人工智能行业必读：2019年AI人才报告

一些有力的证据表明，AI顶级人才供不应求。但是对于人才的稀缺度和集中度却缺少精确的信息。

为此，element.ai团队连续第二年对全球AI人才的范围和广度进行调查。

其研究主要依赖3个数据来源。

1）AI领域21个领先的科学会议的出版物，分析其作者的概况。

2）分析若干LinkedIn定向搜索的结果，看看有多少人自称是博士并且具备相应的必须技能的。

3）外部报告及其他二手来源，帮助寻找相关背景，并更好地理解迅快变化的全球AI版图中的人才情况。

报告发现，2018年有22400人在一或多个机器学习的顶级会议上发表了论文，比2015年提升了36%，比去年也涨了19%。

女性AI人才缺乏

同行评审的出版物数量也比2015年提高了25%，比去年提高了16%。不过在这些会议上发表文章的研究人员当中，女性仅占18%，显得名额不足。

我们去年跟《连线》合作分析了人才池的情况，试图弄清楚女性在机器学习研究

人员的占比。我们的评估认为目前这个领域的性别平衡问题依然非常严重：去年调查的3个领先的AI学术会议里面，我们发现只有12%的作者是女性。

今年的调查范围扩大到了21个学术会议，结果发现虽占比有所提升，但这个群体的女性名额依然不足，比例为18%左右。根据我们的调查，AI存在的这种性别不平衡体现在了产业和学术两方面：我们的数据表明学术界19% 的会议作者为女性，而产业界的女性作者占比为16%。

培养出顶级AI专家的国家在雇用人才方面也领先

报告发现，全球的AI人才池是高度流动的，大概有1/3的研究人员的雇主所在国家与其获得博士学位所在国家是不一样的。

报告的分析表明，在21种刊物上发表过作品的作者当中有18%（约4000人）对有着重大影响的研究（以过去2年被引用数为衡量）做出过贡献。而拥有高影响力研究人员最多的国家依次是美国、中国、英国、澳大利亚以及加拿大。

对LinkedIn简历的辅助调查表明，有36524人符合自称的AI专家资格，这比2018年的报告数字增加了66%。

此次调查的发现表明，无论是自我报告的AI专家数量，还是作者和在AI会议上发表的科学论文数量，均有了显著的提升和拓展，这反映出该领域的活力和国际

化。