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缺口超500万,中国如何补齐人工智能人才短板

2019年07月10日 09:20 来源:第一财经
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进入人工智能时代,人才也在快速迭代转型,新时代呼唤更多的人工智能人才。放眼全球,各国的人工智能人才都非常稀缺,人工智能公司ElementAI发布的《2019年度全球AI人才报告》指出,全球人工智能人才的数量不断攀升,但顶级人才仍然供不应求。根据中国教育部门测算,我国人工智能人才目前缺口超过500万,国内的供求比例为1:10,供需比例严重失衡。不断加强人才培养,补齐人才短板,是我国的当务之急。

中国人工智能人才的现状

中国人工智能人才存在较大“缺口”,中美差距较大。国外企业ElementAI发布的《2019年度全球AI人才报告》显示,中国成为全球最“吸金”的国家。由于国内的创业环境、政府支持和大数据沉淀,中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%,吸引了较多拥有技术的海外留学生回国发展。即便如此,中国在人才培养和人才吸引方面仍然与美国存在较大差距。数据显示,58%的中国高级研究员在美国攻读研究生,35%在中国读研究生,7%在其他国家(澳大利亚和英国)读研究生。在毕业于美国院校的中国高级研究员中,78%留在美国研究机构工作,仅有21%回到中国研究机构工作。该报告还显示,全球吸引人工智能人才的国家中,排名前五的是美国、中国、英国、德国、加拿大,共占据了72%的人工智能人才。中国虽然位列前列,但数量上仅有美国的四分之一,与美国存在较大差距。

培养模式是限制中国人工智能人才的“短板”。清华大学2018年6月发布的《中国人工智能发展报告》显示,中国的论文总量和高被引论文数量都排名世界第一。的确,中国采用了“规模性生产”的人才模式,加快了人工智能人才的培养。但是,数量上的优势并不意味着质量上的价值。中国的顶级人工智能人才仅仅排在第六名,前面分别是美国、英国、德国、法国、意大利。在人才培养上,美国遥遥领先:44%的博士学位是在美国获得的,在中国获得博士学位的约占11%,其后是英国(6%)、德国(5%)以及加拿大、法国和日本(均为4%)。

历史上,中国人才培养偏向于应试教育,其弊端是束缚人的独立思考和创新能力。在这种培养体系下,容易培养出“半人”而非“全人”,对中国的科技领先产生了一定的消极影响。虽然,中国现阶段教育体系已经获得了长足进步,但是历史遗留问题仍需要长时间来消化,未来需要重视长期导向的基础型人才,为尖端人才的培养做“储备”。

中国人工智能人才的未来

立足基础教育,进行深度省思与变革。《中国公民科学素质建设报告》显示,2018年,我国公民具备科学素质的比例达到8.47%。虽然相比于2015年的6.2%提升了2.27%,但国民的科学素养仍在世界平均水平之下,这一点值得我们注意与省思。中国人工智能人才要发展,国民的基本科学素质是根基,而素质的提升又离不开教育的发展。中国与美国等发达国家在教育上的差异,不是体现在教材上,而是在教育理念和教学方法上。未来的教育要注重启发式的培养,鼓励学生互动和质疑,突出创新思维的培养。

首先,树立正确的科学观。在培养人工智能人才的问题上,不仅要强化通识教育,更重要是激发学生的好奇心,引导他们对科学的热爱,树立正确的科学观;其次,注重基础层面算法人才的培养,将计算机科学嵌入中小学生的必(选)修课之中,注重培养学生在日常学习过程中对计算机的学习与运用,强调在启发、互动和实践的过程中,培养学生思考和创新的能力;再次,营造开放和宽松的创新环境,要真正成为人工智能人才大国,不仅需要培养一批本土的高素质的科技队伍,同时还要集聚全世界的优秀人工智能人才,这就需要以环境为依托,需要通过政策导向与市场优化双管齐下,营造良好环境。

以新时代人才发展理念为引领,打造“政产学研商”联动发力的人工智能教育生态。人工智能人才的培养既是产业发展的需要,又承载着社会责任与历史使命,需要政府、高校、企业和社会各界共同努力,依托社会治理的力量构建新时代人工智能教育生态。我国政府对人工智能人才的培养极为重视。2017年,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,将“加快培养聚集人工智能高端人才”列为重点任务,并对人工智能相关教育提供了大量资金支持。2018年,国家投入到高等职业教育领域的费用是2900亿元,而2019年的预算是3000多亿元。

高校在人工智能人才的培养上刚刚起步,从长远来看,人工智能产业的发展和人才的培养,迫切地需要高校积极发力,广泛开设人工智能专业。2018年,呼声极高的人工智能专业正式被列入新增审批本科专业名单,全国共有35所高校获取首批成立该专业资格。但由于尚处于试水阶段,仍面临着诸多未知与挑战,比如人工智能技术迭代太快,本科教育能否适应这种速度?是否需要细分研究方向?如何进行课程设置,等等。

因此,我们建议:首先,将人工智能专业建设要务设定为构建合理的知识体系,把卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习等作为核心的知识体系,辅以大数据、云计算等课程,从而形成系统体系。

其次,注重人工智能教育师资培养与开发,目前全球共有30万人工智能人才储备,但只有不到1/3的人才在高校,而其中中国高校界更是少之又少。这就需要校企联动发力,在实践中结合理论弥补这一缺口。例如,百度自2018年5月起,就已连续举办4期深度学习师资培训班,累计培训教师超过400人次,内容涵盖学术交流、课程构建、实验实训、平台应用等教学环节,同时通过高校搭台、企业助力的方式,培养数据型和算力型高校稀缺人才资源。

最后,在此基础上,大力推动校企合作,注重科技创新和产业发展的深度融合。其一,校企携手合作,致力于改变高校人才滞后于企业发展的现状;其二,企业技术赋能高校研究,助力产学研融合落到实处。例如,百度目前已经形成了囊括师资培训、课程共建、教材出版以及学生赛事等多个维度产学融合生态;腾讯以产业为驱动,将产业人才需求联合高校转化为专业设置,将企业职业标准转化为课程内容,将企业生产开发过程通过实训项目转化为教学过程;阿里参与的校企合作,则更侧重学术及研究,将真实的业务场景和全球院校的科研实力结合,是阿里校企合作的最大特色。

未来的人工智能人才发展,将从基础教育改革开始,依托社会治理的力量逐渐构建形成人工智能教育生态。这是一段漫长的道路,需要我国政府、高校、企业和社会共同努力。

[作者系复旦大学管理学院教授。本文系国家社会科学基金重大项目“大数据时代国际人才集聚及中国战略对策研究”(项目编号:16ZDA057)的阶段性成果]

责编:孙维维
(责任编辑:CF001)

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