若想透過人工智慧（AI）技能賺取高薪，學術界並非最有利的選擇。麻薩諸塞州坎布里奇的美國國家經濟研究局（NBER）對 AI 研究人員進行分析，發現學術界與業界擁有相似專長的頂尖 1% 研究人員，年收入比學術界同行高出 150 萬美元。
《自然》雜誌採訪了主要在美國和歐洲的學術界人士，許多人提到有學生前往舊金山的 Anthropic 和 OpenAI 等公司工作，年薪達數百萬美元。儘管如此，選擇留在學術界的人表示，研究自由以及培育下一代的樂趣，勝過業界更高的薪資，但他們仍抱怨難以找到穩定的資金來源。
越來越多的研究人員採取混合模式，在科技公司和大學研究之間分配時間，以同時享有兩者的優勢。
以下是 14 位專攻 AI 和計算科學的大學教授分享他們留在學術界的原因，以及可能促使他們轉往業界的因素。
「我還不確定額外的金錢是否值得失去長期以來從事自己感興趣領域研究的能力。這是在業界可能得不到的——在學術界，你可以讓一個專案持續十年。」—— Stewart Clark，英國杜倫大學計算物理學家
「作為科學家和教育者，學術界給予我們極大的自由來決定要研究哪些問題，以及我們認為什麼是重要的。我認為這非常有力量。」—— Jian Ma，匹茲堡卡內基美隆大學計算生物學家
「如果我明天決定完全轉變研究領域，沒有人能阻止我。如果你在一家公司，情況就完全不同了。當你領導一個學術研究實驗室時，你完全掌握著方向盤，那裡的自由非常特別。」—— Dima Damen，英國布里斯托大學電腦科學家，同時也是 Google DeepMind 的一員。
「很多人都相信，如果你想走在最前沿，就必須在大公司。但對我來說，我認為有人扮演公開工作的角色很重要，報告實驗結果，說明哪些有效、哪些無效，並分享任何人都可以用於科學研究或改編的資源。」—— Noah Smith，西雅圖華盛頓大學 AI 研究人員
「教學的影響力是驚人的。我仍然會收到我早期教學學生的電子郵件。你能更親身感受到你對社會的影響。」—— Ivor Simpson，英國布萊頓薩塞克斯大學資訊學研究人員
「我的三位前博士生現在都是教職人員。我認為這是我的最大成就，遠勝於研究，因為你今天做的研究是頂尖的，但它不是傳承。」—— Damen
「看到博士生進步是我最關心的事。當你和他們開會時，他們是專家，對他們的論文主題瞭若指掌。他們走向世界並產生影響。看到學術界以這種方式為世界做出貢獻，真是令人欣慰。」—— Gaurav Sukhatme，洛杉磯南加州大學電腦科學家
「我剛回到學術界時，我的許多博士同學和生活中的朋友都問我為什麼這麼做。他們說：『你瘋了嗎？你損失了巨額薪水。』這顯然沒有改變，因為學術界的薪水很低。我的許多大學部學生畢業後賺的錢比我還多，這令人失望。然而，我希望我的研究能產生超越營收的影響。我認為這是主要原因，同時也能對其應用方向有更多的控制權。」—— Simpson
「業界有一些職位，例如管理研發，相當有趣。但我會說，在為了管理職位而放棄我擁有的合作自由之前，我會非常仔細地考慮。那樣你就必須放棄科學，而我目前太享受科學了。」—— Paola Carbone，英國曼徹斯特大學計算化學家
「像 Anthropic 和 OpenAI 這些公司的人賺的錢真是令人難以置信——兩年前還是我的學生，現在年薪 200 萬美元。但他們也說：『如果我這份工作能做五年，就算幸運了』，因為他們看到自己正在訓練那些將取代他們的大型語言模型。所以，他們能看到盡頭。」—— Peter Nugent，加州勞倫斯伯克利國家實驗室物理學家
「這絕對不全是為了錢。就我而言，我認為我可以提供獨特的視角：我曾經有錢。我在投資銀行工作時，情況很瘋狂；工時也很瘋狂。我們有截止日期，學術界仍然需要努力工作，但銀行業的工時是另一個層級。」—— Vandana Dwarka，荷蘭代爾夫特理工大學數學家