Săn đầu người từ trường đại học

Giữa tháng 11 vừa qua, Google, thuộc Alphabet, đã chiêu dụ Fei-Fei Li, Giám đốc phòng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) của Trường Đại học Stanford, về dẫn dắt bộ phận AI mới do Công ty sáng lập. Đây chỉ là một trong số những người giỏi trong danh sách dài các tài năng máy tính mà các hãng công nghệ đang chiêu dụ.

Fei-Fei Li, nhà khoa học máy tính nổi tiếng, cho biết bà được mời về làm cho Google, cùng với nhiều giáo sư hàng đầu khác - những người đã rời bỏ trường trong những năm gần đây để về làm cho các công ty công nghệ. Chẳng hạn, Geoffrey Hinton của Đại học Toronto đã đầu quân cho Google; Yann LeCun của Đại học New York làm cho Facebook; Andrew Ng của Đại học Stanford về với Baidu, công ty internet Trung Quốc, hay Alex Smola của Đại học Carnegie Mellon đầu quân cho công ty thương mại điện tử Amazon. Nhiều trong số họ vẫn tiếp tục giảng dạy ở các trường đại học nhưng thời gian bỏ ra rất ít.

Giới nghiên cứu khuyến cáo các hãng công nghệ đang làm cho các trường đại học cạn kiệt những nhà khoa học chịu trách nhiệm nuôi dưỡng thế hệ các nhà nghiên cứu kế tiếp cũng như những người có khả năng giải quyết các vấn đề cấp bách trong nhiều lĩnh vực từ thiên văn học, khoa học môi trường, cho đến vật lý.

Tại Mỹ, tỉ lệ tiến sĩ khoa học máy tính mới lấy bằng đầu quân cho các công ty đã tăng tới 57% từ mức 38% trong thập niên vừa qua, theo số liệu từ tổ chức National Science Foundation. Mặc dù số tiến sĩ trong lĩnh vực khoa học máy tính đã tăng lên, nhưng tỉ lệ còn làm trong các trường, phòng nghiên cứu “đã ở mức thấp kỷ lục”, theo Hiệp hội Nghiên cứu Máy tính.

Việc người giỏi rời trường về làm cho các hãng công nghệ có thể để lại hệ lụy lâu dài lên số người có thể làm công tác giảng dạy, vì phải mất 3-5 năm mới lấy được bằng tiến sĩ khoa học máy tính. “Người ta đang bắt đầu đặt câu hỏi liệu chúng ta ở một góc độ nào đó đang khiến mình đối mặt với nguy cơ không đáp ứng được nhu cầu của ngành trong tương lai”, Mark Riedl, thuộc Viện Công nghệ Georgia, nhận xét.

Số tiến sĩ, giáo sư càng ít ỏi trong lĩnh vực học sâu (deep learning), một công nghệ AI đóng vai trò quan trọng trong các dịch vụ hái ra tiền như tìm kiếm hình ảnh trực tuyến, dịch thuật ngôn ngữ, bố trí trang quảng cáo, theo Yoshua Bengio, Giám đốc Viện Thuật toán Học Montreal thuộc Đại học Montreal. Các sinh viên học ngành AI “trị giá khoảng 5-10 triệu USD đối với lợi nhuận của một doanh nghiệp”, Andrew Moore, Trưởng khoa Trường Khoa học Máy tính của Đại học Carnegie Mellon, nhận xét.

Bà Fei-Fei Li, nhà khoa học máy tính nổi tiếng của Đại học Stanford, đã về làm cho Google. Ảnh: vn.TED.com

Các gã khổng lỗ công nghệ đề nghị những món hời hấp dẫn mà ít trường đại học nào có thể bì được, như bơm vốn đều đặn cho dự án nghiên cứu của các nhà khoa học, năng lực máy tính và dữ liệu mạnh, niềm phấn khích tạo ra những sản phẩm chạm được tới hàng triệu người. Đó là chưa kể lương tại các công ty công nghệ cao hơn rất nhiều và còn có thể kèm theo khoản thưởng cổ phiếu hấp dẫn. Mức lương trung bình hằng năm của những người theo học sau tiến sĩ ngành khoa học thông tin và máy tính ở trường đại học là 55.000 USD vào năm 2014, so với 110.000 USD nếu làm cho phòng nghiên cứu của các công ty, theo National Science Foundation.

Các nhà nghiên cứu lo ngại chảy máu chất xám sẽ làm chậm lại bước tiến trong nỗ lực nghiên cứu ở trường đại học để giải quyết những vấn đề lớn trong các lĩnh vực như khoa học môi trường. “Tôi lo ngại điều đó sẽ làm chậm lại tốc độ khám phá tại trường đại học và các phòng nghiên cứu vì một số những người giỏi nhất và thông minh nhất không tham gia”, Sue Haupt, thuộc Trung tâm Quốc gia về Nghiên cứu Khí quyển, nói. Một trong những nhà nghiên cứu hàng đầu của bà bị chiêu dụ bởi Weather Company, hiện là một bộ phận của tập đoàn dịch vụ công nghệ Mỹ IBM.

Đại học Carnegie Mellon đã xoay xở trước sức ép chảy máu chất xám bằng cách cho phép các giáo sư, tiến sĩ trong trường được “xoay vòng” giữa trường đại học và công ty. Tiến sĩ Moore cho biết khoảng 10-20% sẽ “nghỉ phép trong một khoảng thời gian nào đó” để làm việc trong các hãng công nghệ hoặc thành lập một startup.

Tất cả các chuyên gia AI tại các hãng công nghệ trong đó có Micrososft, Google và Facebook cho biết họ đang ra sức xoa dịu cuộc “di dân” từ trường đại học, phòng nghiên cứu sang các hãng công nghệ bằng cách cấp vốn tài trợ cho các khoa của trường và đào tạo sinh viên. IBM gần đây tung ra Cognitive Horizons Network, một mạng lưới gồm 6 trường với mục tiêu giữ chân các giảng viên tiếp tục làm việc tại trường, theo Guru Banavar, Phó Chủ tịch IBM Research.

Cuối tháng 11 vừa qua, Google cũng cam kết tài trợ 3,4 triệu USD cho phòng nghiên cứu AI của Tiến sĩ Bengio tại Đại học Montreal, thuộc mạng lưới 6 trường của IBM. Facebook, Baidu và Microsoft cho biết họ cũng tài trợ cho các cuộc nghiên cứu ở trường đại học. Apple và Amazon từ chối trả lời.

Trong một số trường hợp, các hãng công nghệ cho phép những tiến sĩ, giáo sư được giữ chức vụ ở trường đại học. Nhưng việc đi làm cho công ty đã giảm bớt thời gian họ giảng dạy và đôi khi hạn chế việc thảo luận các đề tài liên quan đến công việc. Tiến sĩ Li của Đại học Stanford cho biết bà sẽ tiếp tục giảng dạy tại Stanford vài quý nữa, dù không nói cụ thể. Tiến sĩ Hinton thì phân chia thời gian giữa Google với Đại học Toronto, nơi ông vẫn hướng dẫn 3 sinh viên tốt nghiệp. Tiến sĩ LeCun, đứng đầu bộ phận AI Research của Facebook, đang dạy một lớp trong niên học này, giảm từ 2 lớp trước khi ông về làm cho Facebook.

“Mặc dù một số nhà nghiên cứu có xu hướng tiếp tục giữ chức vụ trong trường, nhưng dĩ nhiên điều đó không còn như cũ đối với các sinh viên”, Bart Selman, Giáo sư AI tại Đại học Cornell, nhận xét. Tỉ lệ nhập học các lớp liên quan đến AI tại một số trường đã tăng hơn gấp 3 lần trong thời gian gần đây, khiến cho thời gian số giảng viên còn lại trong khoa dành ra cho mỗi sinh viên bị giảm xuống rất nhiều.

Khánh Đoan

Nguồn WSJ