AI業界で働く人々はどうすれば失業を回避できるのでしょうか?

「人工知能によって人間が失業したわけではない。人工知能に携わる人々が先に失業したのだ」これはもともとジョークだったが、2019年に現実となった。

今年に入り、iFlytek、Bitmain、Megvii Technologyなどの人工知能企業が相次いで人員削減を発表。かつて人気を博したAIユニコーンはもはや万国共通の黄金の丼ではなくなっている。同年、アリババAIラボは年俸100万ドルの科学者2名を採用し、ファーウェイも最近技術博士号を取得した者に年俸200万ドルという高額を提示した。

新年以降に就職活動を行う多くのコンピュータサイエンスの卒業生にとって、このような「ホットとコールド」のニュースは混乱と不安を抱かせるものでもある。履歴書を手に就職活動をしていたところ、「AIを研究する人」と「AIで働く人」の需要にミスマッチがあることに気づきました。

「人材を奪いながらのレイオフ」、AI業界の大規模なレイオフは、いくつかの重要な問題を反映しています。学校で育成されたAI人材は市場に適合せず、学生は職場のロールモデルを見つけることができません。一般的なAIスタートアップ企業は、仕事の要件を満たすAI人材を迅速に採用することが困難です。大企業は真にトップクラスのAI人材を引き留めることができず、彼らの多くはリソースと経験を積んだ後に自分のビジネスを始めるために去ります。

LinkedInが発表した「Talent Diversity Insights Report」によると、中国で注目されている職業トップ5は、ニューメディアオペレーション、フロントエンド開発エンジニア、アルゴリズムエンジニア、UIデザイナー、データアナリストで、その半数以上がインテリジェンス関連です。中国ではデータ関連のスキルに対する需要が過去 5 年間で 7 倍に増加しましたが、市場のポジションの 15% は未充足のままです。

今後 10 年間で人工知能にはどのような人材が必要になるでしょうか?関連する教育・研修はどのように実施すればよいでしょうか？これらの問題に対応するため、Ran FinanceとAIPHAROS Moonlight Societyは共同でサロンを開催し、中国科学院コンピューティング技術研究所の准研究員Du Zidong氏、北京科技大学コンピュータ・通信工学学院の副学長Yin Xucheng氏、51 Headhunterの共同創設者Zhu Jupeng氏、Inno Angel InvestmentのディレクターMa Rui氏、Mor.AIの最高戦略責任者Gong Siying氏、BelloのBDディレクターCui Yunfei氏など、 AI分野の研究者、実務家、投資家が詳細な議論を交わしました。

採用しながら人員削減する

かつては活況を呈していた AI 業界は、過去 2 年間で冷え込んでいます。

「2019年中国人工知能産業投資・融資白書」によると、2014年から2018年にかけて、人工知能産業は融資件数と融資規模が継続的に増加し、2019年に初めて減少に転じた。 2019年第1四半期から第3四半期までの資金調達総額はわずか577億元で、2018年は1189億元だった。AI投資への熱意は大幅に低下した。統計によると、2018年には人工知能企業の約90％が赤字だった。

IT Orangeの統計によると、2019年の最初の4か月間でAI業界の資本取引量は減少し、取引あたりの平均資金調達額は1億700万元で、2018年の1億8000万元と比較してほぼ半減しました。

2019年初頭にIPOを計画していると噂されていたMegvii Technologyは、2019年8月に香港証券取引所に目論見書を提出したが、2019年末まで上場に至らなかった。SenseTimeは以前から「上場計画はあるが明確なスケジュールはない」とされていたようだ。

実際、2018年5月に世界的に有名なAI企業IBM Watsonが医療部門の従業員の70％を解雇したと突如報じられて以来、AIバブル崩壊をめぐる議論が徐々に聞かれるようになり、数々のAI企業がレイオフを発表している。

2019年初頭、iFlytekは正社員の30％を解雇したと報じられた。AIユニコーンのMegvii Technologyは従業員の15％を解雇し、杭州支社の全従業員を解雇したと報じられた。2019年末には、Bitmainが従業員を解雇したと報じられ、AI事業ラインの解雇率が最も高く、3分の2に達した。

しかし一方で、多くの大企業が人材の引き抜きに熱心であり、優秀な人材をめぐる競争はますます熾烈になっています。

AI人材獲得戦争を最初に開始したのは百度だった。百度は早くも2010年に、グーグル中国工学研究所の元副所長である王金氏を採用した。そして2014年、百度はAI分野の重鎮であるアンドリュー・ン氏を同社の主任科学者として迎え、百度研究所の責任者に任命した。

テンセントは2016年にAIラボを設立し、アリババはその後2017年にDAMOアカデミーを設立し、現在、国内外から約70名の専門家が参加している。

BATに加えて、TMDもあらゆるところで人材の引き抜きを行っている。ファーウェイは2019年に200万元を費やして技術系の博士号取得者を採用した。同社には700人以上の数学者、800人以上の物理学者、120人以上の化学者がいる。

全体的に見て、優秀な AI 人材が依然として不足していることは否定できません。彼らは、HuaweiやZTEなどの半導体大手やBATDなどの企業を離れ、AIユニコーン企業に流れ、その後インターネット大手に戻るという、絶え間ない行き来を続けています。

興味深い現象は、BAT が人材を募集するために海外、特にシリコンバレーやシアトルに出向き、AI スタートアップが人材を募集するために BAT に出向くことです。多くの AI 専門家は、大規模なプラットフォームでの作業をあきらめ、独自のビジネスを立ち上げることを選択しました。特に、AI 人材の黄埔軍事アカデミーとも言える Baidu がその例です。

2019年末現在、一部のAI人材は起業している。画像出典：ゼロワンシンクタンク。一方では、AIユニコーン企業が従業員を大量に解雇し始めている。他方では、優秀なAI人材が徐々に将来性と収益性の高い大手企業へと移行しつつある。この二極化は、優秀な人材の不足を物語っている。

「2018年中国人工知能発展報告」によると、中国のAI人材総数は18,232人に達し、世界第2位となったが、中国のトップAI人材総数はわずか977人であるのに対し、米国のトップAI人材総数は5,158人に達し、中国の5.3倍となっている。さらに、LinkedInが発表した「世界のAI人材レポート」によると、中国では10年以上の経験を持つ上級AI実務者が38.7%いるが、米国の71.5%と比べると依然として大きな差がある。

中国と米国のAI実務者の経験年数の分布 出典：ゼロワンシンクタンク

大学ではどのようなAI人材を育成しているのでしょうか？

実際、AI業界がどのような人材を必要としているかという問いに対して、大学は業界全体よりも早く反省しています。

教育部は2018年4月に早くも「高等教育機関における人工知能イノベーション行動計画」を発表し、主要大学は人工知能関連の専攻を設置し始めた。AIは新しい学部専攻カタログの主要専攻の一つとなり、同済大学を含む35の大学が学科設置資格を取得している。

しかし、実際に運用してみると、このようにして育成された一般的な人材は、現在急成長しているAI業界には適していないことがわかりました。 「AI人材の育成が不足している」と中国科学院コンピューティング技術研究所の准研究員である杜子東博士は語った。

彼は自動車産業との類似点を挙げた。自動車専攻ではどのような人材を育成するのでしょうか？同済大学は、自動車、エンジン、自動車用電子機器の研究、設計、製造、自動車のマーケティングと物流、車体と空気力学、自動車の試験に従事するための基礎能力を身につけることを教育目標として明確に定めています。

簡単に言えば、自動車専攻ではドライバーを養成しません。それは自動車学校が行うものです。大学は車を製造できる人材を養成すべきです。同じことがコンピュータサイエンスにも当てはまります。現在、多くの大学では、アプリケーションレベルの使用方法やプログラミング方法を学ぶ人材を育成しています。コンピュータサイエンス専攻では、完全なマシンを設計し、さらに研究を進めることができる人材を育成する必要があります。

それに応じて、人工知能の方向性では、ユーザーではなく、人工知能システムまたはサブシステムの設計者と研究者を育成する必要があります。

彼は、ある大学のコンピュータ専攻における1年生から4年生までのコース設定を例に挙げた。1年生はJava、C言語などを学び、2年生はC++、データ構造などを学び、3年生はソフトウェアエンジニアリング、コンパイラ理論などを学び、4年生はソフトウェアテスト方法、Linuxカーネル分析などを学ぶ。良い点は、コンピュータシステムに関わることだが、欠点は、コースが比較的断片化しており、学生がそれらを統合して完全なシステムを形成できないことだ。その結果、中国の情報産業におけるフルスタック人材の不足と、コアハードテクノロジーの競争力の欠如につながっている。

杜子東氏の意見では、国内のほとんどの大学は現在、さまざまな機械学習アルゴリズムと視聴覚アプリケーションのソフトウェアラインのみを扱っていますが、アルゴリズムはシステムの一部にすぎません。学生が現在主流のインテリジェントソフトウェアとハ​​ードウェアシステムを徹底的に理解できるように、システムラインをカバーするコースが必要です。

かつては、Tensorflow（Google の人工知能学習プラットフォーム）を使えると年収 30 万人民元になると言われていましたが、Tensorflow を設計できれば 30 万ドル以上稼げるようになります。

さらに、現在の人工知能アルゴリズムの開発には誤解があります。誰もが競争しています。今日の精度は99.92％ですが、明日はコミッションが99.93％になり、別のチームはそれを99.94％に引き上げました。しかし、人工知能を理論レベルから実際に実行可能な製品に変換したい場合、システムの知識がなく、パラメータを調整することしかできない人には実際のものを作ることができないことがわかります。

北京科技大学コンピュータ・通信工学学院副学長の尹旭成氏は、中国は人工知能の応用で米国に追いつきつつあるが、AIハードウェアとプラットフォームの差は非常に大きく、AI理論は基本的に白紙の状態であると述べた。

大学はAI人材の育成に追いつけていません。学校の教育と企業の具体的な人材ニーズの間にはミスマッチがあり、企業の雇用にも問題が生じています。優秀な人材を維持できない、新しい人材を迅速に育成できない、本当に必要な人材を見つけられないなど、多くの問題があります。 51ヘッドハンターズの共同創設者である朱ジュペン氏は、大学生は一般的に一般教育、つまりノウハウを教わるが、企業は採用の際にToDoを重視すると述べた。学生は会社に到着してもすぐに仕事に取り掛かることができず、その結果、会社には人材が不足することになる。

大学はこれらの問題を認識して、積極的に改革を進めてきました。米国のトップ4のコンピュータサイエンス大学が共同で「機械学習システムに関する白書」を発表し、コンピュータシステムコースを教える教師が次の人気商品となっている。

中国では、参考コース、既成の教師、成熟した教科書の不足が、大学が直面している 3 つの大きな課題です。 2018年、中国科学院大学コンピュータサイエンス学院は、「インテリジェントコンピューティングシステム」と呼ばれる人工知能の体系的なコースの提供を開始しました。このコースは、北京大学、中国科学技術大学、天津大学、北京航空航天大学、南開大学、北京理工大学、華中科技大学で現在提供中または近日中に提供される予定です。杜子東氏は、中国にはインテリジェントコンピューティングシステムの開発者や設計者が大量に必要だと考えている。 尹旭成氏は、「人工知能分野」の基本的な技術体系には、数学的基礎（微積分、線形代数など）、コンピュータとシステムの基礎（コンピュータの構成原理、アルゴリズムの基礎など）、機械学習とパターン認識の方法（機械学習法、ディープラーニング法など）、人工知能分野の技術（音声認識、テキスト認識、コンピュータビジョン、自然言語処理など）、人工知能の応用（自動運転、インテリジェントセキュリティアプリケーション、インテリジェント金融アプリケーションなど）が含まれると述べた。 「中国では現在、人工知能に取り組んでいる分野が10以上あり、コンピュータサイエンス、電子工学、通信、数学の関連コースが開設されています。」彼は、人工知能技術のシステムレベルの人材を育成するためには、上記5つの側面で人材を育成する必要があると考えています。

今後どのようなAI人材が必要になるのでしょうか？

清華大学のデータによると、コンピュータービジョン、音声、自然言語処理は中国市場における3大アプリケーション分野で、それぞれ34.9%、24.8%、21%を占めています。しかし、多くのインタビュー対象者は、これらの応募方向に加えて、管理、販売、さまざまな分野の統合における才能も必要であると Ran Finance に語りました。

Yin Xucheng 氏は、ガートナー曲線 (技術成熟度曲線) を見ると、多くのインテリジェント システムが現在ではアルゴリズムを自動生成できるようになり、体系的かつ包括的な中級から上級の技術人材がますます不足していることがわかると考えています。 「昇進するにつれて道は狭くなります。現在、競争が激しいポジションでは、実は全員のスキルはかなり優れています。この場合、総合的な品質と他の側面（道徳的、知的、身体的品質など）での競争が非常に重要になります」と、Yin Xucheng氏は述べた。

多くの技術系人材は自分の技術に誇りを持っていますが、いったん資本の迷路に巻き込まれると、利権争いに巻き込まれて自分を見失いやすくなります。中国の自動運転ユニコーン企業Roadstar.aiの崩壊は良い例だ。 Roadstar.ai は 1 億 2,800 万ドルの資金を調達していましたが、最終的には創設チーム内の内部紛争によりこのスター プロジェクトは突然停止しました。この一連の内部紛争は、技術的な才能に関する社会の幅広い議論も引き起こしました。

一部の投資家は、自動運転が脚光を浴びると資金調達が容易になりすぎて人々が油断しやすくなる一方で、純粋に技術的な人材は実際の経営や社会経験が不足しており、市場や資本の要求や誘惑に対処する方法がわからないと考えています。

Mor.AIの最高戦略責任者であるGong Siying氏は、将来、AI管理の人材に対する需要が高まると考えています。多くの投資家が最初に AI スタートアップに投資する際、技術者であれば必ず成功するだろうと信じて、テクノロジーや専門家に投資します。しかし、後にこの論理は必ずしも真実ではないことが分かりました。 AI の天才は AI の才能と同じではありません。 AI管理人材には、テクノロジーに対する感度と業界に対する鋭い判断力に加え、管理ロジック理論の完全なセットも必要です。 AI業界は急速に変化しており、今後20年間でこのようなAI管理人材が出現すれば、業界全体で最も希少なリソースとなるでしょう。

将来のAI人材に関して、Inno Angel Investmentのディレクターである馬睿氏は、創業者の総合的な資質をより重視しています。一定レベルの技術リテラシーに加えて、コミュニケーション能力、製品機能、コアメンバーを団結させる能力、人材を引き付ける能力など、すべてが非常に重要です。 「私の投資の根底にある論理は非常にシンプルです。創業者やチームをゲストとして自宅に招きたくないのであれば、なぜ彼に投資するのでしょうか？」

過去数年を振り返ると、2016年にAlphaGoがイ・セドルに勝利したことが、AI分野におけるベンチャーキャピタルの熱狂に直接火をつけました。 2017年7月に「次世代人工知能開発計画」が公布され、人工知能が国家戦略レベルにまで上昇した。 2019年に科学技術イノベーション委員会が発足したことで、AI企業には資金調達と撤退のための十分な余地が生まれました。

資本は流入したが、得られた利益はわずかだった。 「2018年中国人工知能商業上陸研究報告」によると、2017年、産業チェーン全体で90％以上のAI企業が依然として赤字段階にあり、大多数の企業の年間営業利益は2億円未満です。

熱と冷めの差が激しい中、AI業界は疲労の兆しを見せている。関連データによると、2020年までに中国の中核人工知能産業の市場規模は1600億元を超えると予想されていますが、商業利用、実装、規模拡大は依然としてAI企業が直面する困難な問題です。

「エンジェル段階の場合、現在投資できる人工知能の分野は基本的にありません。」馬睿氏は、AI分野でまだ起業したい人にとってチャンスは非常に少なく、依存するのはアルゴリズムモデルではなく、それを実装する能力であると述べた。 しかし、この市場にチャンスが全くないわけではありません。今後数年間で、人工知能と他の分野、特に基礎科学との統合により、計算能力や速度が10倍、100倍に向上し、トレンドも生まれるでしょう。

彼は、トレンドを形成できる基本的な要素がいくつかあると述べました。1つは市場スペースが十分に大きいこと、もう1つはタイミングが適切であることです。 AIが最初に金融やセキュリティに適用されたのは、主にAIが形成される前からセキュリティと金融のデータが蓄積されていたためです。時間が経つにつれて、すべてがつながり、これまでデータがなかった多くの業界でも、徐々にデータが蓄積され始めています。これまで AI を活用していなかった分野でも、すぐに AI が活用されるようになるでしょう。

馬睿氏が今年自らに設定した投資テーマはコスト削減と効率向上だ。AI技術を活用して企業のコスト削減や効率向上を支援できる企業にはチャンスがあるだろう。

「さらに、中国は今後、基礎分野の人材の給与を間違いなく引き上げるだろう」と彼は語った。今後5年から10年で、人工知能はコンピューターサイエンスと同じくらい人気になるかもしれない。本当に新しいレベルに到達したいのであれば、他の分野と統合する必要がある。「この分野で比較的強力な専門家になるには、人工知能の博士号だけでなく、物理学の博士号や生物学の博士号も必要になる可能性がある」

投資の観点から、本当に飛躍的な成長を遂げたいのであれば、最も重要なのは社会と人間性に対する洞察力です。人工知能を適切な場所に応用することは、優れた起業家やスタートアップにとって常に必要な能力です。