日本缺少AI（人工智能）研究人员的问题越来越严重。当前研究机构的一线十分依赖海外人才，照此下去，日本很有可能在生成式AI的开发竞争中掉队。今后日本应该如何确保AI人才呢？

Preferred首席执行官西川彻

    “虽说是日本的论文，却不一定是日本人撰写的”。

    日本理化学研究所革新智能综合研究中心负责人、东京大学研究生院教授杉山将如此说到。日本的AI研究目前主要依赖以中国为主的海外人才。从近期被AI领域的顶级国际会议“NeurIPS”和“ICML”采纳的理化学研究所的论文列表来看，约一半作者隶属于外国的大学，其中约一半是中国大学的人才。

    日本经济产业省2019年发布的资料显示，日本AI人才到2030年将出现约12万人的缺口。日本的AI人才短缺现象早就被视为问题，再加上2022年ChatGPT问世后生成式AI人才需求猛增，更凸显出实际情况的严重性。杉山将表示，“在依赖海外人才方面，欧美也是一样”，同时指出“很少有日本人攻读信息类博士课程。这与世界潮流背道而驰”。据他介绍，在有的研究室，以中国人才为中心的海外人才甚至占到博士课程注册人员的9成以上。

    主要原因是，在日本，信息类专业的招生名额很少。例如，东京大学没有信息学院，想学习AI的学生应该去哪个学院并不明确。虽然日本政府在努力增加信息类学院的招生计划，但杉山对此持怀疑态度，称“即使想由日本国内供应人才，也可能为时已晚”，同时表示，“此前一直通过漫画和动画来吸引留学生，但不清楚学生来日本的情况能持续到什么时候”。

    在AI研究人员数量减少的情况下，日本今后应该如何确保AI人才呢？从事AI软件业务的Preferred Networks（PFN，东京都千代田区）代表董事兼首席执行官（CEO）西川彻指出，“对AI初创企业的支持非常重要”。在日本，人才之间跨研究领域展开交流的机会很少，容易出现只有AI研究人员才懂AI的“章鱼罐子化”现象。西川表示，“日本的高中教育水平很高，从综合实力来看，绝不输于其他国家。需要通过创业把散布在不同领域的优秀人才连接在一起，以‘面’的方式增加人才，使全体人员都变得强大起来”。

“通过跳槽提高人才流动性”

日本AI初创企业PKSHA Technology的上野山胜也代表董事也表示，“受益于高中教育，日本人平均的数学能力较高。即使文科出身也可以成为AI人才”。该公司是2012年从东大研究生院教授松尾丰的研究室诞生的初创企业，2017年已在东证MOTHERS上市。

    上野山指出，支持跳槽对强化初创企业很重要。如果通过增加日本整体的跳槽次数来提升流入初创企业的人才总数，有望成为AI人才的“潜力股”就可以很好地发挥才能。上野山表示，“美国人一生要跳槽10次左右，而日本人至多1次。日本需要进一步提高人才流动性”。

    日本初创企业在资金方面很难说得上充裕。据日本内阁府统计，日本对包括初创企业在内的风险企业的投资额与国内生产总值（GDP）之比仅为0.08％，远远低于新加坡（2.61％）和美国（0.64％）。

    日本对AI的投资额也比其他国家要少。美国斯坦福大学的最新报告显示，2022年日本AI民间投资额还不到美国的2％。哪怕是过去10年的累计金额也比不过英国1年的投资额。日本经济缺少大规模资本流入潜力新技术的结构，这最终也会导致缺乏创业家精神。

    光明在何方？松尾丰强调，“随着ChatGPT的诞生，AI的局面已大为改变。现在就是机会”。

大企业与初创企业的合作至关重要

如果仅从生成式AI来看，各国的人才差距不大。生成式AI的核心“大规模语言模型（LLM）”是相对比较新的技术，包括中美在内的全球各国当前正在致力于人才培养。另外，生成式AI与传统AI在技术上稍有区别，新加入的门槛相对较低。

    PKSHA Technology的上野山表示，“随着ChatGPT问世，从工程师转型为AI工程师的门槛大幅下降。ChatGPT也是一个好的编程老师，文科出身的零基础者也能更轻松地朝工程师的方向努力”。在日本与海外各国的差距扩大之前，需要加快对初创企业扩大投资，促进培养生成式AI人才。

    大企业与初创企业的合作也需要加速。对初创企业而言，提供数据及计算资源是比较困难的，大企业则可以承担这些作用，另一方面初创企业能够以很快的周期提供尖端知识，促进大企业的数字化及AI人才的培养。

    日本没有美国谷歌及美国微软这样的IT巨头，可以投资给初创企业的金额和业务规模很小。尽管如此，ChatGPT等生成式AI能以自然语言操作，对技术不甚明了的经营层也很容易理解其冲击性。会有多少大企业认为几十亿、几百亿日元的投资比较“便宜”而采取行动，这将左右日本在AI领域的竞争力。

文章转载自日经BP，作者 杉山翔吾