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AI 研究人员收入超过百万美元!

炼数成金前沿推荐  · 公众号  ·  · 2018-05-03 16:47

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在硅谷,一个人尽皆知的秘密就是人工智能(AI)的专家可以获得巨额的薪资和奖金。最近,一家名为OpenAI的研究所提交的鲜有人注意的报税文件中,暴露出了一些让大家瞠目结舌的数字。


2016年,OpenAI为其较高级研究员Ilya Sutskever支付的薪资超过了190万美元。另一位主要研究人员Ian Goodfellow则获得了超过80万美元的收入,尽管他是去年3月底才进入这家研究所的。这两位人员都是由Google招聘的。


该领域排名第三的机器人专家Pieter Abbeel的薪资为42.5万美元,他于2016年6月辞掉了加利福尼亚大学伯克利分校的教授之后,加入了这家研究所。这些薪资包括签约奖金。


由于OpenAI是一家非营利机构,所以需要公开发布报税表,而其中列出的数字让全世界的人都对AI领域的天才的薪资有了深入的了解。但是大家要注意的是:由于OpenAI是一家非营利机构,它不能提供股票期权,所以这些研究人员所获得的报酬可能低于他们所创造的价值。


较高级AI研究人员的薪资急剧上升,是因为掌握这项技术的人很少,而有成千上万的公司想要涉足该领域。Element AI是加拿大的一个独立研究所,据其估计全球有22,000人掌握了真正AI研究所需的技术——该数字是一年前的两倍。


AI创业公司Skymind的首席执行兼创始人,Chris Nicholson说:“AI的人才与该领域的需求相比只是杯水车薪。”


各个大学和政府也面临这个重大的问题。他们也需要AI专业人才,既要教导下一代研究人员,又需要在从军事到药物研究等各个实践领域投入这些技术人才。但是他们无法提供与私营部门同等的薪资。


2015年,电动汽车制造商特斯拉的首席执行官埃隆·马斯克,和其他科技行业的知名人士创办了OpenAI,并将其转移到位于旧金山硅谷以北的办事处。他们招募了几位曾就职于Google和Facebook的研究人员,这两家公司在推动人工智能领域处于领先地位。


除了薪水和签约奖金外,互联网巨头常常会向员工提供大量的股票期权——OpenAI做不到这一点。但它的招聘信息却吸引了理想主义者:与外部世界分享很多工作,有意识地避免创造有可能对人类造成危害的技术。


Sutskever先生说:“我拒绝了薪资比OpenAI高出几倍的工作,却接受了这家研究所。其他人也是一样的。”他表示,他希望OpenAI的薪资可以随着该组织追求“确保强大的AI造福于整个人类的使命”而增加。


OpenAI在创办的第一年大约花费了1100万美元,其中700多万美元用于支付薪资和其他员工福利。2016年这家组织招聘了52人。


主流科技公司的从业人员或相关领域的招聘人员告诉纽约时报,其他行业的从业人员不可能拿到30-50万美元的薪资和股票,AI领域也只有很少一部分人。较高级专家可以获得高达百万美元的薪酬待遇。


Wojciech Zaremba曾在Google和Facebook实习,后来作为研究员加入了OpenAI,他告诉Wired:“这些薪酬极其疯狂。”尽管他没有公开确切的数字,但他表示有些科技大公司向他提出的薪资是真实市场价格的2-3倍。


DeepMind是一家位于伦敦的AI研究所,现在隶属Google,根据该公司在英国的年度财务报告显示,2016年他们在400名员工的薪资上共计支出了1.38亿美元。这意味着平均每名员工的年薪高达34.5万美元,包括研究人员和其他员工。


像Sutskever先生这样的研究人员专注于神经网络,即学习分析海量数据任务的复杂算法。神经网络的应用非常广泛,从数字助理到自动驾驶汽车。


一些研究人员可能会要求更高的薪水,因为他们在AI社区很有威望,而且他们可以帮忙招揽其他研究人员。


Sutskever是多伦多大学的三人研究团队之中的一员,他们创造了所谓的计算机视觉技术。Goodfellow发明了一种方法,通过计算机创建的数码照片可以达到以假乱真的水平。


创业公司Skymind的Nicholson先生说:“当聘请一名明星级专家时,你聘请得不仅是明星专家本人,你还可以招揽到所有关注他们的人。别忘了要吸引这群人你需要花费巨资去做宣传。”


OpenAI的其他研究人员,包括与Sutskever先生共同管理研究所的Greg Brockman,在研究所的第一年没有获得如此高的薪水。


2016年,根据税务表格显示,曾在创业公司Stripe担任首席技术官的Brockman先生获得了17.5万美元的薪资。然而,作为该组织的创始人之一,有可能他所得的薪水会低于市场价格。根据税务表格显示,2016年另外两名在该领域拥有更多经验的研究人员(尽管仍然非常年轻)仅年薪就获得了27.5-30万美元。


虽然AI研究人员的数量在增加,但是增长速度不够快。Nicholson先生说:“因为AI由早期的尝试进入了更广泛的应用阶段,所以该领域的人才需求远远超过了新晋的研究人员。”







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