这是《大咖来信》的第一封。未来还会不断有人工智能领域的大咖，写信与量子位的读者分享最新观点、思考和感悟。

编者按：5月14日-5月28日，李开复开启了2017年最长的一次赴美旅程。在这次长达半个月的行程中，他从纽约到加利福尼亚，从美东到硅谷。

区别于以往的行程，这次李开复还先后参访了MIT的媒体实验室，并在母校纽约哥伦比亚大学工程学院的毕业典礼上发表演讲。

在此次行程中，李开复比以往更强烈感受到人工智能正在给美国带来的改变——这种改变当然不会止于美国。李开复到底感受到了什么？

答案都在这封信里。

△李开复美东行程安排

量子位的读者，你们好。

这次美国之行，我去了MIT、纽约哥伦比亚大学等学术组织展开交流，也参与了一些业界的活动，进行了多场跨领域的深度对话，整体行程紧张又丰富。

我想可以从学术界、工业界、媒体关注点、AI变革的观点，以及“不适应”等几方面谈谈美国之行的见闻感想。

学术界的人才危机

学术界最大的感受是人被“七大黑洞”挖了很多。比如说斯坦福、MIT、CMU这样的高校，人才从学术界流入工业界比之前更加明显。

有报道说，斯坦福被挖走了一半，而CMU的整个自动驾驶方面则被Uber连根拔起，整个团队被挖走，MIT等学校其实也受到人才被挖的威胁。

所以整体来讲，美国学术界现在有些情绪低落，但这又是他们无能为力的事情，不仅仅是资金方面的原因。

一方面，产业界可以提供的资源要远远大于学术领域，在数据规模和机器算力方面，二者是无法等量齐观的，会让顶尖AI人才感到兴奋的是可以走出实验室，直接通过工作验证新算法在真实世界能产生的价值，你的工作是可以被客观衡量的，能够让工作的人看到自我价值的体现。

比如说应用了你的技术后，可以让用户更快买到东西、可以让用户更快找到想要的结果，并且中间过程可以通过数据量化，及时得到反馈。

另一方面是相对更加务实，因为产业界开出的工资也高、股票也多，对于人才的吸引力自然也是不言自明的。之前也有过类似的情况，但这次是前所未有的“加剧”。

很大程度上，之前并不存在巨大的收入失衡问题。因为先前学术界人才进入工业界，可能在收入上会提高50%，但是很多学术人才会宁可放弃这部分收入，因为他在学术界可以更好地发论文，这可能是他热爱热衷的东西。

但在科技巨头们纷纷投入大笔资源，争相竞逐向学界人才抛出橄榄枝，这个提高的比例不是50%，而是3倍，那可能情况就会发生变化。当然，创业可能是300倍，但创业回报的300倍是有很高不确定性的。

所以当一个学术界人才可以轻而易举拿到三倍待遇时，当他们走出实验室接触大量真实数据能创造 real world impact 时，他们很多人可能会认真考虑未来。

第二个问题是现在在学术界还能如何施展拳脚。比如做语音识别，你再如何努力，你的数据、你的机器可能都比不过产业界的，没有最好的数据和顶级的机器，你可能就无法取得世界顶级的成果。

或者你需要转换思路做一个非常狭窄领域的东西，比如之前研究人脸识别的学者，研究人眨眼睛与情绪变动之间的关系，而研究语音识别的学者，可能研究的就是在外教下的场景——教一个非母语的学生如何分清楚“B”和“P”的差别，这都是非常细化且非主流的领域，能创造的价值也相对有限。

所以我觉得目前AI趋势正在给学术界带来两方面的冲击，一是离职工资待遇成倍增长。二是不进入产业界，就很难做主流的、有潜力改变世界的技术。

换句话说，这也是人工智能的大趋势表现之一。每一个行业在进入主流的过程中，都会有如此巨大的失落和流失，也算是历史的常态。

当年我还在CMU的时候，也出现过一个做操作系统的团队整个被微软挖走的情况。不过当时情况不同的是，那批人进去的时候微软股票很低，所以即便他们后来挣了很多钱，也让继续坚守学术的人心服口服，毕竟挖角工资比较合理，最后挣了大钱也是依靠微软股票上涨。而当前的人工智能浪潮，直接拿的工资加股票就是原来的3倍，这还是会引起不少“羡慕嫉妒恨”的。

△李开复在纽约哥伦比亚大学工程学院毕业典礼演讲 工业界：亮点不多最热还是AI