人工智能時代人才培養(yǎng)的著力點及政策建議

馬曄風(fēng) 陳煜波 吳邦剛

人工智能及技術(shù)進步給就業(yè)生態(tài)帶來的影響對世界各國都是一項巨大的挑戰(zhàn)，不過就目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看利大于弊。每個國家應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身的發(fā)展特點，制定和落實適合本國的改革計劃，對于中國這樣長期依賴勞動密集型產(chǎn)業(yè)的人口大國來說，需要考慮不同地區(qū)的就業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)特點，深入分析本地的就業(yè)需求變化、勞動力技能現(xiàn)狀和人才培養(yǎng)模式，將教育和人才培養(yǎng)改革與當(dāng)?shù)氐臄?shù)字化轉(zhuǎn)型方向相結(jié)合，在政府、企業(yè)和個人等層面制定切實可行的改革方案，幫助不同行業(yè)、不同技能特點的就業(yè)者更好地應(yīng)對人工智能所帶來的影響和沖擊，促進人工智能的健康發(fā)展。

人工智能對當(dāng)前教育和人才培養(yǎng)模式帶來的挑戰(zhàn)

人工智能的發(fā)展給就業(yè)市場帶來全方位的影響和沖擊，當(dāng)前針對就業(yè)者的教育和培訓(xùn)支持在諸多方面表現(xiàn)出滯后和不足。

首先，缺乏一個關(guān)于人工智能時代教育和人才培養(yǎng)的整體計劃，當(dāng)前的教育和培訓(xùn)主要是支持市場化行為，政策層面為就業(yè)者和準(zhǔn)就業(yè)者提供的學(xué)習(xí)機會較少且分散。通過對人工智能社會認知和應(yīng)用需求的分析可以看出，大眾對人工智能的認識正在逐漸加深，但是對于人工智能時代所需的技能尚未建立起清晰的認識，特別是中低技能的勞動者，非常需要增進對就業(yè)需求和技能提升的認識和了解。

其次，專業(yè)數(shù)字技術(shù)人才的培養(yǎng)遠遠不能滿足當(dāng)前的需求。一方面，在職業(yè)教育和高等教育階段，初級技能數(shù)字人才的培養(yǎng)跟不上需求的增長，大學(xué)生在校期間的數(shù)字技能培養(yǎng)存在不匹配的問題，畢業(yè)后的技能水平難以滿足企業(yè)的要求。另一方面，科技企業(yè)對初入職場的新人也缺乏培養(yǎng)的耐心，新人成長為高級技能人才的時間成本高、難度大。

最后，傳統(tǒng)崗位的就職者缺乏數(shù)字技能培訓(xùn)的有效渠道和機會。很多傳統(tǒng)崗位的就職者具有提高數(shù)字技能的熱情，但是很難找到有效的培訓(xùn)渠道和學(xué)習(xí)機會，許多社會培訓(xùn)項目價格昂貴，加上時間難以保證，質(zhì)量和效果并不盡如人意。對于傳統(tǒng)行業(yè)的就業(yè)者來說，數(shù)字技能培養(yǎng)方面存在嚴(yán)重滯后。雖然傳統(tǒng)行業(yè)對數(shù)字人才的需求增長迅速，但多數(shù)企業(yè)傾向于從ICT基礎(chǔ)行業(yè)“挖人”，內(nèi)部缺乏對傳統(tǒng)崗位就業(yè)者的培養(yǎng)支持和轉(zhuǎn)型渠道。

人工智能時代教育和工作培訓(xùn)的改進建議

上述問題給當(dāng)前的教育和人才培養(yǎng)模式帶來很大挑戰(zhàn)，亟需引起社會各界的重視，特別是教育部門、人社部門以及教育培訓(xùn)相關(guān)行業(yè)，應(yīng)當(dāng)積極應(yīng)對當(dāng)前產(chǎn)生的問題，探索有效的人才供給側(cè)改革路徑，規(guī)劃落實人工智能時代教育和人才培養(yǎng)的國家計劃。結(jié)合當(dāng)前就業(yè)生態(tài)的現(xiàn)狀，筆者對未來教育和工作培訓(xùn)的改進提出一些意見和建議。

第一，人才培養(yǎng)的目標(biāo)應(yīng)當(dāng)從培養(yǎng)“知識型”人才轉(zhuǎn)向“思想型”人才。在過去的初等教育到高等教育階段，學(xué)校教育主要重視知識的培養(yǎng)，這種培養(yǎng)模式已經(jīng)不能適應(yīng)人工智能時代的要求。隨著人工智能的發(fā)展，機器能夠比人腦“記住”更多的知識，純粹的“知識型”人才已經(jīng)無法滿足社會的需要，創(chuàng)新能力才是人才的核心競爭力。高等教育階段需要全面培養(yǎng)學(xué)生的批判性思維和獨立分析能力，即通常被稱為CIA能力（Critical thinking， Independence， Analytics ），特別是在大學(xué)教育階段，需要培養(yǎng)學(xué)生“提出問題”的能力，而不只是“解決問題”的能力，這樣才能讓培養(yǎng)的人才不會輕易被機器替代。

第二，人工智能時代對數(shù)字技能的要求會越來越高，數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)字融合技能的培養(yǎng)非常重要。如今，各行各業(yè)對數(shù)字人才的需求正在逐漸上升，數(shù)字人才不單單指擁有ICT專業(yè)技能的人才，也包括與信息技術(shù)專業(yè)技能互補協(xié)同的跨界人才。人工智能時代并不是要求人人都學(xué)會大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)等高級技能，而是要培養(yǎng)能實現(xiàn)數(shù)字技術(shù)和原有工作協(xié)同互補的人才。所以，從人才培養(yǎng)的角度來看，首先需要從高等教育階段提高學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)，其次要提高學(xué)生的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和融合技能。課程設(shè)置方面，就像開設(shè)人文素養(yǎng)課程一樣，設(shè)置大數(shù)據(jù)和人工智能的數(shù)字素養(yǎng)課程，讓學(xué)生在大學(xué)階段就能了解和接觸到數(shù)字技術(shù)，并開設(shè)相關(guān)的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和融合技能培養(yǎng)的課程，引導(dǎo)學(xué)生將數(shù)字技術(shù)和專業(yè)知識進行融合和應(yīng)用。例如，可以在新聞系開設(shè)數(shù)字媒體相關(guān)課程，講授社交媒體相關(guān)的知識和分析技能等。現(xiàn)在許多學(xué)校開設(shè)了大數(shù)據(jù)和人工智能專業(yè)，但僅強調(diào)技術(shù)并不是一種很好的培養(yǎng)模式，融合是更重要的。相比較之下，在全校范圍內(nèi)開設(shè)數(shù)字素養(yǎng)課程和數(shù)字技能輔助學(xué)位和雙學(xué)位，可能會起到更好的效果。

第三，在傳統(tǒng)信息技術(shù)培養(yǎng)方面，需要加強對深度分析技能的培養(yǎng)。現(xiàn)在絕大多數(shù)大學(xué)都設(shè)置了計算機科學(xué)、軟件工程類專業(yè)，但過去的培養(yǎng)方式更多是閉門造車，只在大學(xué)里教授相關(guān)知識和編程技能，應(yīng)用性不強，很多學(xué)生（特別是本科生）并不能接觸到最前沿的技術(shù)和算法。當(dāng)前在大數(shù)據(jù)和深度分析方面，業(yè)界的實踐走在學(xué)界前面，所以高校在傳統(tǒng)信息技術(shù)培養(yǎng)方面需要“升級”，應(yīng)該加強和業(yè)界的合作，可以通過建立長期合作和實踐實習(xí)等方式，讓學(xué)生在學(xué)校期間就能接觸到最前沿的技術(shù)。

第四，在中低端技能人才的培養(yǎng)方面，向新興就業(yè)市場的勞動者提供數(shù)字技能相關(guān)的職業(yè)教育。例如，近年來涌現(xiàn)出大量勞動力需求的快遞、外賣、專車和電商運營等行業(yè)，企業(yè)需要花費大量的時間和成本培養(yǎng)中低端技能人才，讓他們具備工作所需要的數(shù)字技能，這個步驟如果能在職業(yè)學(xué)院和大專院校完成會更好。與高等院校類似，職業(yè)學(xué)院也需要加強“融合型”人才的培養(yǎng)，深化與業(yè)界的合作，這也是未來職業(yè)學(xué)院和大專類院校需要改革和努力的方向。在這方面已經(jīng)有非常好的案例，如一些職業(yè)學(xué)院開辦互聯(lián)網(wǎng)營銷學(xué)院，專注于培養(yǎng)既懂互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)，又具備扎實營銷理論基礎(chǔ)，熟練掌握各種互聯(lián)網(wǎng)營銷方法的高層次、實戰(zhàn)型人才，目前已經(jīng)為各類電商企業(yè)輸送了大量數(shù)字營銷人才。

（作者馬曄風(fēng)單位為中國社會科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟研究所，陳煜波單位為清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，吳邦剛單位為四川大學(xué)商學(xué)院。）