談到未來的工作，人工智能(AI)和自動化已經準備好以某種方式來影響勞動力的方方面面。許多研究已經審視了AI對工作的前瞻影響。但很少有人關注與人工智能有關的招聘趨勢，而打造人工智能技術的實際工作者，將改變未來幾十年的勞動力市場，以及雇用他們的雇主。

在硅谷、西雅圖和其他技術中心，人工智能和“深度學習”技能的求職者在今天的需求量很大。有媒體報道，終身受聘的大學計算機科學教授正在被挖走，轉向利潤豐厚的數據科學職位，這也變得越來越普遍。

如今美國有多少人工智能職位?哪些雇主雇用他們?工資多少?利用Glassdoor強大的數百萬在線招聘信息數據庫來處理這些問題，突出了今天AI招聘的關鍵趨勢，以及對未來工作和工作場所自動化的意義。

什么是人工智能?

自從20世紀50年代以來，“人工智能”這個詞就出現了，像Alan Turing這樣的學術研究人員開始猜測計算機是否能像人一樣“聰明”地行動，而不是簡單地遵循代碼中的命令列表。直到最近，人工智能研究大都是理論性的，因為計算能力的限制和數據存儲的高成本，使用起來不太現實。

今天，更快的處理器，廉價的云數據存儲和快速的網絡連接為AI的實際應用打開了大門。這些技術正在經歷一個繁榮時期，并正投用于美國銀行的客戶服務聊天機器人，Facebook上的快速搜索圖片，甚至亞馬遜服裝消費者的自動化時尚建議等流行服務。

當大多數分析人士談論人工智能及其在公司中的使用方式時，通常都是這樣的：使用軟件和技術自動執行以前由人力完成的任務。這是一個非常廣泛的定義。但是現在實踐中使用的大多數AI都依賴于一種稱為“深度學習”或“深度神經網絡”的統計技術。

如何定義美國的AI開放工作?

定義什么是人工智能工作并不容易。通常可以使用一個狹義的AI工作來定義，比如只有直接構建和使用AI的技術角色，比如軟件工程師和數據科學家。但是，這可能太狹窄了。我們還希望包含更多不同的職位，這些職位都是人工智能發展的浪潮，例如人工智能技術銷售代表或人工智能戰略顧問。

對于這個分析，我們采取中間的觀點：把在Glassdoor上的任何角色都計算在內，其中包含了“人工智能”，“AI”或“深度學習”這樣的詞組。今天的工作是使用人工智能技術，而沒有人工智能的職位，這些角色是與建設或使用人工智能最密切相關的，或者是直接致力于建立和維持公司的AI團隊。

雖然人工智能在整個經濟中都在發揮作用，但今天與人工智能有關的開放工作數量非常少。截至2017年10月20日，我們總共發現了512個獨特的人工智能和深度學習工作。這個數字在今天Glassdoor上列出的大約600萬個開放的美國工作崗位中約為0.009%。請記住，這只是計算在實際職稱中列出AI或“深度學習”的工作;有可能還有其他的AI工作，但是這512個工作可能構成了今天在美國大多數密切相關的AI開放工作。