以系統觀念培養人工智能人才

【光明論壇】以系統觀念培養人工智能人才

新年伊始，我國AI技術不僅在科研突破、技術治理上取得新進展，還在通信、文化演出等場景實現規模化落地，引發各界廣泛關注。創造這些驕人成績的核心技術人才，許多都來自國內高校，且很多都是應屆博士生、在讀博士生和剛畢業不久的年輕人。這些年輕人憑借扎實的專業知識和創新精神，在人工智能領域取得了令人矚目的成果，打破了外界對海外人才壟斷高端科技研發的固有觀念。

人工智能的成熟和發展將是一個漫長的過程，需要我們立足戰略高度，持續重視人工智能人才的培養。在人工智能人才培養中，技術至上是一個常見且需要警惕的誤區。這種觀念將人才培養簡單地等同于算法和代碼的傳授，忽視了人文精神的培育。技術是一把雙刃劍，人類在享受技術紅利的同時，都面臨過巨大的倫理挑戰。如果人工智能人才缺乏對人類社會基本價值的認知，就可能導致技術濫用，甚至威脅人類生存等嚴重后果。

人文素養在人工智能時代具有特殊的意義，它不僅是技術應用的指南針，更是技術發展的制動器。一個合格的人工智能人才，既要精通算法，又要深諳人性；既要掌握技術，又要理解社會。因此，建立技術倫理與人文素養并重的培養體系，需要從課程設置、教學方法、評價標準等多個維度進行改革。將科技倫理、哲學思考、藝術審美等納入必修課程，培養具有全面素養的人工智能人才，才能真正推動人工智能技術的健康、可持續發展。

人工智能人才分為不同類型。在人才培養過程中，既要注重頂尖科研人才的培養，也要重視培養“AI+”的跨界人才。隨著人工智能技術的廣泛應用，管理、法治、倫理、設計等領域的專業人才也極為重要。目前學生扎堆學熱門的機器學習和深度學習等技術，部分高校也有漠視相關專業重要性的現象，這種失衡不僅影響了人工智能技術的可持續發展，也對社會的穩定和進步帶來了潛在風險。我們要認識到，基礎研究是人工智能發展的根基。從圖靈機理論到深度學習算法，人工智能的每一次重大突破都源于基礎研究的積累。忽視基礎研究的人才培養，就像在沙地上建高樓，注定難以持久。

因此，構建面向未來的人才培養體系，需要政府、高校、企業多方努力，構建完善的人才培養生態。政府要加強頂層設計，制定國家和地區的人工智能人才發展長遠規劃，進一步加大對基礎研究的投入，設立專項基金和科研項目，支持高校和科研機構開展前沿性、基礎性研究；高校要夯實數學、物理等基礎學科建設，引導學生關注完整的人工智能產業鏈和價值鏈，培養復合型人才；企業要加大研發投入，關注企業的長期收益和人才的長期激勵，為人才培養提供實踐平臺。

學科交叉融合是人工智能發展的必然趨勢。面對人工智能技術發展帶來的復雜挑戰，需要打破學科壁壘，構建跨學科的人才培養模式，這不僅包括理工科的交叉，還要實現文理工的深度融合。通過構建跨學科培養平臺，創新教育模式，建立跨學科導師團隊，設計模塊化課程體系等，促進學科交叉融合發展。

產學研協同創新是人才培養的重要途徑。通過建立聯合實驗室、開展項目合作、組織創新競賽等方式，將人才培養與產業需求緊密結合。不斷深化校地企合作，建立知識、數據、算法和算力的聯合供給體系，開展政產學研用一體化、全鏈條人才培養，進而提高人才培養質量，促進科技成果轉化。

人工智能人才培養是一項系統工程，當前，我國人工智能人才缺口已達500萬人次，供需人才比為1∶10，結構性矛盾依然突出，人才問題一定程度上制約了我國人工智能領域的創新能力和核心競爭力的提升。只有摒棄急功近利的心態，超越技術至上的局限，構建開放包容的培養體系，才能培養出引領人工智能時代發展的優秀人才，為我國人工智能發展提供不竭動力。

（作者：劉松博、黃子欣，分別系中國人民大學勞動人事學院教授、國家發展與戰略研究院研究員，中國人民大學勞動人事學院博士研究生）