学生们偶尔会问为什么有些课不开了。答案往往是：授课教授正在 AI 公司休假。
Anthropic 挖走了一大批知名教授。这在学术界甚至成了一个梗。“‘我要加入 Anthropic’ 是现在最新的网络热梗。”亚利桑那州立大学计算机科学教授苏巴拉奥·坎巴姆帕蒂告诉我们（他本人并未加入 Anthropic）。本月，这家 AI 公司聘请了加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系的主任。这大概是为了帮助打造能力更强的机器人。也许更令人惊讶的是，Anthropic 在最近几周还招募了一名斯坦福经济学家、一名马里兰大学的理论物理学家，以及一名德克萨斯大学奥斯汀分校的分析哲学家。
AI 公司正逐渐变成类似微型大学的机构。 OpenAI 雇佣了顶尖的数学家和物理学家。其中一人研究黑洞，另一人专攻弦理论。今年 6 月下旬，至少有三位计算机科学教授加入了 Meta 的 AI 实验室。与 Anthropic 一样，DeepMind 也拥有一批哲学家。此外，Anthropic 最近的招聘启事显示，他们有意聘请法律学者和政治学家。目前尚不清楚究竟有多少现任和前任教授在 AI 公司工作。我们在这四家公司发现了 80 多名教授。他们中的大多数是计算机科学家。有些教授已经完全离开学术界；有些仍在大学做兼职。这个数字可能被大大低估了。因为我们无法获取内部数据；它也不包括许多自己创办公司的教授、在其他 AI 初创公司工作的教授，以及以非正式身份与工业界合作的教授。
特别是对于 AI 研究人员来说，这些公司有着极强的吸引力。“现在许多重要的研究都在工业界进行，”史弘杰告诉我们。他是佐治亚理工学院的计算机科学教授，去年秋天作为副总裁加入了英伟达。在他看来，“如果你想做一些真正重要的事情，你可能会想加入这些机构。”科技公司开出的条件令学者们难以拒绝。这其中还包括极具诱惑力的薪水。在这个过程中，以前那些会在公开场合进行的研究，正被关起门来保密进行。
几十年来，大学一直是 AI 研究的中心。这个领域本身正式起源于 1956 年达特茅斯的一次研究人员聚会。早期的联邦资金为该领域提供了大部分支持。在 2010 年代初，硅谷的高管们开始更加认真地对待 AI 的商业潜力。他们开始着手聘请最优秀的研究人员。 2013 年，谷歌斥资 4400 万美元收购了一家由三名多伦多大学 AI 研究人员运营的初创公司。随后，Facebook 聘请了纽约大学教授杨立昆，建立了公司的 AI 研究实验室；优步挖走了大约 40 名卡内基梅隆大学的研究人员，去研发无人驾驶汽车。但在很大程度上，尽管私营企业内部承担了越来越多的工作，许多在科技公司新入职的学者仍保留了他们的教授职位。他们建立了一种开放研究的文化。“我们将大力鼓励研究人员发表他们的工作，”OpenAI 在其成立公告中写道（注意这家机构的名字里有 Open）。这种规范促成了当前的 AI 热潮。 2017 年，谷歌的科学家发表了一篇研究论文，立刻引起了 OpenAI 的兴趣。谷歌的这项创新名为“Transformer”。这就是 ChatGPT 中的“T”所代表的意思。
随着 AI 占据舞台中心，硅谷加大了招募明星研究人员的力度。他们不再局限于计算机科学系。哲学家帮助训练科技公司的机器人，让它们更好地与人类互动。经济学家则研究 AI 对劳动力市场的影响。薪酬只是一部分吸引力。当今时代的 AI 研究需要海量的计算能力。大学所拥有的资源仅仅是硅谷能提供的一小部分。随着特朗普政府削减科研资金，这种鸿沟进一步拉大。安卡·德拉甘是加州大学伯克利分校的计算机科学家。她目前领导 DeepMind 的 AI 安全与对齐部门。她写信告诉我们，她接受这份工作的部分原因是，为了获得“数据、算力和预算权限，从而在前沿安全领域取得进展”。一些留在学术界的教授也在与前沿实验室建立合作关系，或者创办自己的 AI 公司。这部分是为了摆脱资源限制来继续他们的研究。在某些情况下，那些有望成为明星博士生的年轻人纷纷退学。有些人干脆跳过研究生阶段，直接投身 AI 行业。
许多教授告诉我们，尽管大学内部仍在进行大量研究，但这却产生了飞轮效应。随着越来越多的学者被工业界吸纳，AI 研究的中心进一步远离学术界。这进一步增加了留守研究人员离开的动机。这种人才流失可能也有一些好处。许多目前在实验室工作的教授只是暂时停薪留职。一些人可能还会全职回归学术界。当他们归来时，会把有关前沿研究的新知识带回各自的机构。（安卡·德拉甘目前正准备开设一个关于 AI 安全的小型博士研讨课。）AI 实验室的科学家们创新速度可能也会更快。毕竟，他们不用担心申请项目资助，也不用等上几年才能让一篇文章通过同行评审。“如果一些最顶尖的研究是在这些公司里进行的，那我其实挺希望同事和教职员工去那里工作的，”斯坦福计算机科学家克里斯·格雷格告诉我们。“哪里有最好的研究，你就去哪里。如果那里碰巧是一家公司，那就在那儿干吧。”
但是，当学者纷纷跳槽去 AI 实验室，或者花更多时间经营自己的公司时，大学里能教导下一代研究人员的教授就变少了。（克里斯·格雷格说，学生们偶尔会问为什么有些课不开了。答案往往是：授课教授正在 AI 公司休假。）史弘杰说，当明星教授离开大学，学生想做出能吸引未来雇主的研究就变得更难了。要想在众多求职者中脱颖而出，跟着做重大前沿研究的导师学习会有很大帮助。加州大学伯克利分校计算、数据科学与社会学院院长珍妮弗·蔡斯告诉我们，她很担心一件事：随着研究越来越集中在拥有专有模型的实验室里，实验室之外的人想用 AI 模型来推动科学发展将变得更加困难。“大学的计算机科学系能挺过这一关，”她说。“但我不知道我们的创新经济能不能挺过去。”
随着 AI 竞赛日益激烈，各大公司现在都拒绝公开其大部分研究成果，生怕泄露竞争优势。克里斯·格雷格和珍妮弗·蔡斯都表示，那些去了 AI 实验室的研究人员向他们抱怨，说自己无法发表想发表的研究。“几家顶尖的 AI 公司会分享一些前沿内容，但这只是潜在 AI 文献中极小的一部分，”独立 AI 研究员内森·兰伯特告诉我们。根据一项研究，当 AI 专家从大学永久离职进入企业后，他们每年发表的论文数量骤减约 65%。而那些能够发表的论文，往往强调 AI 安全方面的进展，而不是前沿能力；企业研究成了推动营销炒作的工具。而且，随着 AI 公司间的竞争不断升级，不仅研究被封锁，AI 模型本身也遭到了限制。上个月，当 Anthropic 推出一款名为 Fable 的强大新模型时，该公司宣布将暗中限制该模型进行特定 AI 研究的能力。这一举措被标榜为出于安全考量的决定，却引发了学术界的强烈抗议。（Anthropic 随后道歉并修改了政策。）
科技公司内部的学者们则更为乐观。在英伟达工作的佐治亚理工学院教授史弘杰说，该公司致力于开放研究，这也是他接受这份工作的部分原因。与此同时，在 DeepMind 工作的伯克利计算机科学家安卡·德拉甘解释说，发论文并不是一切。“我发现，参与政策和监管制定是比发表论文更重要的首要任务，”她在写给我们的邮件中表示。我们也联系了 OpenAI 、 Meta 和 Anthropic 的发言人寻求置评。 Anthropic 拒绝置评；OpenAI 和 Meta 没有回复。
这些现象带来的潜在影响极其深远，不仅波及 AI 研究，更关乎整个科学界的未来。在硅谷，一种流行的观点认为，顶尖的 AI 实验室最终将成为推动科学发展的主要引擎。“通用人工智能（AGI）有望成为推动科学和医学发展的终极工具，”DeepMind 首席执行官德米斯·哈萨比斯上周写道。哈萨比斯此前曾表示，他创办公司的灵感源于 AT&T 的研发部门贝尔实验室。在 20 世纪 60 年代的鼎盛时期，该实验室雇佣了约 1200 名博士。实验室的科学家们斩获了至少 10 项诺贝尔奖，并直接发明了晶体管和现代太阳能电池。如今，DeepMind 在蛋白质结构预测方面的研究已经摘得了诺贝尔奖，而顶尖模型也已经在数学研究领域展现出惊人的能力。本周日，一位在 Anthropic 工作的数学家发帖称，他在世界杯决赛期间，利用该公司的 Fable 模型解决了一个近 90 年未解的数学难题。
但是，如果科学人才和算力都集中在私营企业手中，硅谷最终可能变成科学的“看门人”。一些人开始表达担忧：一群学者最近发表了一份声明，警告“科技公司正越来越多地涉足数学研究”。他们指出，如果不加限制，科技公司向科研领域的入侵可能会影响“数学研究本身的广度与深度”。科技公司非但不能像 AI 企业高管们宣称的那样加速科学发展，反而可能会让科学窒息。
编译自《大西洋月刊》，原文链接：点击阅读。
