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大学研究可以确保人工智能造福社会
科技行业可能能够比学术界投入更多资金、雇佣更多人才。但 Itegbeyogene Patrick Ezekiel 解释说，大学在人工智能方面的研究优势是企业无法比拟的
来源:Wonkhe | 高等教育政策、人物与政治在传统的产学研合作中，学院主要进行基础研究和应用研究，而产业主要从事商业化。
对于人工智能，我们看到了与此状况的明显不同。人工智能公司正在以大学无法比拟的速度成功地参与研究和商业化。
和 以大学无法比拟的速度这归因于训练人工智能基础模型的三个主要因素：人工智能专家、计算能力和数据。大学目前不具备这种能力，除非有大量投资，否则不太可能在这一领域竞争。
人工智能专家 计算能力 数据行业对这三种资源的巨额投资已经导致许多人工智能教师从大学转移到私营部门。在最近的一次圆桌讨论中，伦敦大学学院的一位人工智能专家也表达了同样的看法，他证实，如今大学招聘和留住人工智能人才的难度越来越大。
正如《科学》杂志上的这篇文章所指出的，截至 2004 年，约有 21% 的拥有博士学位的人工智能专家进入了工业界——然而，据报道，到 2020 年，这一比例接近 70%，远远高于其他领域。
《科学》杂志上的这篇文章好处
然而，对于那些进入工业界的人工智能专家来说，并非全是好消息，因为他们缺乏研究的自由。由于私营公司的盈利性质，他们倾向于从事专注于短期和中期收益的项目。与学术研究的稳健性和多样性相比，人工智能的行业研究也面临着多样性和可重复性较差的指责。
缺乏研究自由 多样性较低 可重复性较低这表明，尽管缺乏资金，但大学在人工智能研究方面仍有机会。