孫那  騰訊研究院研究員、博士后

功以才成，業(yè)由才廣。人才是推進產業(yè)發(fā)展，促進技術進步的核心力量。人才是國家競爭力的重要組成部分，人工智能對勞動力市場的影響，促使各國積極進行國家人才戰(zhàn)略的部署。轉變未來人才的培養(yǎng)模式和發(fā)展方向，從單一性人才向跨領域復合型人才的方向轉變是滿足產業(yè)發(fā)展的必然需求。從各國出臺的人工智能國家戰(zhàn)略來看，人才戰(zhàn)略是其重要的組成部分，“人才戰(zhàn)略”是未來提升國家綜合國力的關鍵所在。

2017年7月，國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》），將形成一批全球領先的人工智能科技創(chuàng)新和人才培養(yǎng)基地作為實現(xiàn)人工智能發(fā)展戰(zhàn)略目標三步走的重要步驟。在重點任務的布局上，建立新一代的人工智能基礎理論體系，布局前沿基礎理論研究和開展跨學科的探索性研究，其依賴的基礎是全方面的復合型人才隊伍的建設。

我國人工智能人才戰(zhàn)略的全面升級

人才是核心生產力，注重人工智能領域人才的培養(yǎng)與布局對我國從科技大國向科技強國邁進、從追隨向引領轉變具有重要的支撐作用。與我國2015年發(fā)布的《互聯(lián)網(wǎng)+人工智能三年行動實施方案》（以下簡稱《實施方案》）相比，人才培養(yǎng)在《實施方案》中僅是人工智能行動實施方案中五項具體的保障措施之一，而在《規(guī)劃》中我國對人工智能的人才戰(zhàn)略進行了立體布局，可以說這次的人工智能戰(zhàn)略中的人才戰(zhàn)略是全面布局的組合拳，是我國人工智能領域人才戰(zhàn)略的全面升級。

在人才的層次上，未來應注重提高我國人工智能人才數(shù)量和更具相關從業(yè)經驗的人才。

從中美人工智能人才的從業(yè)年限構成比例上看，美國擁有10年以上經驗的人工智能人才比例接近50%，而我國同等經驗的人才比例不足25%。然而，美國5年以下經驗的人工智能人才比例約為28%，而我國的這個數(shù)字比例超過了40%。目前，我國人工智能人才總量較美歐發(fā)達國家來說較少，尤其缺乏10年以上資深人才。但是，從人工智能人才年限結構分布上來看，我國新一代人工智能人才比例較高，培養(yǎng)和發(fā)展空間廣闊。

在人才的廣度上，我國重視縱向和橫向復合型人才的培養(yǎng)。

與其他學科不同的是，人工智能領域的研究需要跨學科的復合型人才，這就要求在人才培養(yǎng)上要采取與以往單一專業(yè)型人才不同的培養(yǎng)路徑，而學科建設的完善和產學研的結合為這一轉變提供了良好的制度支持和產業(yè)運用轉化途徑?！兑?guī)劃》中提及要重點培養(yǎng)貫通人工智能理論、方法、技術、產品與應用等的縱向復合型人才以及掌握“人工智能+”經濟、社會、管理、標準、法律等橫向復合型人才。鼓勵高校在原有基礎上拓寬人工智能專業(yè)教育內容，形成“人工智能+X”復合專業(yè)培養(yǎng)新模式，重視人工智能與數(shù)學、計算機科學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業(yè)教育的交叉融合。加強產學研合作，鼓勵高校、科研院所與企業(yè)等機構合作開展人工智能學科建設。

美國的人工智能人才戰(zhàn)略強調人才的多樣化和平等性。美國的人才結構較之我國在人種構成方面更加多樣性，也面臨更多的多樣化挑戰(zhàn)。在被稱為美國新“阿波羅登月計劃”的人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃中，包含了七大核心戰(zhàn)略，其中就有人力需求發(fā)展戰(zhàn)略。根據(jù)美國商業(yè)和學術機構的報告顯示人工智能領域的專業(yè)人才存在不斷增長性的缺口，所有領域都在面對人工智能從業(yè)者多樣化帶來的挑戰(zhàn)，這種挑戰(zhàn)來自多方面：

首先，人工智能領域人才性別分布不均衡，男性明顯多于女性，根據(jù)美國發(fā)布的報告顯示，計算機科學專業(yè)畢業(yè)生中只有18%是女性，而在1984年最頂峰的時候這一比例是37%。

其次，不同種族間人工智能領域人才的差異，在美國，非洲裔和西班牙裔美國人在人工智能領域所占人口的比例遠低于各自族群總人數(shù)占美國總人口的比例?；诖?，美國的人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃中指出人工智能應由多樣化人群創(chuàng)造，并為多樣化人群服務，應避免人工智能在單一領域發(fā)展帶來的負面影響。提倡更加包容、利用擁有多樣經歷、背景和意見者的力量，應對人工智能帶來的多樣化挑戰(zhàn)。

我國未來在人工智能人才戰(zhàn)略方面，應更加關注性別平等問題，更加重視對女性和少數(shù)民族同胞相關方面的知識水平提升，防止在人工智能的算法層面的性別和民族偏見風險，構建合理平等的人工智能倫理體系。

在人才的渠道上，應以更加柔性引進方式推進人才“引智計劃”。

美國和英國、歐盟等國家利用人才的先發(fā)優(yōu)勢，積極搶占人工智能領域人才的制高點。根據(jù)領英發(fā)布的《全球人工智能領域人才報告》顯示，美國擁有的相關人才總數(shù)超過85萬人，高居世界榜首，而中國的相關人才總數(shù)只有5萬多人，僅位居全球第七?？梢娫谌瞬艛?shù)量上我國與美國等國還存在差距。

而我國未來通過項目合作、技術咨詢等合作模式引進人才的方式不同于以往的人才引進模式，《規(guī)劃》中提出要開辟專門渠道，實行特殊政策，實現(xiàn)人工智能高端人才精準引進；重點引進神經認知、機器學習、自動駕駛、智能機器人等國際頂尖科學家和高水平創(chuàng)新團隊；鼓勵采取項目合作、技術咨詢等方式引進人工智能人才?？梢哉f柔性人才引進模式是轉變我國人才利用和管理模式的積極嘗試，在提升我國相關產業(yè)人才整體水平的同時，也有利于促進各國人才的交流和學習。

積極促進勞動力升級，促進未來人工智能發(fā)展的高技能人才，降低對就業(yè)的消極影響。

在美國的人工智能人才戰(zhàn)略中，強調人工智能驅動下的自動化正在顛覆傳統(tǒng)的勞動力市場，使勞動力向技能偏向型人才轉變。美國面對人工智能對傳統(tǒng)職業(yè)產生的沖擊，強調全面提升和培育各領域和各年齡段人群的專業(yè)技能水平和數(shù)學、計算機科學等與人工智能密切相關的學科的認知和學習。

《規(guī)劃》中提出大力加強人工智能勞動力培訓，加快研究人工智能帶來的就業(yè)結構、就業(yè)方式轉變及新型職業(yè)和工作崗位的技能需求，建立適應智能經濟和智能社會需要的終身學習和就業(yè)培訓體系；鼓勵企業(yè)和各類機構為員工提供人工智能技能培訓。加強職工再就業(yè)培訓和指導，確保從事簡單重復性工作的勞動力和因人工智能失業(yè)的人員順利轉崗。

最后，應重視人才的早期教育，在現(xiàn)有的教育框架中融入更多人工智能基礎性學科知識。

當代經濟正在發(fā)生巨變，無論是教育工作著還是商業(yè)領域都越來越意識到，計算機科學正在加快社會流動性和提高創(chuàng)新能力方面成為一門“新基礎技能”。

美國在2016年發(fā)布的《為人工智能的未來做好準備》中指出人工智能教育同時也是“全民計算機科學教育”項目的組成部分，讓所有美國學生從幼兒園到高中都可以學習計算機課程，培養(yǎng)計算機思維技能，在數(shù)字經濟中成為一名創(chuàng)造者而不僅僅是消費者。

我國一方面應注重社會各年齡層尤其是幼兒和低年齡兒童運用和學習人工智能相關領域知識，重視中高中教育人工智能基礎性學科知識例如計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學等的培養(yǎng)。

另一方面在高等教育培養(yǎng)方式上向技術型方向的轉化，提高培訓和再培訓的范圍，促進人工智能發(fā)展所依托的基礎性學科在基礎教育方面的投入，通過國家鼓勵計劃促進各年齡段人群接受人工智能相關學科的教育水平以最終實現(xiàn)人才的轉化，從長遠促進整個社會人才結構的調整。