全球AI人才培养从规模扩张转向质量提升

人工智能作为引领未来的战略性技术，其人才培养质量直接关系一个国家的科技竞争力和产业发展水平。当前，AI人才培养的全球图景呈现出多元化、跨学科、重实践、多主体协同的鲜明特征。全球AI人才培养已进入快速发展阶段，各国纷纷出台国家战略，加大资源投入，构建多元化培养体系。各国根据自身教育传统和产业需求，通过政策支持、高校教育、产业合作和多层次培训体系推动AI人才储备，形成了各具特色的人才培养模式。

国外AI人才培养主要呈现出几个特征。一是政策驱动与国家战略主导。多数国家将AI人才培养上升至国家战略层面，通过专项基金、税收优惠和立法保障推动，如欧盟《人工智能法案》、美国《芯片与科学法案》追加AI领域投资，而且人才培养的量化目标明确。二是多层次教育体系覆盖。如美国强调将基础知识、专业知识和跨学科知识有机结合，中小学到高等教育再到职业培训全学段覆盖AI人才培养链条。教育体系的多层次覆盖体现在高等教育专业化，如顶尖高校（麻省理工学院、斯坦福大学）开设本科至博士阶段的AI专项学位，课程细分至AI医疗、自动驾驶等垂直领域；基础教育普及化，如日本、英国将AI通识教育纳入中小学课程；职业教育灵活化，通过在线平台、企业培训和微学位项目填补技能缺口。三是产业深度参与人才培养过程。如英国实施“宽口径+跨学科”与“理论+实践”并重，强调人才链与产业链的深度融合；日本突出应用导向，打造政府、产业界、学术界与研究机构协作网络；加拿大推进AI企业与高校联合授课，共建实验室，提供数据、算力和实战项目。企业主导培训计划，如谷歌、微软等企业设立研究院并与高校联合培养，设置奖学金和实习通道。四是跨学科与伦理教育并重。“AI+X”交叉培养强调AI与生物、气候、社会科学等领域的结合，如美国麻省理工学院“气候与人工智能”双学位；德国构建涵盖基本能力、数据能力、应用能力和跨学科能力的模块化培养体系。伦理课程必修化，如欧盟《人工智能法案》强调将AI伦理、数据隐私和合规性纳入高校核心课程。五是国际化竞争与人才争夺。具体体现在签证政策倾斜，如加拿大设置快速签证通道；跨国公司进行全球资源整合，如英伟达设立全球奖学金，从而吸引全球AI人才。六是充足的经费支持。如欧盟委员会发布“人工智能大陆行动计划”，划拨50亿欧元用于人才培养，推出AI学位课程等培训项目，2026年前将AI基础课纳入义务教育，以培养下一代AI专家；优化人才引进政策，通过“欧盟人才库”和科研基金吸引AI领域人才。英国宣布启动“科技优先”全国科技技能培训计划，预计投资1.87亿英镑，为学生提供数字技能学习机会，其中AI技术是一项重要内容，使其为未来就业做好准备。

总体来说，全球AI人才培养正呈现分层分类的明显趋势，各国纷纷针对不同层次需求设计差异化培养方案。发达国家通过政策、教育、产业协同构建AI生态，新兴经济体（如印度、东南亚）加速追赶。同时也面临共同挑战，如技术快速迭代与课程内容滞后的矛盾、伦理风险与创新需求的平衡、区域发展不平衡导致的数字鸿沟、高端人才短缺与结构失衡等。全球AI初级从业者过剩，但具备算法创新和跨领域整合能力的高端人才稀缺。对此，各国需加强国际合作，推动动态课程更新、深化产学研协同、强化伦理教育，并优化资源分配，以应对AI时代的全球人才竞争。

当前，AI人才培养呈现“政策引领、多元协同、伦理嵌入、全球竞争”的格局，核心矛盾从规模扩张转向质量提升与生态构建。未来竞争将聚焦高端研发人才与跨领域应用能力，同时伦理与普惠性教育成为新焦点，将更注重跨学科能力、伦理合规意识和产学研闭环效率。

（作者单位：中国科学技术发展战略研究院）