全球50大的顶尖AI人才库在哪里？

人工智能（AI）已经跨越了一个门槛。史丹福大学「人工智能百年研究」（One Hundred Year Study on Artificial Intelligence）主席麦克．利特曼（Michael Littman）表示：「过去五年间，AI发展大幅飞跃，原本主要是在实验室或其他高度受到控制的环境里发展，目前已进入社会当中，影响到民众的生活，」

我们很容易看出来，他谈的是：AI科技的影响可见于许多领域，包括带来自动化、提升效率与生产力、创造新的工作，以及降低与网路威胁和诈欺相关的风险。在全球疫情期间，AI也让新冠肺炎病毒的检测更有效、疫苗开发更迅速，并协助管理食品日用杂货供应链，并为远距上课的学生提供量身打造的课程。

随着AI扩展到人们生活的愈来愈多层面，大家也开始更加关注究竟是谁在开发AI. 若想确保AI的开发和建置方式合乎伦理道德、适用于广泛且多元的群体、能够维护公民权利与自由，就必须确保AI的开发，不会受制于少数开发人员的道德判断、设计选择与应用的优先顺序。AI开发人员受到自身的世界观所影响，而他们的世界观，会引导他们选择哪些应用程式、资料集与训练演算法；而这种情况是可以理解的。个人的世界观会由一些因素来塑造，包括性别、种族、文化族裔和地理等因素；因此，在AI领域里比其他科技领域里更重要的是，AI的人才库必须是多元而包容的，因为这将对产品本身有非常深刻的影响。

我们知道，在改善人才库的多元性方面，还有很大的落差需要弥补。我们美国塔夫斯大学弗莱契学院（Tufts University’s Fletcher School）「数位星球」（Digital Planet）团队所做的研究显示，AI人才库中的女性比率只有17％，而整体STEM（科学、技术、工程、数学）人才的女性比率则为27％。根据美国乔治城大学（Georgetown University）安全与新兴科技中心（Center for Security and Emerging Technology）的研究，AI科技工作人力当中，黑人只占了11.8％。

要处理这个问题，一个主要障碍就是：拥有相关技能的劳工与其他关键资源，都集中在少数城市枢纽。这造成AI研发呈现「去普及化」（de-democratization）的趋势，掌握在少数精英企业与大学手中，因而分布在少数地理区域。例如，布鲁金斯学会（Brookings）的一项研究指出，AI相关活动高度集中于旧金山湾区，因此全美AI研讨会论文、专利与企业，约有四分之一位于这个地区，而当地的AI活动，是美国其他拥有AI产业群聚（cluster）的枢纽城市的四倍。

由于以上所有的原因，开发与应用AI的企业都必须扩大人才招募来源。要做到这一点，可能需要在多处地点设置办公室，才能确保招募团队知道该到哪里寻找多元人才。好消息是，其他一些AI资源丰富的城市群聚地区，虽然不如旧金山湾区那麽大，但仍值得企业考虑。

本文重点介绍全球拥有前五十大AI人才库的城市，并使用我们在数位星球计画开发的TIDE架构，来评估这些城市〔TIDE由以下四个英文字的字首组成：人才库（Talent pool）、投资（Investments）、人才多元性（Diversity of talent），以及该国数位基础的演变发展状况（Evolution）〕。结合这些因素，就能让企业为不同地点AI人才库的集中度、品质与多元性评分，以便为AI徵才来源的各项选择，排定优先顺序。我们的人才数据取自SeekOut资料库，并且对社群媒体上的AI专业人员进行地点分析，至于投资的数据，则取自按城市划分的创投数据。多元性的指标结合了几项因素，包括：AI员工当中女性所占比率、种族多元性、对移民的接受度、城市生活的费用。数位演变发展情况的评估，则取自我们之前在《哈佛商业评论》发表过的研究。

根据TIDE架构分析，全球前五十大AI城市为：

这项分析告诉我们几项重点：

虽然旧金山拥有全球最丰富的AI人才，但仍有其他地方的人才库可运用。我们发现，单在AI人才集中情况方面，旧金山湾区的规模，就超过了美国西雅图和纽约两个城市的总和。但旧金山的地位也可能是被夸大了。美国之外，全球其他地方人才济济，包括发展中国家也有AI人才。例如，印度班加罗尔（Bangalore）拥有全球第二大的AI人才库，而根据我们的TIDE架构，这个城市的人才多元性排名第五。

AI的前景是动态的，发展中国家尤其是如此，而这些改变可能随着时间而大幅改变热门地点。例如，巴西和印度都有一些城市名列前五十大枢纽城市，而且现在聘雇的AI员工人数，是2017年的三倍。这样的成长率已经与美国不相上下，甚至更高。印度的科学研究论文有将近30％包含了女性作者，比率是美国和英国的两倍。同时，产出最多AI研究论文的机构是中国科学院，北京清华大学和北京大学紧追在後。企业应该尽可能考虑扩大在这些国家雇用人才的计画，以提升本身AI开发人员人才库的多元性。

远距工作有助于让AI活动分布得更广。随着人们日益接受远距工作，一些生活成本较低的城市，就有更多机会在AI产业扮演重要角色。在我们列出的AI热点城市当中，位于发展中国家的有海德拉巴（Hyderabad）、班加罗尔、雅加达、拉哥斯（Lagos）、奈洛比（Nairobi）、墨西哥市、布宜诺斯艾利斯和圣保罗等；这些城市在生活成本方面得到高分，很有利于吸引多元人才，特别是经济背景不优渥的人才。但一个重要考量是，这些城市的潜力受限于本身的数位演变发展情况与基础设施。

至于在欧洲的城市，像是塔林（Tallinn）、马德里、巴塞隆那和柏林，也都保持下列两者的良好平衡：生活成本相对较低，而数位化程度高。这些城市如果想充分发挥潜力，就必须改善对移民的接受程度。同时，企业可以从这些区域找出一些城市，可符合公司既有形象、顾客需求、组织足迹（organizational footprint）、时区与团队结构，并据以决定招募和留任的策略。

企业如果希望缩小性别落差，就应考虑女性AI人才比率较高的城市。台拉维夫（Tel Aviv）的AI人才库当中，女性比率超过25％，因而在性别多元性方面排名全球第一。在台拉维夫，以及北美几座城市、爱丁堡与布宜诺斯艾利斯等另外13座城市，AI人才库的女性比率超过20％。美国在这方面表现最佳的城市是波士顿，而旧金山湾区名列第二。各个领域的企业，都致力改善技术人力当中性别不平衡的状况。各方已经提出许多构想，来处理目前的不平衡情况与其负面影响，特别是在AI领域；把招募资源用于人才库女性比率较高的城市，有可能是解决方案的一大关键。

企业招募人员考量全美各城市时，必须在AI人才库的规模与种族多元性之间取得平衡。亚特兰大、华盛顿特区和洛杉矶，虽然在我们的整体排名偏低，分别排在第6、第10与第11，但黑人与西班牙裔AI人才所占比率，高于其他整体排名更高的美国城市。

企业可以鼓励各国政府考虑改革移民政策，以打造更多元的AI人才库，特别是在大学体系当中。欧盟各城市就是关键例子。一般来说，欧盟STEM大学生占总人口的比率，不及美国、英国与中国；而且欧盟拥有STEM硕、博士学位的人当中，有很多人前往别处求职。整体来说，欧盟劳动市场吸引到的国际AI人才比率相对较低。而且在师资方面，欧盟也另外面临一系列挑战：AI人才的重要学术机构，正面临师资短缺的问题。例如在德国，一位STEM领域的教授平均指导90到100名学生。如果对移民有更高的接受度，有助于提升欧盟的AI整体能力与产出。

企业能与当地市政府合作，以培育活跃的枢纽城市，吸引技术人才。健全的人才策略有一个重要面向，就是不能只是招募人才，还得投资以留住最优秀的人才。如果企业和政府能够投资建立各种民间机构与城市生活设施，推出奖励诱因，营造城市品牌，就会对建立忠诚度大有助益。这种政府与民间的协力合作，也有助于市长与市政府的公共宣传，以吸引投资、高收入工作者与工作机会。虽然这类投资对于在该城市设有据点的企业特别有吸引力，但在远距工作的情况下，也可能吸引到一些为设在其他地方企业工作的员工。

AI之类的通用科技若要成功，就必须接纳各种应用与数据资料，而且更关键的是，要接受来自各种不同情境与来源的人才。目前AI人力短缺，企业必须广泛地思考，要从哪里招募AI人才。欧莱礼（O’Reilly）的「2021企业AI采用报告」（AI Adoption in the Enterprise）指出，在各项AI挑战当中，最严重的就是缺少高技能的AI员工，以及难以聘雇AI人力；而Monster.com列出目前最需要的三种技能，也都与AI相关。

毫无疑问，企业招募人才的时候，不能只看那些「通常人们会想到」的城市，也就是传统上的枢纽城市。这里有个好消息：要寻找AI人才的时候，至少有五十个城市可以选择，甚至还有更多。本文中提到的热门地点，都是搭上了这波AI产业的发展列车。但我们也会得到好处：如果AI科技能运用广泛的人才来源，以打造没有偏见的科技应用程式、保护人们的自由，并且提供给全球所有地点的所有人使用，那麽身为AI产品与服务消费者的我们所有人，也会因为AI科技而受益。