人工智能货币球：选拔下一代前沿人工智能人才

AIMONEYBALL 编写下一代边疆人工智能人才 zekidata.com www.zekidata.comAIMoneyball|1 引言 人工智能领域的人才战争是一个在媒体上持续相关的主题。随着生成式人工智能（GenAI）——这项变革性技术的出现——这一叙事获得了关注，这项技术承诺生产越来越智能的人工智能系统。 美国领先的科技巨头目前正竞相掌握这项技术，导致大量资本投资涌现，旨在获得优势。这包括为开发下一代他们的前沿AI模型而提供的大量资金。 但这前沿AI人才是什么样的？它与市场中的其他人才有何不同？这些美国科技巨头的伯乐们是否正在寻找最佳候选人，或者他们主要雇佣的是与现有员工相似的人？这前沿AI人才将推动AI的下一波创新浪潮吗？ 受棒球界《金钱球》启发，该影片开创了利用数据识别被低估球员的先河，ZekiData收集了在全球范围内推动研究和技术边界、创造了最强大的FrontierAI模型的中国以外顶尖2000名个人的数据。 灵感 定义 接球手：AI领域的精英选手，类似于那些具有高打击率、擅长将球投入比赛且击出率较低棒球运动员 强力打击者：AI领域的精英表现者，类似于能击出全垒打的棒球运动员 ，但也可能击出坏球 www.zekidata.comAIMoneyball|2 在过去十年中，我们使用基于30多个变量的专有评分系统跟踪和评估了他们的进展。 这些变量衡量它们的专长领域、创新业绩记录、职业定位、技能、在同行中的影响力和声誉。 泽基数据将这个前沿人工智能群体与30000名在人工智能领域具有相同专业知识但未被选中或未选择参与前沿人工智能模型开发的人进行了比较。结果表明，人工智能领域的高绩效精英群体正日益集中。用一个棒球类比来说，这些人是相当于大联盟接触击球手——以高击球率、持续接触能力和强大的团队合作而闻名，同时较少出现三振出局。 然而，棒球队需要的不仅仅是有接触力的击球手。他们还需要有强力的击球手，能够击出本垒打（但可能更容易被三振出局）。但边界人工智能群体中，强力击球手是否充足？ 我们不这么认为。 www.zekidata.comAI货币球|3 www.zekidata.com AIMoneyball|4 接触式打击格局 毫不奇怪，FrontierAI队伍的主要所在地在美国。英国的高人数实际上反映了属于美国跨国公司GoogleDeepMind的研究科学家和工程师的数量。 通过首先了解前沿人工智能群体格局，我们得以更清晰地掌握全球人才集中分布的情况。该群体所属的专业领域由泽基数据分类超过100个类别，高度集中于人工智能领域的八大主要专业。 边远人工智能队列的地理分布：前10个国家 www.zekidata.com AIMoneyball|5 边界人工智能项目组成员高度集中在八个主要专业领域 随着时间的推移，谷歌和谷歌深度学习公司已经雇佣了这支前沿人工智能群体的多数人，目前占据超过60%的市场份额，并且正越来越多地将这些人才整合到联合团队中。 谷歌和谷歌深Mind通过收购前沿AI人才的大部分市场份额来巩固其领导地位 在美国科技巨头中，只有Meta在谷歌保持着任何有意义的市場竞争，而微软、亚马逊、苹果和IBM的市场份额都低于百分之五。 Meta持续维持着先锋人工智能人才的市场份额，而其他主要竞争者逐渐落后 尽管近期顶尖高管纷纷公开离职，OpenAI仍持续增长其在该前沿人工智能群体中的市场份额。而MistralAI看似停滞不前，它最近宣布了建立 位于加利福尼亚州旧金山，主要目的是获取人才。Anthropic拥有独特的方法，我们将在下文中深入探讨，并且表现出较少的倾向去招募竞争对手的相同人才。 www.zekidata.com AIMoneyball|6 OpenAI不断吸引越来越多的FrontierAI人才市场份额 www.zekidata.com AI金钱球|7 当前接球手是精英 目前，人们认为这些来自边境人工智能计划（FrontierAI）的成员是精英。新模型的发布是头条新闻 。但这有数据支持吗？ 是什么让这些个人脱颖而出，被选中来工作于我们这一代人中最具变革性的技术？他们是真正的大联盟精英球员吗？ 下图展示了FrontierAI队列中Zeki数据分数的范围，并与一个由30,000名在全球相同专业领域工作（中国以外）的个体组成的比较群体进行了对比 。我们使用了超过10年的数据来追踪他们相对于这些分数的进展。 前沿人工智能组在所有泽基数据创新绩效指标上均优于对照组 www.zekidata.com AI金钱球|8 该前沿人工智能组在所有指标上都优于对比组，展现了他们在产出研究和其它成果方面的生产力一致性，他们在人工智能项目中的主动性和领导力 ，他们在人工智能社区中的思想领导力影响，以及他们的国际知名度，同行间的认可度和尊重程度。 他们在团队合作深度和与不同学科的人合作以取得成功的多样性方面得分也更高。他们没有像比较组那样在许多不同的经济部门工作，通常只有三个，但拥有稍微更多的专业经验。 团队合作 多样性职业经验 行业多样性 边缘人工智能队列在所有Zeki数据指标方面，在水平和多样性团队合作上均优于比较组 在某个层面上，你可能会期望这些高分属于精英。但比较组中有一些人的工作质量和一致性也同样高，并且他们的专业也相同。为什么人才发掘者会错过他们？ 为了理解原因，我们将比较组缩小到最高性能的2000个人，他们都在专门从事与边疆人工智能组相同领域的公司工作，并且在产出方面的生产力和主动性方面与该组相当或超过该组。 www.zekidata.com AIMoneyball|9 这突出了边疆人工智能队列所拥有的三个关键特征，而新的比较组则缺乏这些特征。 1.边缘人工智能组更可能接受过一流大学的培训 。 在第一级大学接受培训的个人百分比 2.前沿人工智能cohort在美国进入七大奇迹公司实习的可能性是三倍。 在辉煌七家公司实习的个人百分比 www.zekidata.com AIMoneyball|10 3.边境人工智能学员更有准备去其他国家寻求工作机会。 移居海外从事工作机会的个人百分比 人才挖掘员在人工智能相关会议上出色地发现了人才，前沿人工智能小组脱颖而出并进行了多次演示。 星探们还协助了七巨头公司的人力资源部门识别实习人才。谷歌求职申请者的推力也很大。我们已经确定了全球52所大学的AI实验室，默认选择加入谷歌。亚马逊是第二最受欢迎的公司，有八个AI大学实验室将其作为默认目的地。 对向场击球手 然而，如前所述，一个有效的团队由众多成员组成 ，每个成员都有独特的技能和角色，为团队的成功做出贡献。 在棒球中，外侧击球手有能力将球击到他们站立位置场地另一侧。这使得他们更不可预测，在许多情况下更有价值，因为该角色可能需要更多力量和技巧。 在FrontierAI的主要参与者中，Anthropic拥有这一独特优势。他们的方法高度选择性，基于对业务的谨慎扩展。例如，近年来他们选择了大约六位理论物理学家，他们主要在一个利基领域接受训练：场论和引力的全息推导。这个领域探索了量子场论与引力的关系。 在ZekiData的88万名顶尖AI人才的大型数据集中，只有83名在73家组织工作的个人拥有这种专业特长。Anthropic是主要雇主。 www.zekidata.comAIMoneyball|11 www.zekidata.com AIMoneyball|12 SandBoxAQ也有采用一种替代方法。 据报道，公司正在构建一种不同类型的边疆AI模型，称为大型量化模型，以在生命科学、金融服务、导航和网络安全领域实现重大突破。据报道，他们的模型在物理学、生物学、数学和化学的基础知识方面的训练比互联网内容更多。 他们正在招聘极少具有人工智能相关技能的人，并且主要集中在人才猎头对美国科技巨头关注的非核心领域。 沙盒AQ人才的AI相关专业知识领域 重炮手 美国科技巨头在其团队中拥有实力强劲的人才 。 根据泽基的数据 ，未来的王牌选手更有可能来自AI生态系统中的任何其他部分，而非边疆AI群体 。 风险资本家（VC）将PowerHitters视为未来AI独角兽的创始人。PowerHitter的思维方式和技能组合概括了硅谷的企业家文化，并支撑了其成功。 2017年研究论文《AttentionIsAllYouNeed》的八位认证作者都是谷歌研究人员，其中七位后来创办了公司。他们如今的故事与所写的论文一样传奇。但这们的成功是常态还是特例？ 仅有百分之五的FrontierAI群体在任何阶段都创立了公司，这一百分比在我们两个比较群体中都保持一致。因此，FrontierAI群体中的PowerHitters在持续累积积分的ContactHitters中仅代表一小部分。 AI棒球|13 www.zekidata.com 智能体AI 那么未来的重磅打击者在哪里？ GenAI可能会为新一波个体的涌现创造一个技术桥梁，在特定垂直领域创造新的市场应用。风险投资家现在正全神贯注于自主AI初创公司。 我们研究了25家新兴AI代理公司中150名关键科学家和工程师。初步迹象表明，这些公司中推动创新的个人并非来自前沿AI群体，但他们同样有可能曾在七大奇迹公司实习，并且高度流动，愿意海外就职。他们的许多专业领域与前沿AI群体相同，例如语音识别和自然语言处理。 然而，其中很大一部分人也拥有高度专业化的技能，这些技能构成了对话式人工智能创新的基石。 在一个ZekiData类别中，用于口语语言系统的对话行为建模，在ZekiData更广泛的88万名顶尖AI人才数据集中，只有1,061人接受过这个AI相关研究领域的培训，而自然语言处理领域则有9,296人 。 竞争这种高度专业化人才的公司，除了美国的科技巨头外，还包括Buddy.ai为儿童创造电子学习机会；CerenceAI为汽车构建人工智能助手技术；Modality.ai和NuanceCommunications在医疗保健领域提供对话式人工智能 ；以及Mama.ai构建对话式人工智能工具。 结论 在人工智能的世界里，技术发展迅速，技能也很快过时。这就是与棒球这个以固定规则和技能为特点的游戏类比结束的地方。 然而，《点球成金》在人工智能领域蓬勃发展，因为数据驱动的方法揭示了那些被专注于主流球员的人才探查员经常忽视的价值被低估的球员。数据驱动的方法还可以标示出新人才（仍在小联盟中）开始集中在新创新领域的位置。 了解更多信息 媒体咨询：LaraKline，lara.kline@zekidata.com商务咨询：PaulMann，paul@zekidata.com www.zekidata.com AI货币球|14