智慧零售、人脸识别、虚拟现实、无人驾驶、智能制造、远程医疗、在线教育、互联网金融……人工智能的应用场景越来越丰富，并在许多领域影响未来的经济和社会发展。谁能抓住人工智能的发展契机，谁就掌握了未来科技竞争的主导权。也因此，全球各国都在纷纷抢滩人工智能领域，通过多种措施发展人工智能科技并大力推广其应用。

　　原文 ：《多措并举推动人工智能人才培养》

　　作者 |中国人民大学公共管理学院副教授 马亮

　　图片 |网络

　　尽管人工智能领域的发展前景诱人，但是高精尖的专业人才短缺却是困扰各国的突出问题。对于中国来说，人工智能人才培养和开发的问题更加严峻。高盛发布的《全球人工智能产业布局》显示，中国只占2017年全球人才储备的5%，人才缺口在2030年将超过500万人。清华大学等发布的《中国人工智能发展报告2018》显示，2017年中国人工智能科技人才达1.8万多人，占全球的8.9%，仅次于美国的13.9%。但是中国的顶尖科学家却不多，仅有华为等个别企业的人才竞争力表现不俗，且各领域的人才过于分散。

　　人工智能领域的发展迅速，科技迭代速度快，因此人才培养不是去灌输知识，而是要使他们掌握人工智能的方法论和学习能力，可以不断适应更新换代的技术。人工智能是一个多学科交叉的前沿领域，信息科学、统计学、生命科学、语言学等都同其紧密相关，这使人才培养需要打破学科藩篱，朝着多学科融合的综合型人才方向培养。人工智能的应用性较强，绝非纸上谈兵可为，所以人才培养需要在各类现实应用场景中实现，而不是闭门造车。

　　目前国内只有少数高校开设人工智能专业，真正按照上述要求去培养人才的则凤毛麟角。比如，2018年上海交通大学等16所国内外知名机构联合发起了“全球高校人工智能学术联盟”，合力推动顶尖人才的培养。这使能够适应人工智能工作需求的毕业生成为就业市场上的“香饽饽。

　　由于人工智能人才培养问题突出，它也成为今年“两会”的热议话题。科大讯飞董事长刘庆峰在提案中提出“要打造人工智能时代的‘人才矩阵’，形成基础能力人才、源头创新人才、产业研发人才、应用开发人才、实用技能人才等多类型人才并重并用的局面”。显然，要想打造这样的人才矩阵，离不开各级政府的支持政策。

　　首先，在人工智能上升为国家战略的背景下，国家应推动主要高校和职业院校开展人工智能专业教育，使其能够成为一个独立学科。鉴于其跨学科性和前瞻性，应鼓励培养单位打破常规和创新模式，建立有别于传统培养路径的新型模式。人工智能人才培养也是一个跨部门和跨领域的政策议题，应考虑推动教育部、科技部、工信部、发改委等相关部门成立联席会议等跨部门协调机制，定期磋商解决人才培养遇到的难题。

　　其次，要加强人工智能高精尖人才的延揽和利用，并推动各级各类人才的分类培养。中国的顶尖人工智能人才匮乏，为此应结合千人计划、长江学者等高端人才计划，创造适宜其工作和生活的宜居环境，使顶尖人才愿意来华工作。人工智能不仅需要高精尖的研发人才，而且需要大量应用导向的技术人员。所以，既要鼓励高校开设专业，也要推动职业院校发展。只有形成一个完善的人才梯队，才能使人工智能实现立体化的全面发展。

　　此外，要采取措施加强高校和企业的联合人才培养力度，使人才可以适应人工智能的实战工作需求。人工智能人才的培养要真正实现校企合作培养人才，打破学校培养和企业招聘的传统二元模式。要打破“唯学历论”的错误观念，建立基于胜任能力的人工智能人才培养体系。政府应鼓励大型互联网公司和行业协会参与设定人工智能的人才培养标准，尽可能发挥市场在人才培养和流动方面的主导作用。

　　最后，着眼于未来日趋激烈的人才争夺战，人工智能人才培养要“从娃娃抓起”。法国、美国、新加坡等国家都在小学推行计算机编程等相关课程，恰恰是认识到未来一代的人工智能人才需要从小做起。为此要在中小学阶段就鼓励各地学校开设类似的选修课程，并推动组织全国和区域性的人工智能竞赛，为中小学生学习相关技术提供机会和激励。

　　文章原载于社会科学报第1652期第4版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。