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日本经济新闻(中文版:日经中文网)日前获悉,主导人工智能(AI)研究和开发的约半数顶尖人才集中于美国。日本的人才仅占全球的不到4%,落后于中国和英国。对日本而言,在海外接受专业教育的AI人才很少,欠缺人才多样性等课题也浮出水面。AI是数据经济的核心技术。如果负责最尖端研究的群体薄弱,日本的竞争力有可能下降。日本政府和企业已开始采取行动。
加拿大的AI初创企业“Element AI”根据2018年内在21个国际学会上发表的论文调查了作者人数和经历,统计了顶尖AI人才的分布。
调查显示,全球有2.24万AI方面的顶尖人才。其中约半数在美国(1万295人),其次是中国(2525人)占到1成。英国(1475人)、德国(935人)和加拿大(815人)次之。日本以805人排在第6位,仅占到整体约3.6%。
日本的人才质量也成为课题。调查显示,日本的人才缺乏多样性。与其他国家相比,在海外接受过专门教育的国际型人才在日本很少。在外国学习之后,去日本企业工作的比率仅为17%,在17个主要国家和地区中排在倒数第2位。此外,日本女性人才的比率最低,仅有9%,是全球平均(18%)的一半。
以多样性的成员推进AI开发很重要。通过研究者之间的人脉接触最尖端技术,容易推动共同研究。据称由相同人种和性别团队打造的AI进行判断时容易出现偏颇。
在最尖端的AI研究方面,提高数据分析效率、消除分析偏颇的技术、浅显易懂地向外界展示判断过程的手法等技术创新取得进展。大学与企业的共同研究也很多,这将直接推动各国企业的竞争力提高。
例如,2018年夏季在京都召开的国际学会上,筑波大学准教授秋本洋平获得最优秀论文奖。他研究的是使提高AI判断精度的开发工作自动化。这有助于大幅削减AI开发周期和成本。
秋本准教授曾任职于法国的国立研究所,他指出“在国际学会上,日本人发表的论文数量很少,存在感很低”,对日本研究人才的短缺感到担忧。原因之一被认为是日本的教育政策落后。秋本表示,“AI领域的新发现源于高等数学知识的情况正在增加,但日本跨越领域的研究体制薄弱”。
AI人才较多的欧美和中国近年来出台国家政策,培育了覆盖综合科学技术领域的人才。美国自10多年前开始,推行理科和数学教育的振兴政策,大幅增加了科技相关教师人数。中国也于2017年制定新一代AI发展计划,推进新设置AI专业等。
而日本始终维持理学系和工学系等传统的学科划分,培养精通数学和计算机技术等多个领域的人才进展迟缓。设置AI相关专业学科的只有滋贺大学等数所学校。日本经济产业省和文部科学省在3月归纳的报告中指出,“负责信息政策的经济产业省很晚才注意到数学的重要性”。
日本政府试图奋起直追,3月提出了每年培育25万AI人才的目标。计划推动几乎全部理工科大学生和部分文科生学习AI专业知识。
对企业来说,从海外吸引优秀人才也将成为课题。麦肯锡咨询公司的野中贤治指出,“如果日本企业也给出高薪,可以从全世界招聘人才”。在收入以外的方面,“关键是营造让人才积极工作的公司内部环境,应给予人才为业务作出巨大贡献的机会等”。
日本提出与欧美建立国际数据流通圈。但如果准确分析数据的AI开发落后,则难以充分推动增长。改变教育体制、培育AI研究的顶尖人才成为日本的当务之急
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