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透視中國人工智能人才體系五大短板
發(fā)布時間：2019-09-03 分類：趨勢研究 來源：新華社
對于中國人工智能產業(yè)來說，資金和算力并不是制約發(fā)展的瓶頸，人才才是。
在2019中國國際智能產業(yè)博覽會（簡稱“智博會”）上，人工智能成為一大焦點。中國已將人工智能廣泛運用在傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級、政府治理現代化和民生改善等領域，業(yè)界和學界均對人工智能人才求賢若渴，然而中國相關人才無論是數量還是質量均遠不能滿足需要，人工智能人才體系面臨五大短板。
短板一：供需不平衡
近年來，隨著人工智能在各行業(yè)廣泛應用，該領域人才需求呈爆發(fā)式增長，人才供給總量卻嚴重不足，這也是全球面臨的共同問題。
在智博會期間，科大訊飛27日承辦人工智能行業(yè)生態(tài)峰會。工業(yè)和信息化部人才交流中心牽頭制定的《人工智能產業(yè)人才崗位能力標準》在會上正式發(fā)布，顯示中國人工智能產業(yè)人才將迎來百萬級缺口。
中國已開始多管齊下增加人工智能人才供給。如教育部今年3月公布，已有35所中國高校獲首批建設人工智能本科專業(yè)資格。科大訊飛高級副總裁杜蘭日前接受新華社記者采訪時呼吁，為應對人工智能人才緊缺，希望相關人才培養(yǎng)從青少年教育抓起。
短板二：頂尖人才缺口大
盡管中國人工智能人才數量近年呈穩(wěn)步上升趨勢，但高端尤其是頂尖人才方面，與美國等發(fā)達國家依然有較大差距。
清華大學此前發(fā)布的《中國人工智能發(fā)展報告2018》顯示，中國等發(fā)展中國家人工智能杰出人才比例顯著偏低。美國在人工智能杰出人才數量上遙遙領先，累計高達5158人。雖然中國人工智能人才總數位居全球第二，但杰出人才數量為977人，不及美國的五分之一，僅排名全球第六。
上述報告指出，中國必須加強基礎研究，優(yōu)化科研環(huán)境，培養(yǎng)和吸引頂尖人才，在人工智能的基礎領域實現突破，保證人工智能發(fā)展的根基穩(wěn)固。工信部人才交流中心人才開發(fā)處處長白曉說，目前中國特別缺乏頂級基礎研究人才，以及把人工智能技術與產業(yè)相結合的創(chuàng)新型、復合型、應用型人才。
短板三：結構分布不均衡
數據顯示，中國的優(yōu)秀人工智能人才在高校和科研機構分布較密集，產業(yè)界人才卻大大不足，表明人才結構分布不均衡。
與歐美很多優(yōu)秀人工智能人才發(fā)源于企業(yè)不同，目前中國人工智能“頭部企業(yè)”在人才培養(yǎng)中的主體作用尚未充分發(fā)揮。
清華大學公共管理學院教授、清華大學中國科技政策研究中心副主任梁正接受新華社記者采訪時說，美國許多頂尖人工智能人才都在企業(yè)做過首席科學家或技術負責人。如人工智能國際權威學者李飛飛、吳恩達雖均已回到美國斯坦福大學教書，但此前分別在谷歌、百度等企業(yè)領銜研發(fā)團隊，帶動了學界和業(yè)界的技術交流。中國學科人才和產業(yè)人才結合還不夠緊密、交流還不夠頻繁。
重慶郵電大學副校長林金朝說，高校需要結合人才培養(yǎng)規(guī)律、產業(yè)需求，順勢而變，把學校資源轉化為服務產業(yè)的資源。
短板四：引進難度高
美國由于擁有優(yōu)良的產學研綜合環(huán)境，目前對頂尖人工智能人才具有很大吸引力。中國優(yōu)秀人工智能人才流失問題嚴峻，引才制度設計有待改進。
美國名為“馬可·波羅”的智庫發(fā)布的一份最新研究報告說，中國人工智能人才儲備目前面臨“先增長后流失”的尷尬。報告分析頂級人工智能會議“神經信息處理系統(tǒng)大會（NeurIPS）”接受論文的作者發(fā)現，自2009年起，本科在中國接受教育的作者人數增長了近10倍。然而，如今這些作者四分之三在中國之外的國家工作，其中又有85%選擇美國。
不過，專家認為，在美國向中國高科技領域施壓的國際背景下，充實中國人工智能人才儲備或可迎來一些機會。中國應以此為契機，為優(yōu)秀中國學生和學者選擇在國內深造或工作打造更良好的環(huán)境。
短板五：技術倫理教育偏弱
人工智能引發(fā)的倫理、公共治理等方面問題日益凸顯。從源頭看，在高等教育階段，中國人工智能相關專業(yè)設置大多偏重技術，在引導學生對技術倫理、政策治理和法律法規(guī)建設深入思考方面缺乏相關課程。
歐美高校對技術倫理教育非常重視，如斯坦福大學開設“計算機倫理與公共政策”作為計算機科學系本科生必修課，主要討論算法歧視、數據隱私保護、自動駕駛倫理等。哈佛大學在所有工程技術類教育中植入倫理模塊。
斯坦福大學計算機科學系教授邁赫蘭·薩哈米此前接受新華社記者采訪時說：“在高等教育階段，我們應該讓未來將成為程序員、工程師和科學家的學生們意識到，新技術會對身邊的人產生影響，會給社會帶來深刻變革。我們要學習的不僅是技術本身，還要學會對技術可能產生的社會影響進行預研?！?
