全球AI人才培养从规模扩张转向质量提升

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)

责任编辑:王梓辰校对:张弛最后修改:
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