China's pad naar AI-dominantie heeft een probleem: braindrain

Categorie: Kunstmatige intelligentie Geplaatst 7 aug

Uit een nieuwe analyse blijkt dat het aantal Chinese AI-onderzoekers de afgelopen tien jaar is vertienvoudigd, maar dat de meerderheid van hen buiten het land woont.

Superkracht dromen: China heeft de afgelopen jaren een gezamenlijke inspanning geleverd om uit te groeien tot een toonaangevende AI-krachtpatser. Peking vond dat de discipline al in 2012 speciale aandacht nodig had en bracht in 2017 een gedetailleerde nationale strategie uit voor het bevorderen en benutten van de technologie.

Leger van eigen bodem: In een nieuwe analyse , liet Joy Dantong Ma, associate director van MacroPolo, een in Chicago gevestigde denktank die zich richt op de economische groei van China, zien hoe deze top-down push AI-talent heeft beïnvloed. Het rapport analyseerde het auteurschap van papers die werden geaccepteerd voor NeurIPS, een van de meest prestigieuze internationale AI-conferenties, en constateerde een bijna tienvoudige toename van het aantal auteurs dat hun bachelorstudie in China deed in de afgelopen tien jaar. Waren er in 2009 nog maar zo'n 100 Chinese onderzoekers, goed voor 14% van het totaal aantal auteurs, in 2018 waren dat er bijna 1.000, goed voor een kwart. De grootste stijging vond plaats tussen 2017 en 2018 na de publicatie van de nationale strategie, voornamelijk gedreven door de stormloop van tweederangs universiteiten die AI-specialisatie en -opleidingen hebben opengesteld.

Braindrain: Ondanks het succes van het land bij het cultiveren van binnenlands talent, heeft het echter moeite met het vasthouden ervan. Ongeveer driekwart van de Chinese auteurs in het onderzoek werkt momenteel buiten China, en 85% van hen werkt in de VS, ofwel bij techgiganten als Google en IBM, ofwel bij universiteiten zoals UCLA en de University of Illinois Urbana-Champaign.

Waarom het uitmaakt: Van de vier belangrijkste inputs voor het AI-ecosysteem van een land - talent, data, kapitaal en hardware - heeft de eerste de grootste impact. De concentratie van expertise bepaalt of praktijkmensen hun energie meer zullen richten op bijvoorbeeld AI-onderzoek of toepassingen. Het is ook de belangrijkste aanjager van innovatie op het gebied van algoritmen en hardware, die op de lange termijn waarschijnlijk belangrijker zullen zijn voor de vooruitgang van de technologie dan bijvoorbeeld de beschikbaarheid van gegevens.

Uit de analyse blijkt dat de investeringen van China in het veld mogelijk onvoldoende zijn om zijn langetermijncapaciteit voor AI-leiderschap op te bouwen. De regering is zich bewust van dit probleem en is onlangs begonnen met het nemen van maatregelen om het aan te pakken: in de nationale AI-strategie van 2017 beloofde ze topwetenschappers naar huis te lokken met competitieve compensatiepakketten en andere prikkels. In de tussentijd heeft de positie van de VS als AI-leider enorm geprofiteerd van een toestroom van Chinese wetenschappers, ook al gaat dat in tegen het streven van de huidige presidentiële regering om de samenwerking op het gebied van AI-ontwikkeling te minimaliseren.

Heel jammer, zegt mama. Vanwege de AI-racementaliteit zien mensen dit als een nulsomspel. Een meer vloeiende beweging van wetenschappers zou zowel de VS als China ten goede komen, zegt ze, en de AI-ecosystemen van beide landen opbouwen, terwijl het gemakkelijker wordt om de hoognodige wereldwijde normen voor AI-ethiek te creëren. Veel Chinese onderzoekers promoveren bijvoorbeeld in de VS, keren terug naar China voor het eerste deel van hun carrière en verhuizen dan terug naar het buitenland om daar verder te gaan. Het is dat soort beweging dat onderzoekers in staat stelt om op verschillende plaatsen samen te werken aan papers, zegt Ma, en dat opent de deur voor mensen om discussies te voeren over best practices.