【摘要】近年來,隨著我國人工智能產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展,人工智能戰(zhàn)略型人才儲備不足問題也越發(fā)凸顯,主要表現(xiàn)在核心尖端技術人才引進難、市場戰(zhàn)略人才穩(wěn)定性不足、專業(yè)性教育培訓機制不健全等方面。因此,在明確人工智能領域戰(zhàn)略型人才培養(yǎng)儲備的重點與方向后,需立足我國實際,從人才發(fā)展規(guī)劃、師資隊伍、教育培訓體系等方面出發(fā),提出推進人工智能戰(zhàn)略型人才教育與儲備的相關思路和舉措。
【關鍵詞】人工智能 戰(zhàn)略型人才 教育 【中圖分類號】C961 【文獻標識碼】A
近年來,我國人工智能產(chǎn)業(yè)得到了快速的發(fā)展,無論是在研究論文的發(fā)表、技術專利的申請方面,還是在專業(yè)機構的數(shù)量、科學成果的應用方面,我們都緊隨美國之后,成為了全球第二大人工智能強國,甚至還在產(chǎn)業(yè)投資的規(guī)模上一度追平了美國。但隨著該產(chǎn)業(yè)爆發(fā)式發(fā)展,我國在人工智能基礎理論、核心技術和戰(zhàn)略人才儲備方面的不足也很快顯露出來,特別是在產(chǎn)業(yè)規(guī)模急速增長的背景下,戰(zhàn)略人才不足問題就顯得更為棘手。
人工智能人才建設存在的問題及短板
第一,核心尖端技術人才引進難。近兩年來,我國在各方面都對人工智能進行了巨大投入,但由于尚未形成相對完善的學術研究和技術開發(fā)“軟環(huán)境”,只憑借高額的薪資待遇、項目補貼等優(yōu)惠政策,還不足以吸引國內外“高精尖”的核心理論技術人才到我國開展長期研發(fā)工作。尤其是我國人工智能產(chǎn)業(yè)多偏向于應用層面的導向,以及現(xiàn)有人才引進方式的保守、單一,也在一定程度上降低了對基礎理論專家、核心算法人才的吸引力。這種只重應用、不重基礎的思維導向,難以培養(yǎng)和吸引到此類核心人才,也將導致人工智能產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展很難實現(xiàn)。
第二,市場戰(zhàn)略人才穩(wěn)定性不足。隨著資本投入的爆發(fā)式增長和市場上專業(yè)人才的緊缺,人工智能戰(zhàn)略型人才的競爭也越來越激烈。而與之形成鮮明對比的是,市場上的大多數(shù)人工智能從業(yè)人員還未具備足夠深厚的專業(yè)理論基礎和核心技術能力,并且他們主要看重薪酬待遇,這就會出現(xiàn)頻繁的跳槽行為。這種不正常的人員流動,不僅不利于人才自身知識結構和實踐經(jīng)驗的積累與連貫,更將對整個產(chǎn)業(yè)造成嚴重的不良影響。持續(xù)虛高的用工成本又將造成整個產(chǎn)業(yè)不斷降低對技術研發(fā)本身的投入。
第三,專業(yè)性教育培訓機制不全。目前,我國教育培訓體系當中關于人工智能人才的培養(yǎng)和儲備多僅限于計算機專業(yè)領域,盡管我國已有部分高校設置了智能科學與技術相關專業(yè),但從整體來看,這些基于計算機或自動化專業(yè)的應用型學科,并不能為人才培養(yǎng)提供一個全面、完整的知識體系。而國際上的成功實踐證明,只有建立健全了多學科融合的人工智能教育培訓體系,才能真正源源不斷地培養(yǎng)出市場上稀缺的“高精尖”人工智能人才。
第四,企業(yè)戰(zhàn)略人才梯隊不合理。人工智能產(chǎn)業(yè)各企業(yè)目前的崗位,多是與基礎性的計算機技術相關,而真正觸及人工智能核心技術的崗位很少。企業(yè)在人工智能基礎理論研究、芯片和算法等領域的人才配比嚴重不足,這直接導致了應用實踐的后續(xù)乏力。此外,企業(yè)對于崗位過于細分的人才結構處理,人為地使得原本需要融合各大領域知識的人工智能在人才發(fā)展導向上發(fā)生了偏差,更進一步限制了復合型戰(zhàn)略性人才梯隊的培養(yǎng)和形成。
人工智能戰(zhàn)略型人才培養(yǎng)儲備的重點與方向
基礎理論人才是人工智能發(fā)展的基石力量。眾所周知,計算機科學離不開數(shù)學基礎學科的理論支撐,同樣,人工智能的發(fā)展也需要以數(shù)學、生物學、社會學等基礎學科理論為根基。具有多學科高度交叉性的人工智能產(chǎn)業(yè),如果想在競爭中占據(jù)優(yōu)勢地位,必然要有一支核心的基礎理論研發(fā)團隊。只有不斷培養(yǎng)并儲備足夠的,具有扎實理論基礎、底層原理和系統(tǒng)知識體系,并有多種專業(yè)理論背景的復合型人才,我國的人工智能發(fā)展才會后勁充足,源源不斷地進行創(chuàng)新性輸出。
核心技術人才是人工智能創(chuàng)新的關鍵抓手。技術驅動是人工智能發(fā)展的關鍵所在,但相較于西方發(fā)達國家,我國在該領域的最大缺陷就是缺乏重大原創(chuàng)性成果,而扭轉這一局面的抓手,就在于算法、芯片、機器學習、自然語言處理等核心尖端人才的培養(yǎng)和引進。但目前,我國在AI領域的人才總數(shù)尚不足五萬,其中具有核心技術的尖端人才更屈指可數(shù),而美國的AI人才總數(shù)已達85萬人,且三分之二都有十年以上的研發(fā)和從業(yè)經(jīng)驗。所以,我國人工智能要真正實現(xiàn)跨越式發(fā)展,就必須把握好核心尖端技術人才這個抓手。
產(chǎn)業(yè)運營人才是人工智能產(chǎn)業(yè)的導航舵手。在新工業(yè)革命的背景下,科學技術和產(chǎn)業(yè)變革理念的更新?lián)Q代之快、涉及范圍之廣、影響世界之深,已然達到了前所未有的程度,人工智能產(chǎn)業(yè)若想加快形成成熟的商業(yè)模式,更好地實現(xiàn)良性可持續(xù)發(fā)展,就必須立足社會發(fā)展的內在需求,前瞻性地以新理念、新技術、新途徑去推進自身的不斷變革和發(fā)展,而實現(xiàn)這一切的關鍵就在于戰(zhàn)略型運營人才。運營人才能夠及時引導人工智能準確做出戰(zhàn)略調整,推進產(chǎn)業(yè)供需市場的完美平衡。
推進我國戰(zhàn)略型人才教育儲備的思路
第一,健全戰(zhàn)略型人才發(fā)展規(guī)劃。一是要建立健全政府、企業(yè)、高校、社會組織及獨立專家的長效協(xié)調溝通機制,整合社會各方力量協(xié)同推進人工智能戰(zhàn)略型人才的培養(yǎng)與儲備。二是立足我國經(jīng)濟社會發(fā)展實際,明確人工智能發(fā)展目標方向,盡快形成戰(zhàn)略型人才需求預測機制,科學匹配人才培養(yǎng)儲備與市場發(fā)展之間的有機銜接關系,著力提升培養(yǎng)的精準性和實效性。三是重點突出人工智能基礎理論人才、核心原創(chuàng)技術人才培養(yǎng),加快推進建立智能科學與應用實踐相結合的人才培養(yǎng)機制。
第二,打造產(chǎn)學研結合師資隊伍。從政策層面,政府應進一步健全人工智能科學理論研究專項扶持機制,不斷加大對該領域科研項目的資金傾斜,積極鼓勵社會組織、市場主體提升科研人才和師資隊伍的培養(yǎng)能力。從教育層面,各有關高校應加快開放對外合作機制,通過開展校企合作等方式,靈活挖掘和調動校內外的科研力量,著力為高水平的師資隊伍建設提供有力條件。從市場層面,各企業(yè)、機構應盡快明確市場定位,建立適應自身發(fā)展和市場需求的內訓師隊伍,著力完善企業(yè)內部培訓體系。
第三,構建多層次教育培訓體系。一是在持續(xù)加大對人工智能高等教育培養(yǎng)的基礎上,不斷強化對境外高端人才的引進工作。二是大力推進人工智能職業(yè)教育機構發(fā)展。著力降低人工智能教育門檻,規(guī)范職業(yè)化教育標準,推動人工智能教育走向大眾化。三是著力推進企業(yè)人工智能大學或專項培訓體系建設。鼓勵有條件的行業(yè)組織、大中型企業(yè)以市場化的方式自行開展人才培養(yǎng)、認證及戰(zhàn)略性人才輸出。四是加快構建覆蓋多層次、多類型的人工智能人才資格框架。盡快打通各教育形態(tài)之間的互通、互認、互聯(lián),保證人工智能人才受教育的高效性和連貫性。推進青少年早期預備教育,將人工智能納入青少年早期教育體系。彌補我國現(xiàn)行教育體制中對于思維模式、邏輯能力培養(yǎng)的不足,從根本上強化人才的工程化思維,為人工智能產(chǎn)業(yè)的長遠發(fā)展做好準備。
第四,加快多樣化教育產(chǎn)品研發(fā)。一是加快推進人工智能專業(yè)性標準教材的編寫和更新工作。在保證基礎理論、核心技術等基本知識內容準確統(tǒng)一的基礎上,積極鼓勵高校、企業(yè)、從業(yè)人員或社會研究人員發(fā)表出版多樣化的論文和著作。二是引導有條件的企業(yè)、教育機構或文化機構積極開發(fā)與人工智能緊密相關的編程游戲、小程序、科教視頻、組裝型機器人等多樣化教育產(chǎn)品,著力提升人工智能對公眾的吸引力。三是加強人工智能知識宣傳的正確引導。通過拍攝人工智能專題紀錄片、制作人工智能訪談節(jié)目,規(guī)范傳統(tǒng)及網(wǎng)絡傳媒消息報道,積極打造人工智能領域專業(yè)化自媒體團隊等方式,不斷推進人工智能知識的普及。
(作者為西南財經(jīng)大學經(jīng)濟信息工程學院講師)
【參考文獻】
①[英]維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼斯·庫克耶著,盛楊燕、周濤譯:《大數(shù)據(jù)時代——生活、工作與思維的大變革》,杭州: 浙江人民出版社,2012年。
責編/劉芋藝 谷漩 美編/楊玲玲
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