米国の大学のコンピューターサイエンス学科には、AIに興味を持つ学生の増加に対応できる講師が不足していると、安全保障・新興技術センター（CSET）が今月発表した報告書が示唆した。
機械学習と人工知能への関心は、1950年代にこの分野が正式に設立されて以来、浮き沈みを繰り返してきました。ニューラルネットワークは近年、ディープラーニングの台頭とともに人気が爆発的に高まっています。大学における機械学習コースの需要は急増しており、学生の関心に応えるだけの講師が不足していると聞きます。
タウルビー調査によってまとめられ、報告書で引用されているデータによると、2011年から2020年の間に、アメリカのコンピュータサイエンス学科に在籍する学生数は60,661人から182,262人に3倍に増加しました。しかし、コンピュータサイエンス学科の教員数は4,363人から6,230人に1.5倍未満に増加しました。調査対象となった学科全体の学生対教員比率は、14対1から29対1に倍増しました。
念のため明確にしておくと、これらの統計は米国の140のコンピュータサイエンス学部に在籍する全学生を対象としたものであり、AI関連の授業を受講する学生を対象としたものではありません。ただし、報告書では、これらの数字は機械学習の教育を主眼とする授業への関心の高まりを示していると主張しています。エグゼクティブサマリーは次のように結論づけています。
コンピュータサイエンスを学ぶ人が増加していることは否定できないものの、この報告書の言葉をそのまま信じるなら、これはおそらく機械学習への関心の高まりと一致するだろう。報告書の付録には、「多くのAIコースがコンピュータサイエンス学部で開講されており、AI専門家がコンピュータサイエンス学部の教員全体を占める割合は増加している」と記されている。
一部の大学では、教員不足のため、特定の授業の学生数に上限を設けざるを得ない状況に陥っています。報告書の著者である安全保障・国際問題研究所（CSIS）国際安全保障プログラムの研究員レムコ・ズウェッツルート氏と、ジョージタウン大学CSETの研究アナリスト、ジャック・コリガン氏は、教育の制限は米国にとって有害な影響を及ぼすだろうと説明しています。
大学は博士号審査AIを廃止した。その発明者がその技術について講義した直後だった。
MLでも
「教育能力の格差は、米国のAI人材への人材流入を制限し、ひいては経済と国家安全保障に悪影響を及ぼしている」と研究者らは述べている。「研究によると、イノベーションは特定分野における研究者の絶対数に部分的に左右され、新しいアイデアを生み出す行為はより労働集約的になっている。したがって、人材の減少はイノベーションの減少を意味する。」
AIの専門家たちは以前、大学が人材流出に苦しんでいると警告していた。彼らは学術界ではなく、より高い給与とより良いリソースへのアクセスを求めて産業界の研究職へと流れており、その結果、大学の講師の数が減少している。
しかし、ズウェッツルート氏とコリガン氏は、データが示しているのはこれが全体像ではないと考えている。大学が学生数の増加に対応するために教員の採用に苦労しているのではなく、採用ペースが十分でないことが問題なのだ。産業界から誘われた教員の中には、所属学部に留まり、企業で働く時間は全体の10～20%に過ぎない者も少なくない。
「近年、AI教員の学界から産業界への流出が増加していることを示す証拠はほとんど見つからなかった。確かに、博士号取得者の多くが産業界に就職しているものの、調査データは彼らが学術的なキャリアに興味を失っていることを示唆していない。しかしながら、AI関連教育の需要の高まりに伴って、大学がコンピュータサイエンスの教員ポストの数を増やしていないことを示唆する証拠は見つかった」と報告書は述べている。
しかし、スタンフォード大学のコンピュータサイエンスの准教授であるパーシー・リャン氏は、次のように語っています。「教授職の空き数は産業界の空き数ほど急速には伸びていないのは事実ですが、頭脳流出は現実だと思います。研究者は、より高い報酬、より多くのデータや計算能力を求めて、学界よりも産業界を選んだり、学界を離れて産業界に行ったりしています。」
一方、カーネギーメロン大学の機械学習およびオペレーションズリサーチ助教授であるザカリー・リプトン氏は、The Register紙に対し、研究者の頭脳が産業界に大きく流出するとは考えていないと語った。企業で数年間働いた後、多くの研究者が学界に戻ってくることが多い。
「確かに産業界の方が給料は高いですが、ある意味退屈です」と彼は言った。「産業界の研究対象は近視眼的です。より重要で興味深い問題は、基礎研究や理論研究の中にあり、それらは依然として学界で研究するのが一番なのです。」
CSでは男子が女子の6倍に上る
以前
リプトン氏は、機械学習への関心の高まりは、基礎を学ぶ入門コースへの関心の高まりによるものであり、こうしたコースは学術界以外の幅広いキャリアに役立つと述べた。大学院レベルの高度な研究への需要はそれほど高くない。需要の増加に対応するために、大学は終身在職権を求める研究者ではなく、教員の育成を強化すべきだ。
「大学は教職をもっと魅力的なものにすべきです」と彼は語った。「教職に就く教員は助成金や研究室の運営に追われる必要はありませんが、教育に専念するために給与カットを受け入れるのは非常に困難です。終身在職権を持つ教員は入門講座を教えることもありますが、彼らの主な焦点は研究です。教育に情熱を持ち、幅広い学生層と繋がりを持てる人材をもっと見つける必要があります。」
報告書は、米国政府が介入し、大学への資金提供を増額して教員の採用を増やすべきだと提言しています。学術界以外にも、コミュニティカレッジやオンラインでAI入門コースを受講し、スキルアップを図る選択肢を増やすべきです。民間部門も、大学への寄付、助成金の継続的な提供、新たな学術ポストの支援などを通じて、貢献することができます。®
