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創新人工智能人才培養體系

作者:復旦大學管理學院教授 姚 凱

 
  ◤ 我國已把“加快培養聚集人工智能高端人才”列為重點任務。當前,人工智能人才需求呈井噴式發展,而這方面人才缺口巨大。如何盡快提升我國人工智能人才培養的整體實力,需要我們具備人才和教育政策上的戰略眼光。
 
  新一輪人工智能浪潮正在全球興起,世界各國不斷加大對人工智能人才的集聚和爭奪力度。我國國務院2017年印發的《新一代人工智能發展規劃》中也將“加快培養聚集人工智能高端人才”列為重點任務。
 
  目前,我國人工智能人才隊伍存在如下特點:首先,供給端增長速度顯著滯后于需求端增長速度,人才供不應求。騰訊研究院2017年12月發布的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示,全球人工智能領域人才約30萬,而僅我國的市場需求缺口就達到了百萬級,人工智能人才需求年復合增長率超200%。在人才供給方面,我們與美國、英國、日本等發達國家相比尚有較大差距。根據csranking.org的數據,從高校數量上看,全球開設人工智能研究方向的高校共368所,美國擁有168所,占全球的45.7%,而我國僅有21所;從高校質量上看,在人工智能領域前20所頂級高校當中,美國占14所,中國只占了4所。從人才培養載體來看,目前我國高校和科研機構是人工智能人才的主要載體,企業人才投入量相對較少,高強度人才投入的企業主要分布在美國等西方國家,目前我國只有華為一家企業進入世界前50強。從人才數量和質量來看,美國的人工智能從業人員接近我國的2倍,按高H因子衡量的中國杰出人才只有977人,不及美國的五分之一。由此可見,中國人工智能人才,無論是數量還是質量,都與美國有較大的差距,也遠遠滿足不了市場需求。
 
  其次,人才結構不合理,人才類型偏重應用型,基礎類與技術類人才存量嚴重不足。騰訊研究院2017年7月發布的《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》顯示:如果將人工智能從業人員分為基礎層、技術層和應用層三個方面,可以明顯看到,中國在應用層的人才比例是要大于技術層和基礎層的。美國卻恰恰相反,他們基礎層和技術層人才加起來超過應用層人才。由此可見,美國更加注重基礎研究,人才培養體系扎實,研究型人才優勢顯著。據統計,美國的基礎層人才數量是中國的13.8倍。而中國由于基礎研究薄弱,缺少重大原創科研成果,人工智能頂尖人才嚴重不足。
 
  再次,人才培養體系尚不完善,亟需并行推進人才增量工程與質量工程建設。國內人工智能人才的培養相對落后。在高校專業設置方面,2019年3月, 35所高校獲首批人工智能專業建設資格。而在美國,基本上大的院校都有人工智能專業和研究方向。在人才培養模式方面,學科交叉研究人才培養和校企合作研究也落實的不夠到位。在研究結構方面,基礎研究的薄弱導致創新精神匱乏,短期內很難有重大突破。在人才培養載體方面比較單一,缺乏企業人才培養基地、國家重點實驗室、工程研究院等長效的人才培養載體,人才培養依靠短期的項目支持,缺乏獲取長期競爭優勢的基礎。
 
  筆者就中國人工智能人才的發展提出如下建議:
 
  加強頂層設計,盡快制定我國人工智能人才中長期發展規劃。盡快謀劃制定我國人工智能人才中長期發展規劃,對我國人工智能人才未來10-20年的發展目標及階段性目標、實現路徑和制度支撐等進行長遠布局。
 
  科學編制人工智能相關職業分類辭典。人工智能技術的興起和廣泛應用,使得新的職業和崗位不斷產生,例如人工智能工程技術人員、大數據工程技術人員、云計算工程技術人員、Fintech金融科技人才等紛紛涌現,我國有關部門應盡快組織人才專家研發編制人工智能及行業應用的相關職業分類辭典,以科學指導我國人工智能人才引進、培養、使用、職業發展、薪酬管理等人才開發與管理的各個環節,促進人工智能人才隊伍的健康發展和建設的規范性。
 
  大力鼓勵開展人工智能基礎研究和關鍵技術突破,關注基礎類研究人才的成長。目前,我國應用層人才的比例遠高于技術層和基礎層人才。而除了應用領域,我們還要關心基礎研究、技術研發,這是影響我國人工智能未來長遠發展的重要領域。中國需要加大基礎學科的人才培養,尤其是算法和算力領域。要看到基礎研究領域長期積累的戰略價值,盡快地著手于補人工智能研究領域和人才培養的短板。
 
  建立多層次人才載體體系,高效集聚和培養人工智能高端人才。改變目前主要依靠高校和研究機構單一人才載體的現狀,通過整合人工智能產業鏈、價值鏈和創新鏈,打造人工智能建設發展集聚區、人工智能產業園區、國家重點實驗室、工程研究院、企業人才培養基地等多層次人才集聚和培養載體,進一步加大與國外頂尖高校和研究機構的合作交流,從高端人才多樣化深層次需求入手,塑造良好的人才生態系統,高效集聚和培養包括外國專家、海外留學生人才的人工智能高端人才。
 
  創新人工智能人才培養模式,構建科學的人工智能人才培養體系。借鑒美英等國的經驗,將人工智能與計算機、大數據、人文社科等領域結合起來,鼓勵深度交叉學科研究,培養跨學科研究人才;貫徹通識教育理念,將人工智能素養貫穿于整個教育和職業培訓體系,培養各類綜合人才。(本文系國家社會科學基金重大項目“大數據時代國際人才集聚及中國戰略對策”的階段性研究成果)
 
《社會科學報》總第1652期4版   
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