bài báo khoa học có sức ảnh hưởng được xuất bản trong lĩnh vực AI, cũng như chuyên môn về AI tự báo cáo, đã tăng đáng kể trong năm qua. Phụ nữ tiếp tục bị đánh giá thấp, nhưng một số quốc gia gần đạt được sự bình đẳng giới hơn các quốc gia khác. Nhìn vào sự lan truyền địa lý của tài năng, Hoa Kỳ dẫn đầu về số lượng tuyệt đối trên gần như mọi số liệu. Tuy nhiên, lĩnh vực này là quốc tế không thể nhầm lẫn, với mỗi hệ sinh thái địa phương được đặc trưng bởi các thế mạnh và chiến lược độc đáo của riêng mình. Các quốc gia tập trung vào việc nuôi dưỡng chuyên môn này đang giúp phát triển miếng bánh tài năng AI trên toàn thế giới cần thiết để đưa lĩnh vực này tiến lên.