NIKKEI——日本经济新闻中文版

      日本缺少AI（人工智能）研究人员的问题越来越严重。当前研究机构的一线十分依赖海外人才，照此下去，日本很有可能在生成式AI的开发竞争中掉队。今后日本应该如何确保AI人才呢？

       “虽说是日本的论文，却不一定是日本人撰写的”。

       日本理化学研究所革新智能综合研究中心负责人、东京大学研究生院教授杉山将如此说到。日本的AI研究目前主要依赖以中国为主的海外人才。从近期被AI领域的顶级国际会议“NeurIPS”和“ICML”采纳的理化学研究所的论文列表来看，约一半作者隶属于外国的大学，其中约一半是中国大学的人才。

       日本经济产业省2019年发布的资料显示，日本AI人才到2030年将出现约12万人的缺口。日本的AI人才短缺现象早就被视为问题，再加上2022年ChatGPT问世后生成式AI人才需求猛增，更凸显出实际情况的严重性。杉山将表示，“在依赖海外人才方面，欧美也是一样”，同时指出“很少有日本人攻读信息类博士课程。这与世界潮流背道而驰”。据他介绍，在有的研究室，以中国人才为中心的海外人才甚至占到博士课程注册人员的9成以上。

       主要原因是，在日本，信息类专业的招生名额很少。例如，东京大学没有信息学院，想学习AI的学生应该去哪个学院并不明确。虽然日本政府在努力增加信息类学院的招生计划，但杉山对此持怀疑态度，称“即使想由日本国内供应人才，也可能为时已晚”，同时表示，“此前一直通过漫画和动画来吸引留学生，但不清楚学生来日本的情况能持续到什么时候”。

       在AI研究人员数量减少的情况下，日本今后应该如何确保AI人才呢？从事AI软件业务的Preferred Networks（PFN，东京都千代田区）代表董事兼首席执行官（CEO）西川彻指出，“对AI初创企业的支持非常重要”。在日本，人才之间跨研究领域展开交流的机会很少，容易出现只有AI研究人员才懂AI的“章鱼罐子化”现象。西川表示，“日本的高中教育水平很高，从综合实力来看，绝不输于其他国家。需要通过创业把散布在不同领域的优秀人才连接在一起，以‘面’的方式增加人才，使全体人员都变得强大起来”。

Preferred首席执行官西川彻表示，“使分散为‘点’的人才连接在一起的方法是创业”

       西川彻原本的专业并不是AI，他研究的是旨在提高计算机运算速度的设计思想和数值计算等。据他表示，随着运算处理的高速化，处理AI等大量数据的技术变得可行，但西川在学生时代，几乎没有与AI研究人员产生过交集。

       “明明两者都是重要的领域，但却没有交流，这不正常”。西川彻与学习与AI密切相关的自然语言处理的冈野原大辅等人共同成立了PFN的前身公司。目前PFN已是日本国内最大的独角兽（企业估值超过10亿美元的未上市企业）。

        “通过跳槽提高人才流动性”

       日本AI初创企业PKSHA Technology的上野山胜也代表董事也表示，“受益于高中教育，日本人平均的数学能力较高。即使文科出身也可以成为AI人才”。该公司是2012年从东大研究生院教授松尾丰的研究室诞生的初创企业，2017年已在东证MOTHERS上市。

       上野山指出，支持跳槽对强化初创企业很重要。如果通过增加日本整体的跳槽次数来提升流入初创企业的人才总数，有望成为AI人才的“潜力股”就可以很好地发挥才能。上野山表示，“美国人一生要跳槽10次左右，而日本人至多1次。日本需要进一步提高人才流动性”。

       日本初创企业在资金方面很难说得上充裕。据日本内阁府统计，日本对包括初创企业在内的风险企业的投资额与国内生产总值（GDP）之比仅为0.08％，远远低于新加坡（2.61％）和美国（0.64％）。