观点丨刘松博等：以系统观念培养人工智能人才

刘松博

中国人民大学国家发展与战略研究院研究员

劳动人事学院教授

黄子欣

中国人民大学劳动人事学院博士研究生

新年伊始，我国AI技术不仅在科研突破、技术治理上取得新进展，还在通信、文化演出等场景实现规模化落地，引发各界广泛关注。创造这些骄人成绩的核心技术人才，许多都来自国内高校，且很多都是应届博士生、在读博士生和刚毕业不久的年轻人。这些年轻人凭借扎实的专业知识和创新精神，在人工智能领域取得了令人瞩目的成果，打破了外界对海外人才垄断高端科技研发的固有观念。

人工智能的成熟和发展将是一个漫长的过程，需要我们立足战略高度，持续重视人工智能人才的培养。在人工智能人才培养中，技术至上是一个常见且需要警惕的误区。这种观念将人才培养简单地等同于算法和代码的传授，忽视了人文精神的培育。技术是一把双刃剑，人类在享受技术红利的同时，都面临过巨大的伦理挑战。如果人工智能人才缺乏对人类社会基本价值的认知，就可能导致技术滥用，甚至威胁人类生存等严重后果。

人文素养在人工智能时代具有特殊的意义，它不仅是技术应用的指南针，更是技术发展的制动器。一个合格的人工智能人才，既要精通算法，又要深谙人性；既要掌握技术，又要理解社会。因此，建立技术伦理与人文素养并重的培养体系，需要从课程设置、教学方法、评价标准等多个维度进行改革。将科技伦理、哲学思考、艺术审美等纳入必修课程，培养具有全面素养的人工智能人才，才能真正推动人工智能技术的健康、可持续发展。

人工智能人才分为不同类型。在人才培养过程中，既要注重顶尖科研人才的培养，也要重视培养“AI+”的跨界人才。随着人工智能技术的广泛应用，管理、法治、伦理、设计等领域的专业人才也极为重要。目前学生扎堆学热门的机器学习和深度学习等技术，部分高校也有漠视相关专业重要性的现象，这种失衡不仅影响了人工智能技术的可持续发展，也对社会的稳定和进步带来了潜在风险。我们要认识到，基础研究是人工智能发展的根基。从图灵机理论到深度学习算法，人工智能的每一次重大突破都源于基础研究的积累。忽视基础研究的人才培养，就像在沙地上建高楼，注定难以持久。

因此，构建面向未来的人才培养体系，需要政府、高校、企业多方努力，构建完善的人才培养生态。政府要加强顶层设计，制定国家和地区的人工智能人才发展长远规划，进一步加大对基础研究的投入，设立专项基金和科研项目，支持高校和科研机构开展前沿性、基础性研究；高校要夯实数学、物理等基础学科建设，引导学生关注完整的人工智能产业链和价值链，培养复合型人才；企业要加大研发投入，关注企业的长期收益和人才的长期激励，为人才培养提供实践平台。

学科交叉融合是人工智能发展的必然趋势。面对人工智能技术发展带来的复杂挑战，需要打破学科壁垒，构建跨学科的人才培养模式，这不仅包括理工科的交叉，还要实现文理工的深度融合。通过构建跨学科培养平台，创新教育模式，建立跨学科导师团队，设计模块化课程体系等，促进学科交叉融合发展。

产学研协同创新是人才培养的重要途径。通过建立联合实验室、开展项目合作、组织创新竞赛等方式，将人才培养与产业需求紧密结合。不断深化校地企合作，建立知识、数据、算法和算力的联合供给体系，开展政产学研用一体化、全链条人才培养，进而提高人才培养质量，促进科技成果转化。

人工智能人才培养是一项系统工程，当前，我国人工智能人才缺口已达500万人次，供需人才比为1∶10，结构性矛盾依然突出，人才问题一定程度上制约了我国人工智能领域的创新能力和核心竞争力的提升。只有摒弃急功近利的心态，超越技术至上的局限，构建开放包容的培养体系，才能培养出引领人工智能时代发展的优秀人才，为我国人工智能发展提供不竭动力。

文章来源：《光明日报》

微信编辑：张菁菁

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