1833年，英國經濟學家William Forster Lloyd在一篇文章中，以牧牛為例，描述了一個深刻的發展問題：牧民們共享牧場，并各自決定牧牛的數量。每個人都想獲得最大的利益，毫無克制，就會產生過度放牧的后果，牧場遭到破壞，并最終危及到每個人。

在這個例子中，無私行為并不會帶來短期利益：如果其他牧民是自私的，無論如何都會發生過度放牧的情況。用Lloyd的話說，這種“公地悲劇”是一種突出的社會困境，如果個人不加約束自身利益就會導致整個群體的不良后果。

現在，用“公地悲劇”描述當前人工智能領域的發展再貼切不過，而在這一場景下，公司為牧民，教授為草。

人工智能的狂熱早已悄悄蔓延到了技術和金融領域，這些領域從國家頂尖大學聘請人工智能專家的數量迅速飆升。在薪酬上，大學畢竟無法與一些開出七位數工資的大公司以及非營利機構競爭。

雖說錢不能代表一切。但對于一些教授來說，部分吸引力也來自于能夠獲取數據寶庫和強大的計算能-這兩個引擎推動了應用AI研究。工業生產的大規模問題也是一個巨大的吸引力。

結果可以用一個詞來概括：過度放牧。

以華盛頓大學工程與計算機科學院為例，作為美國最好的計算機學院之一，其受到的打擊最為嚴重。據統計，從事機器人技術，機器學習和自然語言處理的11名終身教職員工中，目前有8名目前正在休假，或者說他們至少有50％的時間花在亞馬遜，Facebook Inc.，Apple Inc.，Nvidia Corp. ，DE Shaw＆Co以及艾倫AI研究所。

斯坦福大學和卡內基梅隆大學等世界領先的人工智能研究和教育中心，最近也頻頻爆出人工智能研究人員離職的消息。

更簡單地說，幾乎沒有人工智能學術組織未受到波及，并且不止某些人遭受了工業界的侵襲。

悲劇的是，這種情況同時也破壞了公司的長期利益。

要理解為什么，就要搞懂教授工作中最獨特的方面：輔導博士學生，這是一個學徒一般，極其緩慢并讓一個人從智力上變革的過程。

當這些獲得博士學位的研究人員畢業后，部分將被公司招募，促進人工智能在業界的發展。

另外一些博士畢業生將繼續他們的學術生涯中，成為培養更多博士學位的教授。

在這個歷史悠久的更新機制中，人工智能教授變成了一種稀缺的公有資源，如牧草中的草一樣，很容易被過度開發。

為了防止學術人工智能研究的潛在崩潰，行業應該更加關注學術界的需求。將學術界與行業的互動視為一種譜系，全面挖掘教授的潛力。另一方面，包括谷歌、微軟、Facebook，國際商業機器公司以及最近的摩根大通等公司，正在通過撥款和獎學金支持學術人工智能研究，沒有任何附加條件。

最可持續的模式介于這兩個極端之間。在這種模式下，一位教授可以在其家鄉大學和一家公司之間合理分配時間，同時履行其平常的學術責任。理想情況下，公司可以支持教授的學術研究并幫助他的學生。

令人鼓舞的是，已經有一些公司一直在試驗這種混合模型的變體。盡管目前譴責Facebook的高層成為了政治正確，但該公司由紐約大學教授Yann LeCun領導的人工智能研究部門，正在樹立一個積極的榜樣。

Facebook最近在匹茲堡和西雅圖分別開設了AI實驗室，旨在不妨礙學術研究和教育的情況下“挖掘”當地教授。

同樣，谷歌上個月宣布將與普林斯頓大學合作在新澤西州普林斯頓開設一個人工智能實驗室。

博世（Bosch）人工智能研究中心剛剛在匹茲堡開設了一個實驗室，作為與卡內基梅隆達成的一項非凡協議的一部分，博世支持該大學的人工智能研究成員在工作的同時，允許其新的人工智能研究首席科學家Zico Kolter繼續從事教職。

這是擺脫“公地悲劇”殘酷邏輯一種比較有希望的途徑。不同于勞埃德19世紀的假設，人工智能教授通常擁有比“草”更多的自主權。作為游戲中的玩家，我們可以成為解決方案的一部分。

隨著時間的推移，學者們可能會對與行業接觸的可持續模式這一點提出自己的要求。