1833年，英国经济学家William Forster Lloyd在一篇文章中，以牧牛为例，描述了一个深刻的发展问题：牧民们共享牧场，并各自决定牧牛的数量。每个人都想获得最大的利益，毫无克制，就会产生过度放牧的后果，牧场遭到破坏，并最终危及到每个人。

在这个例子中，无私行为并不会带来短期利益：如果其他牧民是自私的，无论如何都会发生过度放牧的情况。用Lloyd的话说，这种“公地悲剧”是一种突出的社会困境，如果个人不加约束自身利益就会导致整个群体的不良后果。

现在，用“公地悲剧”描述当前人工智能领域的发展再贴切不过，而在这一场景下，公司为牧民，教授为草。

人工智能的狂热早已悄悄蔓延到了技术和金融领域，这些领域从国家顶尖大学聘请人工智能专家的数量迅速飙升。在薪酬上，大学毕竟无法与一些开出七位数工资的大公司以及非营利机构竞争。

虽说钱不能代表一切。但对于一些教授来说，部分吸引力也来自于能够获取数据宝库和强大的计算能-这两个引擎推动了应用AI研究。工业生产的大规模问题也是一个巨大的吸引力。

结果可以用一个词来概括：过度放牧。

以华盛顿大学工程与计算机科学院为例，作为美国最好的计算机学院之一，其受到的打击最为严重。据统计，从事机器人技术，机器学习和自然语言处理的11名终身教职员工中，目前有8名目前正在休假，或者说他们至少有50%的时间花在亚马逊，Facebook Inc.，Apple Inc.，Nvidia Corp. ，DE Shaw&Co以及艾伦AI研究所。

斯坦福大学和卡内基梅隆大学等世界领先的人工智能研究和教育中心，最近也频频爆出人工智能研究人员离职的消息。

更简单地说，几乎没有人工智能学术组织未受到波及，并且不止某些人遭受了工业界的侵袭。

悲剧的是，这种情况同时也破坏了公司的长期利益。

要理解为什么，就要搞懂教授工作中最独特的方面：辅导博士学生，这是一个学徒一般，极其缓慢并让一个人从智力上变革的过程。

当这些获得博士学位的研究人员毕业后，部分将被公司招募，促进人工智能在业界的发展。

另外一些博士毕业生将继续他们的学术生涯中，成为培养更多博士学位的教授。

在这个历史悠久的更新机制中，人工智能教授变成了一种稀缺的公有资源，如牧草中的草一样，很容易被过度开发。

为了防止学术人工智能研究的潜在崩溃，行业应该更加关注学术界的需求。将学术界与行业的互动视为一种谱系，全面挖掘教授的潜力。另一方面，包括谷歌、微软、Facebook，国际商业机器公司以及最近的摩根大通等公司，正在通过拨款和奖学金支持学术人工智能研究，没有任何附加条件。

最可持续的模式介于这两个极端之间。在这种模式下，一位教授可以在其家乡大学和一家公司之间合理分配时间，同时履行其平常的学术责任。理想情况下，公司可以支持教授的学术研究并帮助他的学生。

令人鼓舞的是，已经有一些公司一直在试验这种混合模型的变体。尽管目前谴责Facebook的高层成为了政治正确，但该公司由纽约大学教授Yann LeCun领导的人工智能研究部门，正在树立一个积极的榜样。

Facebook最近在匹兹堡和西雅图分别开设了AI实验室，旨在不妨碍学术研究和教育的情况下“挖掘”当地教授。

同样，谷歌上个月宣布将与普林斯顿大学合作在新泽西州普林斯顿开设一个人工智能实验室。

博世(Bosch)人工智能研究中心刚刚在匹兹堡开设了一个实验室，作为与卡内基梅隆达成的一项非凡协议的一部分，博世支持该大学的人工智能研究成员在工作的同时，允许其新的人工智能研究首席科学家Zico Kolter继续从事教职。

这是摆脱“公地悲剧”残酷逻辑一种比较有希望的途径。不同于劳埃德19世纪的假设，人工智能教授通常拥有比“草”更多的自主权。作为游戏中的玩家，我们可以成为解决方案的一部分。

随着时间的推移，学者们可能会对与行业接触的可持续模式这一点提出自己的要求。