チューリング賞受賞者の愛弟子、アレックス・ラム氏の中国移籍はAI研究の勢力図の変化を示す
米国の資金危機の中、エリートAI研究者の移籍は米中間の人材獲得競争激化を浮き彫りにする
チューリング賞受賞者であるヨシュア・ベンジオ氏の下で研究を行った著名なAI研究者、アレックス・ラム氏が、この夏、清華大学の助教授として着任することが決定しました。これは、近年における中国の名門大学によるAI研究分野での最も重要な国際的なミッドキャリア採用の一つと言えるでしょう。
今回の移籍は、米国における前例のない研究資金の削減を背景に行われ、中国の急速に拡大するAIエコシステムにおいて新たな機会を見出すエリート人材の増加傾向を反映しています。ラム氏のマイクロソフト・リサーチ、DeepMind、Amazonでの要職から清華大学への異動は、世界のAI研究の勢力図に変化をもたらす可能性を示唆しています。
「この夏から新たな章が始まります」と、ラム氏の計画を知るある同僚は、匿名を条件に語りました。「彼はすでに、AI研究所と清華大学のコンピューターサイエンス学部の両方を通じて学生の募集を開始しており、両方に所属することになります。」
関係者によると、ラム氏は中国での学術環境への完全な統合を目指し、中国語の学習を始めています。すでに中国で将来の学生の応募受付を開始しています。
西側の巨大テクノロジー企業から東洋の学術的な強豪へ
ラム氏のキャリアは、名誉ある役職への就任と画期的な研究によって彩られています。ジョンズ・ホプキンス大学で学士号を取得後、マーク・ドレズ氏と共にソーシャルメディアを介した公衆衛生モニタリングのための機械学習の革新的な応用研究を行い、モントリオール大学のモントリオール学習アルゴリズム研究所で博士号を取得しました。
彼の博士課程の研究は、後にコンピューティング分野で最も名誉あるチューリング賞を受賞したヨシュア・ベンジオ氏の指導の下で行われ、ラム氏は同分野の新進気鋭の研究者としての地位を確立しました。学術的なトレーニング期間中には、2020年にTwitch PhDフェローシップを受賞し、その卓越した将来性を認められました。
ラム氏の職務経験は、人工知能分野で最も影響力のある研究機関に及びます。Amazonでは、将来の製品販売を予測するための需要予測のための機械学習アルゴリズムを開発しました。Google Brainではデイビッド・ハー氏、日本のPreferred Networksでは宮戸建氏のもとで研究インターンシップを修了しました。
最近では、ニューヨーク市のマイクロソフト・リサーチでジョン・ラングフォード氏の下でシニアリサーチャーを務めています。彼の研究は、深層ネットワークのモジュール性、ドメイン間の一般化、および神経科学に触発されたアルゴリズムに焦点を当てています。
彼の科学的貢献は広く認められており、「Adversarially Learned Inference」（1,917件の引用）、「Manifold Mixup」（1,678件の引用）、「Deep Learning for Classical Japanese Literature」（831件の引用）など、数多くの高頻度引用論文があります。後者は、古典的な日本語テキストを認識するための革新的なシステムであるKuroNetを紹介しました。
米国の研究資金の自由落下
ラム氏の移籍は、トランプ政権による前例のない資金削減が米国のイノベーションの基盤を脅かす、米国の科学研究にとって極めて重要な時期に行われました。
国立科学財団は現在、壊滅的な50％の人員削減と、年間1万件以上の研究助成金を危険にさらす数十億ドルの予算不足に直面しています。同様に、国立衛生研究所も470億ドルの予算の約40％を失う可能性があり、無数の研究プロジェクトが中止の危機に瀕し、科学スタッフの間で大規模なレイオフが発生する恐れがあります。
直接的な研究資金を超えて、大学は助成金の間接費回収率に対する新たな上限に取り組んでいます。これは、過去の30〜70％の割合から15％に制限される可能性があります。この変更だけで、学術機関から施設および管理コストに不可欠な40億ドル以上の資金が奪われる可能性があります。
その影響は、米国で最も権威のある研究大学ですでに目に見えています。ハーバード大学は22億ドルの資金が凍結され、コロンビア大学は4億ドルの助成金が完全にキャンセルされました。連邦研究資金の最大の受領者の一貫であるジョンズ・ホプキンス大学は、以前に承認された助成金の重大な終了を報告しています。
これらの財政的圧力は、広範囲にわたる採用の凍結、博士課程の入学の一時停止、学部生の研究プログラムのキャンセルなど、学術機関全体で防御的な措置の連鎖を引き起こしています。
トップ10大学の研究管理者は、この状況を「現代科学史上前例のない」と表現しました。
「米国システムを離れることを決して考えなかった研究者が、現在積極的に代替案を模索しています」と管理者は説明しました。「アレックス・ラム氏のような有能な人物がこの動きをすると、他の人々に、従来の道がもはや最も安全または有望ではない可能性があることを示唆します。」
AI分野で台頭する中国
米国の研究事業が苦戦する中、中国は人材育成と戦略的投資に特に重点を置き、人工知能分野における台頭する勢力としての地位を体系的に構築してきました。
米国の一流AI研究者の38〜40％が中国の大学を卒業しており、基礎教育における中国の成功を示しています。しかし、力学は変化しています。かつてこれらの卒業生の90％が米国に留まっていたのが、現在では中国で訓練された博士号取得者の約90％が自国に留まっています。
この定着の成功は、制度的な卓越性にも反映されており、清華大学と北京大学は、現在、分野で最も権威のある会議であるNeurIPSで受け入れられた論文の著者の世界トップ10機関にランクインしています。
中国政府は、人工知能の開発を優先する1.4兆ドルの技術投資計画を約束しました。このアプローチは、約600万ドルで開発された主要なAIモデルであるDeepSeek R1のようなイニシアチブを通じて、すでに成果を上げています。これは、同等の西洋モデルのコストのほんの一部分です。
また、同国はオープンソースのエコシステムと軽量な展開戦略を採用しており、そのAIテクノロジーを世界中の新興経済国にとって魅力的なものにしています。
「中国は、研究者が安定した資金で長期的な研究に集中できる環境を作り出しました」と、両国の機関と協力してきた上級AI科学者は説明しました。「多くの研究者、特に持続的なサポートを必要とする基本的な問題に取り組んでいる研究者にとって、この安定性はますます魅力的になっています。」
グローバルなAI競争における新たな現実
両国の比較軌跡は、AI研究の状況の変化について説得力のある物語を語っています。米国が60億ドル以上の研究資金を凍結またはキャンセルした一方で、中国は計画された1.4兆ドルの投資戦略を実行し続けています。
米国の大学は、歴史的に外国人博士号取得者の約80％を保持してきましたが、中国は現在、国内の人材の90％を保持しています。米国は依然として影響力の高い研究論文でリードしていますが、中国がますます影響力のある貢献を伴って出版量でリードしているため、その優位性は薄れています。
「研究を取り巻く政治環境は、両国で複雑になっています」と、国際科学政策の専門家は指摘しました。「米国では、DEIプログラムとコンプライアンスレビューに関する懸念が助成金のキャンセルにつながっています。中国では、研究者は国家主導の優先順位に対応していますが、明確な資金調達経路があります。」
これらの変化にもかかわらず、専門家はアメリカの衰退や中国の台頭についての単純な物語に対して注意を促しています。米国は、最先端のモデル開発と学問の自由において依然として大きな利点を維持していますが、中国は依然として研究の質と米国のチップ輸出規制の影響に課題を抱えています。
最も大きな変化は、ラム氏のような研究者がキャリアを決定する方法にあるかもしれません。政治的な制約とリソースの可用性、科学的な自由と資金の安定性を比較検討します。
あるAI倫理研究者が述べたように、「私たちはAIがグローバルにどのように発展するかを形作る、明確な研究文化の形成を目の当たりにしています。問題は、これらのシステムが競争するために進化するのか、それとも相互補完するために進化するのかということです。」
今のところ、ラム氏の移籍は、個人のキャリアの決定と、グローバルな科学的協力と競争の進化する物語におけるデータポイントの両方を表しています。それは、今後の技術開発、経済力、および国際関係に大きな影響を与える物語です。