長期以來，大學一直是工業(yè)界人才領袖的源泉，但是越來越多的具有人工智能專業(yè)知識的教授流亡國外引起了人們的關注。彭博社(Bloomberg)最近的一則專欄文章問道：“如果工業(yè)界繼續(xù)聘用最前沿的學者，誰將培訓下一代人工智能的創(chuàng)新者?”《紐約時報》也注意到了類似的問題。本文分析了問題并提出了解決方案。

AI專家離開學術界的人才流失可以用簡單的經濟學術語來解釋。對專家的需求超過了供應，導致價格急劇上漲。因此，行業(yè)補償方案對于頂尖學者而言非?？犊?。此外，供應已被證明缺乏彈性。成為領先的AI專家需要多年的努力和杰出的才能。獨特的數據集，充足的計算資源以及通過商業(yè)產品影響數百萬人甚至數十億人的潛力也吸引了行業(yè)專家。

與行業(yè)的學術互動可以直接使大學受益的多種形式。許多AI教授從Google和Microsoft等公司獲得研究經費。其他人每周為公司咨詢一次，這有助于為他們的研究和教學提供信息。教授和學生都根據大學的研究成果創(chuàng)立了創(chuàng)新型初創(chuàng)公司，包括Google(斯坦福大學)，Akamai(麻薩諸塞理工學院)，Duolingo(卡內基梅隆大學)和Farecast(華盛頓大學)。公司還經常從大學獲得知識產權許可。

很少有教授請假一到兩年在公司工作，然后返回學術界。1999年，我從華盛頓大學請假，加入一家高科技公司擔任首席技術官。一年后，我回到了大學，并幫助開設和教授了一個新的受歡迎的本科課程，即高級Internet和Web系統(tǒng)。我對軟件和現(xiàn)實世界中的研究應用程序的理解得到了極大的豐富，并且我能夠通過課程，講座和非正式對話與學生分享。

學術界面臨的挑戰(zhàn)是，當教授離開或大批人加入公司時(例如，Uber從卡內基梅隆大學的機器人實驗室聘請了40個人)，或者像著名的AI研究人員Daphne Koller，Andrew Moore，Andrew Ng，F(xiàn)ernando Pereira和Sebastian一樣單獨聘請了公司。特倫和其他人。在過去的幾年中，F(xiàn)acebook積極地聘請了教授，包括紐約大學的Yann Lecun，卡內基梅隆大學的Jessica Hodgins，加利福尼亞大學的伯克利的Jitendra Malik，喬治亞理工學院的Devi Parikh等。

Facebook使教授們通?？梢詫⑵?0%的時間花在大學上，這有利于招募Facebook，但是卻留給教授寶貴的時間，使他們以真正的導師而非“顧問”的身份來教授課程和與學生互動。由于教授通常對學生有權力，而教授主要是在一家營利性公司工作，因此必須減輕他們對利益的關注。

解決利益沖突的一種方法是所謂的“政教分離”方法，其中校園研究和校外商業(yè)活動是完全不同的項目，可能在不同的技術領域。Google已與許多教職員工一起采用了這種方法。分離模型通常與校內/校外時間的大致均勻分配相結合，這顯然比失去學術界的教授更為可取。

或者，大學合并的協(xié)同作用是可能的。2001年，英特爾在伯克利，CMU，UW和劍橋大學下屬的著名計算機科學系建立了一系列研究“實驗室”。實驗室由休假的教授經營，并提供研究經費和開放的知識產權，從而可以在校內和校外活動之間發(fā)揮協(xié)同作用。工程資源和數據集為加強大學研究和建立有力合作提供了機會。當然，必須適當監(jiān)控和披露對學術研究議程的商業(yè)影響，以主動避免像布魯金斯學院那樣的情況。