斯坦福大學人工智能報告:現在上車還來得及
3月3日,斯坦福大學發布了2021人工智能指數報告,其中最值得關注的是三項與人工智能相關的學習和就業情況:

第一:2019年,在北美的人工智能博士中,65%畢業后去了產業界,而2010年這一指標是44%。
這證實了我們的判斷,人工智能已經進入應用的收獲期,會在和各行各業的深度結合中產生大量盈利機會,人工智能相關的創業將進入高潮,同時,傳統產業如果不積極引入人工智能將會有被淘汰的危險。
第二:美國本地的人工智能博士中,45%是白人,22.4%是亞裔美國人,非裔和拉丁裔分別只占2.4%和3.2%。說明人工智能正在繼MBA和金融之后,成為優秀人才的上升通道。
美國學者Richard Herrnstein和Charles Murray在1994年出版了《鐘形曲線—美國生活中的智力和階級結構》一書,正式提出了Cognitive Elite認知精英的概念。
指的是,美國教育界越來越擅長篩選智力優秀的年輕人,美國最有吸引力的產業界越來越熱衷于吸引這些年輕人的加入,于是智力水平,而不是身份地位、家庭背景,越來越成為決定一個人社會階層的關鍵。
我們看到,人工智能也正在成為考驗年輕人智力的標尺和幫助年輕人提升身份的臺階。
第三:越來越多的人工智能博士來自于美國以外,2019年,64.3%的北美的人工智能博士是留學生,比2018年上升了4.3%。但是要注意,這些留學生中81.8%留在了美國。
說明美國無論從人工智能的底層研究還是商業化,仍然是主導性的力量。中國要在人工智能領域保持發展,就一定不能閉門造車,而是要與全球的人工智能學術研究和產業界加強溝通協作。
而且,前面我們介紹了,人工智能正在成為美國精英們新的上升通道,利用人工智能領域的交流和協作,與新精英們建立良好的信任關系,對中國的未來發展也會很有幫助。
那些專業不是人工智能的人是不是就沒有價值了呢?當然不是,《鐘形曲線》這本書雖然指出了美國的一個殘酷現實:當智力逐漸成為衡量精英的標準,那些因智力水平不在頂尖范疇而沒有被認作精英的人,往往就永久性的失去了上升機會。
但此書的理論有個嚴重的問題,那就是,人與人之間的智力差異并沒有那么大,智力差異在整體水平上和未來成就有相關性,但不能證明一個人的未來成就僅僅來自于智力的貢獻,也許只不過是因為智力高的人更容易被好大學認可,好大學的畢業生更容易找到好工作,工作起點高未來發展容易更順利呢。
中國的發展其實也能起到一定的佐證:高校擴招使得更多的年輕人可以進到好大學,雖然一開始的時候很多人抱怨高校教育水平下降,但長期看,恰恰是讓更多人有受到更好教育的機會,才造就了中國越來越多的知識精英,進而推動了中國經濟的發展。
我在2018年的前哨大會上就講過,人與人之間真正的區別不是智商、情商,而是經歷。很多成功人士,包括企業家、投資人,乃至著名學者、教育家等等,都不是因為絕頂聰明而獲得成功,而是因為碰巧進入了有機會成功的領域,并早早地積累了足夠的經驗。
格拉德威爾的《異類》就提到過著名的1955年現象,如喬布斯,比爾蓋茨等成功的IT企業家很多都出生于1955年,他們的成長伴隨著計算機產業的發展,是最早有機會接觸到電腦的年輕人,所以他們的成功某種意義上來說,也是一種必然。

因此,你是不是人工智能專業并不重要,但你是不是盡早進入人工智能領域,盡早把人工智能運用到自己的工作中則是至關重要的。人工智能已經進入了和傳統產業深度融合的階段,每個領域都能找到引入人工智能的機會點。