创新之声：美国有影响力的人工智能研究人员分析

创新之声：
美国有影响力的人工智能研究人员分析
编译 李军平
2023年7月，美国安全与新兴技术中心（CSET ）发布《创新之声：美国有影响力的人工智能研究人员分
析》报告，通过对AI 论文发表数量、引用次数以及H 指数等三项指标的分析，识别出美国最具影响力的217位AI 研究人员，并探讨了这些研究人员的人口统计数据、职业轨迹和国际合作情况。

人工智能（AI ）研究在过去几十年中呈指数级增长，许多最激动人心的突破都离不开美国的大学、公司和研究机构。

虽然杰出的AI 研究人员不是领域研究、开发和商业化的唯一推动力，但他们的作用至关重要。

了解当前美国顶尖研究人员的概况和职业生涯，有助于决策者了解顶尖研究人员现况，了解如何培养下一代顶尖AI 研究人员。

报告根据学术论文发表数据和经整理的职业履历资料，识别出2010年至2021年间美国顶尖AI 研究人员，并研究了他们的人口特征、教育和国家背景、留美率以及研究合作率。

主要发现
人口特征和所属机构 截至2022年9月，美国顶尖的AI 研究人员在性别、职业阶段和所属机构方面都呈现同质化特点。

其中，男性占94%，女性占6%。

大多数顶尖的AI 研究人员处于职业生涯后期或已退休。

美国顶尖的AI 研究人员62%集中在10所精英大学和顶级公司。

在2010—2021年发表研究成果时，约74%的美国顶尖AI 研究人员在大学任职，部分人员在谷歌和微软等大型科技公司工作。

与发表论文最多、H 指数最高的研究人员相
比，被引用次数最多的研究人员更多的是在公司工作而不是在大学任职。

国外出生或受教育的在美AI 研究人员原籍地和留美率 在美国所有顶尖AI 研究人员中，70%在美国之外出生或接受过教育。

最常见的原籍地是中国和印度，其次是英国。

截至2022年9月，在国外出生或受教育的美国顶尖AI 研究人员中，有87%的人仍隶属于美国机构。

国际研究合作 在调查数据集中，在国外出生或受教育的顶尖A I 研究人员的国际合作率为50%，高于在美国出生且接受美国教育的研究人员（38%）。

一般而言，与其他研究人员相比，国外出生或受教育的研究人员更可能与其原籍国的研究人员开展频繁的合作。

美国顶尖的AI 研究人员，无论其背景或原籍国如何，与中国研究人员的合作最为频繁。

鉴于中国是全球最大的AI 研究产出国，这一国际合作模式也在情理之中。

美国前100名AI 研究人员概
况： 产出、 引用和影响
在三份美国A I 研究人员百强名单，即发表论文最多、被引用次数最
多和H 指数最高的前100位研究人员名单中，报告合计识别出217位研究人员。

在这些研究人员中，男性占94%（203/217）。

2022年，当我们收集和分析数据时，约61%的男性AI 研究人员和约72%的女性研究人员已处于职业生涯的后期或已退休。

这至少表明，在考虑性别和年龄的情况下，过去几十年间的研究生产力主要集中在相对同质化的研究人员群体中。

下面将探讨研究人员所属部门和机构的异同。

所属部门 我们利用机构隶属数据来估算数据集中美国顶尖AI 研究人员的就业部门。

在2010年至2021年间，约74%的研究人员隶属于大学。

从三个生产力和影响力指标 （论文数量、引用次数和H 指数）来看，他们的隶属部门存在差异，如图1所示。

结果表明，相比于AI 相关论文数量或H 指数排名前100位的研究人员，被引次数排名前100位的研究人员更多地在产业界任职，共61人。

如图1所示，在产业界工作的高被引研究人员是在学术界工作的两倍多。

在产业界工作顶尖AI 研究人员中，高被引研究人员数量超过了发表最多论文的研究人员与高H 指数研究人员的总和。

这可能是因为AI 相关的经典产业界论文
OBSERVER
智库观察
往往被大量引用。

例如，最近的一项研究发现，在2022年被引用次数最多的五篇AI 论文中，有四篇是由隶属于DeepMind 、OpenAI 、Meta 和谷歌等领先科技公司的研究人员撰写的。

研究还表明，企业的研究团队有时会与加州大学伯克利分校等精英机构合作撰写高影响力论文，从而提高论文的引用率。

如图2所示，从更长的时间跨度上研究美国顶尖AI 研究人员的从属关系，结果呈现出向产业界转向的趋势。

在研究数据集中，2022年（截至2022年9月）有超过50%的研究人员仍然只在学术界工作，有13%的研究人员拥有产业和学术双重背景。

另有35%的研究人员只拥有产业就职背景，这一比例略高于2010年至2021年间在
CSET 合并语料库中发表AI 论文时拥有产业背景的研究人员比例。

机构隶属关系 如图3所示，2010年至2021年间，在216位（217位研究人员中，有1位隶属关系不明确，有216位研究人员适合该分析）顶尖AI 研究人员中，有38位隶属于谷歌公司，21位隶属于加州大学，17位隶属于斯坦福大学。

这十年间，本研究数据集中62%的美国顶尖AI 研究人员曾在图3所列的10所精英机构工作过（根据2010—2021年隶属情况测算得出）。

仅谷歌和微软就雇用了约1/4的顶尖AI 研究人员。

总体而言，在216位美国顶尖AI 研究人员中，有63位（29%）隶属于企业。

正如前文所提到的，受雇于企业的研究人员发表的论文往往被广泛引用。

在2010年至2021年间以及在
2022年的分析中，顶尖A I 研究人员也倾向于留在上述精英机构中。

谷歌仍然是雇佣顶尖研究人员最多的企业，有几位研究人员转到了与谷歌相近的Alphabet 子公司，如DeepMind 或Way mo 。

加州大学仍然是拥有顶级研究人员最多的大学，其次是斯坦福大学。

顶尖研究人员集中在少数顶尖研究机构 包括一些著名大学和公司在内的顶尖研究机构，仍然是美国最顶尖的AI 研究人员的聚集地。

总体而言，我们对美国顶尖AI 研究人员的职业轨迹分析反映了学术界和产业界的一种广泛趋势：顶尖人才倾向于进入并留在精英大学和顶级企业。

导致该趋势的因素可能有以下几个。

首先，精英大学和顶级公司更容易发表AI 论文并被引用。

研究表明，隶属高声望机构的教师发表的论文更多，被引用、受资助和奖励也更多，培养出的人才也更容易受其他高声望机构雇佣。

解释这一现象的因素多种多样，包括工作环境的性质、研究人员工作或接受培训时所在机构的声誉、社
图2 主要AI 研究人员的部门变化：2010年至2021年（论文发表时）和2022年的研究人员数量
产业界论文发表时所在部门
2022年所在部门
学术界
产业-学术双重隶属其他（政府部门等）
图3 2010年至2021年美国顶尖AI 研究人员所属机构前10名机构顶尖AI研究人员数量
谷歌加州大学斯坦福大学卡内基梅隆大学得克萨斯大学微软麻省理工学院约翰霍普金斯大学北卡罗来纳大学华盛顿大学
图1 按生产力和影响力指标分列的2022年美国前100名AI 研究人员的隶属情况
当前隶属部门学术界
产业-学术双重隶属产业界
发表论文数量引用次数H指数
会关系、个人技能、努力程度和潜力等绩效相关特征以及年龄、性别等非绩效相关特征。

例如，一项研究发现，与女研究员和隶属普通机构的研究员相比，男研究员和隶属顶级机构的研究人员的引用次数更高（在本研究的数据集中，领先的AI研究人员中只有6%是女性）。

其次，精英大学和顶级公司通常拥有更多的基础设施和资源，便于开展大规模的科技研究。

与非精英院校
相比，精英院校能够提供更多科研经费奖励。

此外，包括谷歌、斯坦福大学、麻省理工学院、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校和微软在内的少数几家机构掌握着AI研究领域绝大部分计算能力和其他资源。

除了资金、计算能力和其他资源优势，这些机构还拥有人力资源优势，这体现在拥有更多的教职工、研究生以及更大的研究团队，因此能够产出更多学术论文，从而获得更多的引用和资金。

这可能促成一个正向循环，并进一步维持这些机构的声望和资源。

然而，一些研究表明，这种现状存在弊端。

例如，有研究在分析拨款数据后发现，精英大学获得资金的概率比普通大学高出65%，资金额度比普通大学高50%。

然而，精英大学的资金使用效率却较低，因为“普通大学发表的论文数量比精英大学多65%，每投入1美元资金所实现的引用比精英大学高35%”。

换句话说，“隐性偏见和社会声望机制”很可能会影响拨款和生产率。

这些发现提出了一些问题：如何实现研究经费在不同类型机构之间的最佳分配，以及如何在资源严重紧张的情况下，确保声望较低的机构也能继续建立AI学术和研究项目，并维持高产出率。

第三，精英大学和顶级公司能够吸引顶尖AI研究人才。

产出高的研究人员有意识地选择进入精英院校和公司。

精英大学往往会支付更高的薪水，而且更能提供计算能力、劳动力和其他工作福利等资源。

2022年的一项研究发现，80%以上的美国教授仅在
20%的大学接受过培训。

这项研究还
发现，大多数教职人员曾就读于比其
隶属大学更负盛名的大学，导致了学
术招聘中所谓的“声望泡沫”。

虽然全面回顾这些模式背后的
原因超出了本报告的研究范围，但总
而言之，导致该模式可能的因素如资
源、机会和利益在精英大学和公司内
部的高度集中，声誉和威望，更广泛和
系统性的社会经济和商业力量等，都
有利于这些机构继续巩固在整个科技
生态系统中的主导地位。

评估美国顶尖AI研究人员中
的国际人才
我们的分析表明，2010年至2021
年间，在美国发表论文最多、被引用次
数最多、影响最大的217位AI研究人员
中，至少有152位在美国之外出生或受
教育，并在美国机构开展研究、开拓
事业。

如图4所示，在2010—2021年间发
表AI研究论文数量最多的100位美国
研究人员中，有71人在国外出生或受
教育。

如果按论文被引用次数排序，
前100位美国AI研究人员中有69人是在
国外出生或受教育的。

如果按H指数排
序，排名前100的人中有77人在国外出
生或受教育，这一比重略高于按AI论
文数量或引用次数排序所得的比重。

原籍地之前的研究发现，美国
AI顶尖研究人员中，国外出生或受教
育的职工和学生的原籍国主要是印度
和中国，来自这两个国家的计算机科
学和工程博士毕业后的留美率最高。

如图5所示，在本分析三项生产力
和影响力指标中，中国和印度是在国外
出生或受教育的美国顶尖AI研究人员
最常见的原籍国。

其他常见的原籍国包
括英国、希腊和加拿大。

图5中“其他”
项中的原籍国包括几个欧盟国家、日本
和以色列等。

没有人来自撒哈拉以南的
非洲。

留美率近87%在国外出生或受
教育的美国顶尖AI研究人员仍留在美
国，一小部分人双重隶属于美国机构
和国外机构。

截至2022年9月，只有少
部分人永久离开美国。

图6展示了截至
2022年9月，在国外出生或受教育的美
国顶尖AI研究人员的现状。

研究结果表明，绝大多数在国外
出生或受教育的美国顶尖AI研究人员
都留在了美国，并只为美国机构工作。

发表论文最多的AI研究人员的留美率
最高，有85%（60/71）的人只为美国机
构工作。

被引用次数最多和H指数最高
的AI研究人员的留任率也很高。

在被
引用次数最多的AI研究人员中，有78%
（54/69）的人留美，为美国企业或其
他机构工作。

最后，在按照H指数筛选
出的最具影响力的研究人员中，有73%
（56/77）的人留在了美国，并继续在图4 美国主要AI研究人员中在国外出生或受教育的人员分布
国外出生或受教育
出版数量前100名引用次数前100名 H指数前100名
非国外出生或受教育
美国机构工作和发表论文。

这些研究结果与CSET 之前的研究结果一致，表明在美国院校获得AI 相关学位的国际学生和学者的留美率很高。

A I 研究人员日益复杂的移民之路 在美国顶级AI 研究人员中，国外出生或受教育的研究人员占大多数，为美国顶尖大学、公司和研究机构的尖端AI 研究作出了重大贡献。

根据我们的分析，美国领先的AI 研究人员中有相当一部分可能是第一代移民，他们
是通过签证来到美国的，比如学生签证以及选择性实习培训（OPT ）项目和H1B 技术工人签证。

有些人可能办理了为特殊人才提供的O-1签证，或以J1签证学者的身份访问美国，或申请工作绿卡。

本研究中的大多数国外出生或受教育的研究人员都是45岁以上的处于职业生涯中后期的专业人士（本研究数据集中美国出生的研究人员也是如此），他们在2010年至2021年期间以隶属美国机构的身份发表了论文，
因此许多人很可能是在2010年之前移居美国的。

大多数研究人员移居美国时，并没有如今这么多的选择。

自2010年以来，移民途径得到了拓宽，包括为外国人才提供O-1签证指导，以及扩大针对科学、技术、工程和数学（STEM ）毕业生的OPT 计划。

然而，在同一时期，某些签证程序变得更加复杂和艰难。

例如，针对技术雇员的H1B 签证竞争激烈，其数量上限远远低于劳动力市场的需求。

获得美国永久居留权并不容易，尤其是对于来自印度和中国的潜在移民来说，因为这两个国家是美国顶尖AI 研究人员的主要来源国。

申请永久居留身份（绿卡）的等待时间可能很长。

例如，中国AI 研究人员EB-2绿卡（基于就业的永久工作签证，有高等学位或特殊能力）的申请必须等待四年左右才会开始处理。

在过去十年中，中国EB-2绿卡申请者的申请处理时间基本稳定，但印度申请者的申请处理时间则大大延长。

随着申请处理积压问题的恶化，等待时间不断延长。

据研究估计，2018年排队的印度EB-2/EB-3申请人预计等待54年才能获得绿卡。

这种积压会给未来移民带来巨大的个人、经济和职业成本，例如，申请人在排队期间无法更换工作或晋升。

随着时间的推移，移民困难可能会增加吸引在美外国人才的难度。

评估美国顶尖AI 研究人员之间的国际合作
CSET 以前的报告显示，与中国和印度等国AI 研究人员相比，美国的AI 研究人员的国际合作率更高。

总体而言，发表论文最多、被引用最多、H 指数最高的前100名美国AI 研究人员在AI 论文的平均国际合作率上没有明显差异。

此外，美国顶尖AI 研究人员的论文国际合作率与美国AI 论文的整体国际合作率（48%）
相近。

图5 美国217位顶尖AI 研究人员的估测原籍地估测原籍地研究人员数量研究人员占比
美国中国印度英国希腊加拿大法国意大利德国西班牙葡萄牙乌克兰韩国俄罗斯荷兰摩尔多瓦伊朗保加利亚奥地利其他
图6 按生产力和影响力指标划分的国外出生或受教育的美国顶尖AI 研究人员现状
当前隶属情况发表最多
被引用最多
H指数最高
在美
迁移至其他国家双重隶属
如图7所示，从2010年到2021年，美国顶尖的AI研究人员，无论其背景或原籍国如何，与中国研究人员的合作最为频繁。

更具体地说，在美国217位顶尖AI研究人员中，有82位（38%）在2010年至2021年期间与中国同行共同发表了至少一篇论文。

美国顶尖AI 学者与中国研究人员的高合作率反映了中美AI研究合作的大趋势，这并不出人意料，因为按AI论文数量计算，中国是全球顶尖的AI研究生产国。

事实上，自2010年以来，中国发表的AI论文数量是世界上其他国家的2.5倍。

除中国之外，美国与加拿大、德国、英国、以色列和澳大利亚的学者合作也比较
频繁。

以往的研究表明，国外出生的在美研究人员拥有更广泛的国际合作网络，与其他国家，特别是其原籍国的学者合作更频繁。

我们对数据集中国外出生或受教育的AI研究人员和在美国出生或受教育的AI研究人员的合作率分别进行了研究。

研究结果表明，在美国顶尖AI研究人员中，在国外出生或受教育的研究人员与美国以外的其他学者合作的次数要多于没有在国外出生或受教育的研究人员。

在三份最具生产力和影响力的美国AI研究人员名单中，在国外出生或受教育的研究人员的平均国际合作率在50%以上，在美国出生及受教育的AI研究人员的平均国际合作率低于38%。

40%的国外出生或受教育的美国顶尖AI研究人员最常与来自其原籍国的学者合作。

结论
美国拥有世界顶尖的大学以及最具创新力的科技公司。

但是，随着争夺人工智能领导权的地缘政治竞争愈演愈烈，对顶尖AI人才的争夺也愈演愈烈。

因此，本报告试图对推动AI创新、发展和商业化的重要群体（美国顶级AI研究人员）进行更全面、更细
致的了解。

虽然这些研究人员绝不是
AI领域开创性突破和进展的唯一贡献
者，但他们的作用不可小觑，其专业技
能的市场需求也十分旺盛。

总体而言，报告识别出了217位顶
尖AI研究人员，他们在2010年至2021
年期间都隶属于美国机构。

他们中绝
大多数是男性，截至2022年9月，大多
数正处于职业生涯的晚期或已退休。

在美国最有生产力和影响力的AI研究
人员中，74%的人在大学任职或曾在
大学任职，但也有一些人曾在谷歌和
微软等公司工作过。

有趣的是，被引用
次数最多的AI研究人员更多地在企业
而非大学工作。

总之，美国顶尖AI研
究人员仍然集中在少数精英大学和顶
级公司，这些机构往往拥有更多的资
源、机会和福利。

研究结果还发现，在以代表研究
生产力和影响力的三个指标（总体研
究产出、引用次数和H指数得分）划分
出的人员名单中，国外出生或受教育
的AI研究人员约占美国顶尖AI研究人
员的70%。

从本研究数据集中的研究
人员人口结构来看，这些人中的大多
数很可能是在2010年前来到美国的。

中国和印度是最主要的原籍国，但也
有很多人来自英国、加拿大、欧盟和其
他地区。

尽管我们无法对人员的具体移民
经历、轨迹和身份发表评论，但可以
说，在美国持续稳定就业和获得永久
居留权变得更加艰难。

随着时间的推
移，这些困难可能阻碍顶尖AI研究人
员在美国开始或继续职业生涯，最终
削弱美国吸引和留住顶级科技人才的
能力。

最后，我们研究了美国顶尖AI研
究人员的国际合作率，结果表明，在
国外出生或受教育的美国AI研究人员
与国际同行的合作率高于其他美国AI
研究人员。

在国外出生或受教育的研
究人员更有可能与其原籍国的同行合
作，这可能有利于通过合作网络获得
更多的资金，开展高水平的研究。

此
外，中国AI研究人员，无论背景或出身
如何，都是美国顶尖AI研究人员的首
要研究合作伙伴。

资料来源 CSET 图7 2010—2021年美国顶尖AI 研究人员合作最多的国家
合作最多的国家顶尖AI研究人员数量
中国
加拿大
德国
英国
以色列
澳大利亚
韩国
日本
意大利
印度
其他。