テクノロジー大手はAI人材の獲得に競い合い、新卒でも巨額の給与を得られる

編集者注: 将来は AI の時代であるため、あらゆる規模のテクノロジー企業が人材獲得を競っています。しかし、現在、この分野をマスターしている人は世界に1万人未満です。できるだけ多くのAI専門家を採用するために、テクノロジー大手は、優秀な人材に惜しみない報酬を与えることに躊躇しない業界においてさえ、驚くほどの給与を提示しています。資金が十分でない中小企業は、まだ注目されていない才能を探すために他の方法を見つけなければなりません。ニューヨークタイムズの記事は、AI人材獲得競争が激化していることに焦点を当てています。

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シリコンバレーのスタートアップ企業は常に、業界の大手企業よりも採用面で優位に立ってきました。私たちと一緒にチャンスをつかんでください。私たちはあなたに株式を提供します。そして、会社が成功すれば、あなたは大儲けできます。

しかし、現在テクノロジー業界で進行中の人工知能採用競争により、その優位性が打ち消される可能性がある。少なくとも、すでに採用活動を行っている少数の潜在的なAIに精通した従業員にとってはそうだ。

テクノロジー界の大企業は人工知能に大きく賭けており、顔認識スマートフォンや会話型コーヒーテーブル電子機器からコンピューター化されたヘルスケアや自動運転車まで、あらゆるものに希望を託している。この未来を追い求めて、彼らは非常に高い給与を提示しており、優秀な人材に贅沢な報酬を与えることに躊躇したことのない業界ですら驚いているほどだ。

大手テクノロジー企業で働いている、または大手テクノロジー企業から就職のオファーを受けた9人によると、最近博士号を取得した人や、教育水準が低く経験が数年しかない人を含む典型的なAI専門家は、年収30万～50万ドルに加えて会社の株式も期待できるという（キャリアに支障をきたしたくないため、全員匿名を希望）。

AI分野の著名人は、4～5年間で総額数百万ドルから数千万ドルの報酬（給与＋会社の株式）を受け取ることもあります。ある時点で、プロのアスリートと同じように、契約を更新したり、新しい契約を再交渉したりすることができます。

上位には、AI プロジェクトの管理経験を持つ幹部がいます。グーグルは今年提出した裁判所文書で、自動運転車部門のリーダーで、2007年にグーグルに入社したベテラン社員のアンソニー・レヴァンドフスキ氏が、昨年ウーバーに入社する前にボーナスと報酬1億2000万ドルを受け取っていたことを明らかにした（レヴァンドフスキ氏はグーグルを退職後、自動運転車の新興企業オットーの共同設立者となったが、同社は後にウーバーに買収され、グーグルは知的財産権侵害でウーバーを訴えた）。

給与が急激に上昇しているため、テクノロジー業界にはAI専門家に対するNFLのような給与上限が必要だと冗談を言う人もいる。 「物事が簡単になります」とマイクロソフトの採用担当マネージャー、クリストファー・フェルナンデス氏は言う。「ずっと簡単になります。」

巨額の給与支払いのきっかけはいくつかある。自動車業界とシリコンバレーは、自動運転車の開発を支援する同じ専門家の獲得を競っている。フェイスブックやグーグルのようなテクノロジー大手も、スマートフォンや家電製品向けのデジタルアシスタントの開発や不快なコンテンツの特定など、AIが解決に役立つと考えられる問題に投じる資金を豊富に持っている。

最も重要なのは、AI 人材が不足しており、大企業は AI 人材をもっと獲得したいと考えていることです。難しい AI 問題を解決するのは、おしゃれなスマートフォン アプリを開発することとは異なります。モントリオールの独立研究所Element AIによると、本格的なAI研究を行うのに必要なスキルを持つ人は世界中に1万人未満しかいないという。

「社会にとって必ずしも良いことではないが、これらの企業にとっては合理的な行動だ」と、かつてグーグルで働いていたカーネギーメロン大学コンピューターサイエンス学部長アンドリュー・ムーア氏は言う。「企業は、AIを理解しているこの少数の人材を確実に採用できるかどうかに不安を感じているのだ」

AIラボDeepMindのコストがこの問題を例証しています。同社は2014年に従業員50名だったときにGoogleに6億5000万ドルで買収された。グーグルが昨年発表した財務諸表によると、研究所の「人件費」はスタッフが400人に増えたことで1億3800万ドルに上昇した。これは平均給与345,000米ドルに相当します。

「特に中小企業の場合、そのレベルで競争するのは難しい」と、技術系人材紹介会社サイバーコーダーズのエグゼクティブリクルーター、ジェシカ・カタネオ氏は語る。

人工知能研究の最前線にあるのは、ディープニューラルネットワークと呼ばれる数学的手法です。これらのネットワークは、データを分析することで独自にタスクを学習できる数学的アルゴリズムです。たとえば、何百万枚もの子犬の写真のパターンを研究することで、ニューラル ネットワークは子犬を認識することを学習できます。この数学的アプローチは 1950 年代にまで遡りますが、わずか 5 年前にはまだ学界や産業界の周辺的なものでした。

2013年までに、Google、Facebook、その他数社が、これらの技術を専門とする比較的少数の研究者を雇用し始めました。ニューラルネットワークは、Facebookに投稿された顔を認識したり、Amazon Echoのようなリビングルームのデジタルアシスタントに話しかけられたコマンドを識別したり、MicrosoftのSkype通話サービスで発せられた外国語を即座に翻訳したりするのに役立ちます。

研究者たちは、同じ数学的手法を使って、自動運転車の改良や、医療スキャンで病気を特定できるヘルスケアサービス、音声を認識するだけでなく意味も理解できるデジタルアシスタント、自動株式取引システム、見たことのない物体を拾い上げることができるロボットの開発も進めている。

AIの専門家が不足しているため、大手テクノロジー企業は学界から最も優秀な人材を採用しています。その過程で、その技術を教えることができる教授の数も制限されます。

2015年、Uberはカーネギーメロン大学の画期的なAIプログラムから40人を引き抜き、自動運転車プロジェクトに携わらせた。過去数年間に、学界で最も著名なA研究者4人がスタンフォード大学を去った。ワシントン大学では、AI教授20人が退職、または一部退職して外部の企業に就職した。

「学界から産業界への大規模な流入がある」と、ワシントン大学の元教授で現在はアレン人工知能研究所の所長を務めるオーレン・エツィオーニ氏は言う。

妥協点を探している教授もいます。公的記録によると、ワシントン大学のルーク・ゼトルモイヤー氏は、シアトルにあるグーグル研究所からの求人を断った。その求人は、同氏の現在の給与の3倍以上となる18万ドルを提示していたと報じられている。代わりに、彼はアレン研究所を選びました。そこでは教え続けることができるからです。

「多くの学部が、時間を学界と産業界に異なる割合で配分するこの取り組みを行っています」とゼトルモイヤー氏は言う。「産業界の方がはるかに高い給料を払っていますが、それでも人々は関心があるため学界に留まります。」

新たなAIエンジニアを獲得するため、GoogleやFacebookなどの企業は既存の従業員に「ディープラーニング」や関連技術のコースを提供している。 Fast.ai のような非営利団体や、Deeplearning.ai (Google Brain lab の設立に協力した元スタンフォード大学教授) のような企業がオンライン コースを提供しています。

ディープラーニングの基本的な概念は理解するのが難しくなく、高校レベルの数学よりも少しだけ知識が必要です。しかし、真の専門知識を得るには、はるかに高度な数学と、一部の人が「黒魔術」と呼ぶ直感的な才能が必要です。自動運転車、ロボット工学、ヘルスケアなどの分野でも、特定のドメイン知識が必要です。

中小企業は、この流れに追いつくために、優秀な人材を採用する新たな方法を見つけなければなりません。必要な数学のスキルを持つ物理学者や天文学者を雇用している企業もあります。他のアメリカのスタートアップ企業は、アジアや東ヨーロッパなど、賃金が低い地域で人材を募集している。

サンフランシスコの新興企業であるスカイマインドは、8カ国からエンジニアを採用した。同社のCEO兼共同創設者のクリス・ニコルソン氏は、「私はグーグルと競争することはできないし、そうしたいとも思っていない。だから、エンジニアリングの才能を過小評価する国々に非常に魅力的な給与を提供している」と語った。

しかし、業界の大手企業も同様のことを行っています。 Google、Facebook、Microsoftなどは、米国外で多くの関連研究が行われているトロントとモントリオールにAIラボを設立している。 Google は依然として中国で採用活動を行っており、Microsoft も中国で強い存在感を示しています。

驚くことではないが、多くの人は人材不足が今後数年間は緩和されないと予想している。

「需要が供給を上回っているのは確かだ」と、モントリオール大学の教授で著名なAI研究者のヨシュア・ベンジオ氏は言う。「そして、すぐに状況が改善することはないだろう。博士号取得者を養成するには何年もかかるのだ」