Einwanderungspolitiken ein anhaltendes Anliegen für KI-Forscher

Laut einer neuen Umfrage betrachten migrantische KI-Forscher die USA und Großbritannien als die volatilsten Länder, in die man umsiedeln kann, was die sichere Niederlassung und den Visastatus betrifft, und stellen damit eine mögliche Bedrohung für die Bestrebungen dieser Länder nach einer Vorreiterposition in der KI-Forschung und -Entwicklung dar.

Die Befragten ordneten eine Liste von Ländern nach dem Grad der Unsicherheit, die sie hinsichtlich der Einwanderungs- und Visapolitiken empfanden, und eine klare Mehrheit antwortete, dass die Vereinigten Staaten mit 69 % den größten Anlass zur Sorge gaben, gefolgt von Großbritannien mit 44 %.

Ein Graph der Bedenken von KI-Forschern rund um Einwanderungs- und Visapolitiken, nach Ländern. Die Befragten für diesen Teil der Umfrage diskutieren die Länder, in denen sie derzeit leben. Quelle: https://arxiv.org/pdf/2104.07237.pdf

Die Nettoauswirkung des nationalistischen Rückzugs während der Trump-Ära und des Beginns von Brexit scheint eine anhaltende Unsicherheit und Unsicherheitsgefühl unter qualifizierten KI-Forschern hervorgerufen zu haben, obwohl diese Länder Maßnahmen ergriffen haben oder in Betracht ziehen, um die Hürden für diese Kategorie von Migranten zu senken.

Trotzdem führen die USA und Großbritannien immer noch die Liste der Länder an, die KI-Forscher am wahrscheinlichsten in Betracht ziehen, basierend auf Lebensqualität und nationalem Wissen, Führung und Investitionen in die KI-Forschung:

Die Länder, die KI-Forscher am wahrscheinlichsten in Betracht ziehen, basierend auf den Antworten von Forschern, die eine Chance von mehr als 25 % schätzten, innerhalb der nächsten drei Jahre zu migrieren.

Der Bericht ist eine Zusammenarbeit zwischen verschiedenen akademischen Institutionen, darunter dem Center for Security and Emerging Technology an der Georgetown University, der Abteilung für Regierung an der Cornell University, dem Centre for the Governance of AI am Future of Humanity Institute der Oxford University und der University of Pennsylvania.

Die Umfrage wurde unter 524 KI-Forschern durchgeführt, die Aufsätze für zwei renommierte KI-Konferenzen akzeptiert hatten: die International Conference on Machine Learning (ICML) und die Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS).

Die Forscher fragten die Teilnehmer, wohin sie für die Arbeit migrieren wollten, die Motivationen für ihre Auswahl und das Ausmaß, in dem die Einwanderungspolitik und die Visabestimmungen eines Landes ihre Auswahl beeinflussten.

Die Besorgnis um Visaprobleme war besonders stark für Großbritannien und Kanada, mit 44 % bzw. 29 % der Befragten, die dies als ernstes Problem für die KI-Forschung ansahen. Im Gegensatz dazu sahen nur 10-18 % der Befragten in China, Deutschland, Frankreich und der Schweiz dies als Anliegen.

Der Bericht rät, dass die USA, Großbritannien und Kanada “wachsam” bleiben sollten, wie ihre Einwanderungspolitiken den Zustrom und die Bindung der besten KI-Talente, einschließlich der ausländischen Studenten, die möglicherweise nicht im Land bleiben, nachdem sie ihre Qualifikationen erworben haben, beeinflussen.

Selbst in Fällen, in denen KI-Forscher am zufriedensten mit ihrem adoptierten Land sind, was die USA derzeit anführt, würden zwei Drittel oder mehr der Forscher in Betracht ziehen, zu Orten oder Ländern zu ziehen, in denen die Arbeitsbedingungen und die Lebensqualität am meisten mit ihren Ambitionen korrelieren.

Bewährte Vorteile der Forscher-Bevölkerung

Der Bericht zitiert eine Reihe von Studien aus den letzten Jahren, die eine Korrelation zwischen Einwanderung und technologischer Innovation nachweisen. Ein Bericht aus dem Jahr 2010 zeigte, dass es zwischen 1940 und 2000 ein Wachstum von 9-18 % bei den Patentschriften pro Kopf für jeden prozentualen Anstieg der ausländischen Hochschulabsolventen in der Bevölkerung gab.

Weitere Forschung in 20 europäischen Ländern behauptete, dass qualifizierte Migration die Wissensschaffung im öffentlichen und privaten Sektor förderte, basierend auf bibliometrischen und patentrechtlichen Daten zwischen 1995 und 2008.

China als Ziel für KI-Forschung

Im Jahr 2020 überholte China, das gelobt hat, bis 2030 zum weltweiten Leader in der KI-Forschung zu werden, die USA bei der Anzahl der Zitierungen in der KI-Branche. Der Bericht legt nahe, dass Chinas relativ niedrige Platzierung in Bezug auf die Attraktivität als Migrationsziel, trotz seiner wachsenden Bedeutung in der KI-Forschung, auf kulturelle Überlegungen zurückzuführen ist.

Allerdings beobachtet der Bericht, dass dieser Effekt mit der Entfernung vom Herkunftsland des Forschers zunimmt und dass der Forscher, je näher er an China geboren wird (oder seinen Bachelor- und/oder Master-Abschluss macht), desto mehr gegen diese Bedenken immun ist oder sich bereits an sie gewöhnt hat, bevor er seine Karriere beginnt. Wenn ein KI-Forscher seinen Bachelor-Abschluss in China gemacht hat, steigt seine Neigung, in China zu leben und zu arbeiten, auf 53 %.

Kausaler Zusammenhang zwischen lebendigen KI-Startups und akademischer Bindung

Im Jahr 2019 identifizierte eine Studie der University of Rochester und der Cheung Kong Graduate School of Business eine klare Beziehung zwischen dem Fachwissen der Universitätsstudenten und ihrer Fähigkeit, Startups zu gründen und Investitionen anzuziehen. Die Studie von 2019 fand auch heraus, dass ein bemerkenswerter “Brain Drain” von KI-Professoren in US-amerikanischen akademischen Fakultäten zwischen 2004 und 2018 eine “abschreckende Wirkung” auf die Schaffung neuer unternehmerischer Aktivitäten in der Branche hatte.

Ein Diagramm des “Brain Drain” von KI-Professoren in US-amerikanischen Universitäten zwischen 2004 und 2018. Quelle: https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2021/03/2021-AI-Index-Report-_Chapter-4.pdf

Der Bericht wies auch auf eine negative Auswirkung in Fällen hin, in denen die besten KI-Professoren durch Personal aus weniger renommierten Universitäten oder durch unverbeamtete Professoren ersetzt wurden.

Anzahl der Abgänge von Top-KI-Professoren, nach Institution, 2004-2018. Quelle: https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2021/03/2021-AI-Index-Report-_Chapter-4.pdf