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透视中国人工智能人才体系五大短板

发布时间:2019-09-02  文章来源:新华社  作 者:彭茜,黎华玲


        千金何足惜,一士固难求。


        对于中国人工智能产业来说,资金和算力并不是制约发展的瓶颈,人才才是。


        在2019中国国际智能产业博览会(简称“智博会”)上,人工智能成为一大焦点。中国已将人工智能广泛运用在传统产业转型升级、政府治理现代化和民生改善等领域,业界和学界均对人工智能人才求贤若渴,然而中国相关人才无论是数量还是质量均远不能满足需要,人工智能人才体系面临五大短板。


        短板一:供需不平衡


        近年来,随着人工智能在各行业广泛应用,该领域人才需求呈爆发式增长,人才供给总量却严重不足,这也是全球面临的共同问题。


        在智博会期间,科大讯飞27日承办人工智能行业生态峰会。银河娱乐手机官网部人才交流中心牵头制定的《人工智能产业人才岗位能力标准》在会上正式发布,显示中国人工智能产业人才将迎来百万级缺口。


        中国已开始多管齐下增加人工智能人才供给。如教育部今年3月公布,已有35所中国高校获首批建设人工智能本科专业资格。科大讯飞高级副总裁杜兰日前接受新华社记者采访时呼吁,为应对人工智能人才紧缺,希望相关人才培养从青少年教育抓起。


        短板二:顶尖人才缺口大


        尽管中国人工智能人才数量近年呈稳步上升趋势,但高端尤其是顶尖人才方面,与美国等发达国家依然有较大差距。


        清华大学此前发布的《中国人工智能发展报告2018》显示,中国等发展中国家人工智能杰出人才比例显著偏低。美国在人工智能杰出人才数量上遥遥领先,累计高达5158人。虽然中国人工智能人才总数位居全球第二,但杰出人才数量为977人,不及美国的五分之一,仅排名全球第六。


        上述报告指出,中国必须加强基础研究,优化科研环境,培养和吸引顶尖人才,在人工智能的基础领域实现突破,保证人工智能发展的根基稳固。工信部人才交流中心人才开发处处长白晓说,目前中国特别缺乏顶级基础研究人才,以及把人工智能技术与产业相结合的创新型、复合型、应用型人才。


        短板三:结构分布不均衡


        数据显示,中国的优秀人工智能人才在高校和科研机构分布较密集,产业界人才却大大不足,表明人才结构分布不均衡。


        与欧美很多优秀人工智能人才发源于企业不同,目前中国人工智能“头部企业”在人才培养中的主体作用尚未充分发挥。


        清华大学公共管理学院教授、清华大学中国科技政策研究中心副主任梁正接受新华社记者采访时说,美国许多顶尖人工智能人才都在企业做过首席科学家或技术负责人。如人工智能国际权威学者李飞飞、吴恩达虽均已回到美国斯坦福大学教书,但此前分别在谷歌、百度等企业领衔研发团队,带动了学界和业界的技术交流。中国学科人才和产业人才结合还不够紧密、交流还不够频繁。


        重庆邮电大学副校长林金朝说,高校需要结合人才培养规律、产业需求,顺势而变,把学校资源转化为服务产业的资源。


        短板四:引进难度高


        美国由于拥有优良的产学研综合环境,目前对顶尖人工智能人才具有很大吸引力。中国优秀人工智能人才流失问题严峻,引才制度设计有待改进。


        美国名为“马可·波罗”的智库发布的一份最新研究报告说,中国人工智能人才储备目前面临“先增长后流失”的尴尬。报告分析顶级人工智能会议“神经信息处理系统大会(NeurIPS)”接受论文的作者发现,自2009年起,本科在中国接受教育的作者人数增长了近10倍。然而,如今这些作者四分之三在中国之外的国家工作,其中又有85%选择美国。


        不过,专家认为,在美国向中国高科技领域施压的国际背景下,充实中国人工智能人才储备或可迎来一些机会。中国应以此为契机,为优秀中国学生和学者选择在国内深造或工作打造更良好的环境。


        短板五:技术伦理教育偏弱


        人工智能引发的伦理、公共治理等方面问题日益凸显。从源头看,在高等教育阶段,中国人工智能相关专业设置大多偏重技术,在引导学生对技术伦理、政策治理和法律法规建设深入思考方面缺乏相关课程。


        欧美高校对技术伦理教育非常重视,如斯坦福大学开设“计算机伦理与公共政策”作为计算机科学系本科生必修课,主要讨论算法歧视、数据隐私保护、自动驾驶伦理等。哈佛大学在所有工程技术类教育中植入伦理模块。


        斯坦福大学计算机科学系教授迈赫兰·萨哈米此前接受新华社记者采访时说:“在高等教育阶段,我们应该让未来将成为程序员、工程师和科学家的学生们意识到,新技术会对身边的人产生影响,会给社会带来深刻变革。我们要学习的不仅是技术本身,还要学会对技术可能产生的社会影响进行预研。”


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