標題: 頂尖AI人才:10%在中國 50%在美國
新聞來源: https://is.gd/dSTzH0
日前獲悉，主導人工智慧（AI）研究和開發的約半數頂尖人才集中於美國。日本的人才僅
佔全球的不到4％，落後於中國和英國。對日本而言，在海外接受專業教育的AI人才很少
，欠缺人才多樣性等課題也浮出水面。AI是數據經濟的核心技術。如果負責最尖端研究的
群體薄弱，日本的競爭力有可能下降。日本政府和企業已開始採取行動。
加拿大的AI初創企業「Element AI」根據2018年內在21個國際學會上發表的論文調查
了作者人數和經歷，統計了頂尖AI人才的分佈。
調查顯示，全球有2.24萬AI方面的頂尖人才。其中約半數在美國（1萬295人），其次
是中國（2525人）佔到1成。英國（1475人）、德國（935人）和加拿大（815人）次之。
日本以805人排在第6位，僅佔到整體約3.6％。
日本的人才質量也成為課題。調查顯示，日本的人才缺乏多樣性。與其他國家相比，
在海外接受過專門教育的國際型人才在日本很少。在外國學習之後，去日本企業工作的比
率僅為17％，在17個主要國家和地區中排在倒數第2位。此外，日本女性人才的比率最低
，僅有9％，是全球平均（18％）的一半。
以多樣性的成員推進AI開發很重要。通過研究者之間的人脈接觸最尖端技術，容易推
動共同研究。據稱由相同人種和性別團隊打造的AI進行判斷時容易出現偏頗。
在最尖端的AI研究方面，提高數據分析效率、消除分析偏頗的技術、淺顯易懂地向外
界展示判斷過程的手法等技術創新取得進展。大學與企業的共同研究也很多，這將直接推
動各國企業的競爭力提高。
例如，2018年夏季在京都召開的國際學會上，築波大學準教授秋本洋平獲得最優秀論
文獎。他研究的是使提高AI判斷精度的開發工作自動化。這有助於大幅削減AI開發週期和
成本。
秋本準教授曾任職於法國的國立研究所，他指出「在國際學會上，日本人發表的論文
數量很少，存在感很低」，對日本研究人才的短缺感到擔憂。原因之一被認為是日本的教
育政策落後。秋本表示，「AI領域的新發現源於高等數學知識的情況正在增加，但日本跨
越領域的研究體制薄弱」。
AI人才較多的歐美和中國近年來出台國家政策，培育了覆蓋綜合科學技術領域的人才
。美國自10多年前開始，推行理科和數學教育的振興政策，大幅增加了科技相關教師人數
。中國也於2017年制定新一代AI發展計畫，推進新設置AI專業等。
而日本始終維持理學系和工學系等傳統的學科劃分，培養精通數學和計算機技術等多
個領域的人才進展遲緩。設置AI相關專業學科的只有滋賀大學等數所學校。日本經濟產業
省和文部科學省在3月歸納的報告中指出，「負責信息政策的經濟產業省很晚才注意到數
學的重要性」。
日本政府試圖奮起直追，3月提出了每年培育25萬AI人才的目標。計畫推動幾乎全部
理工科大學生和部分文科生學習AI專業知識。
對企業來説，從海外吸引優秀人才也將成為課題。麥肯錫諮詢公司的野中賢治指出，
「如果日本企業也給出高薪，可以從全世界招聘人才」。在收入以外的方面，「關鍵是營
造讓人才積極工作的公司內部環境，應給予人才為業務作出巨大貢獻的機會等」。
日本提出與歐美建立國際數據流通圈。但如果準確分析數據的AI開發落後，則難以充
分推動增長。改變教育體制、培育AI研究的頂尖人才成為日本的當務之急。