当前，风头正劲的大模型正席卷人工智能人才市场。《2023人工智能人才洞察》报告显示，2022年人工智能行业人才供需比为0.63，而2023年1—8月下探至0.39，相当于5个岗位要争夺2个人才。麦肯锡一份报告显示，预计2030年中国对人工智能人才的需求将增至2022年的6倍，人才缺口将达到400万人。
加强人工智能领域人才培养迫在眉睫，如何培养高质量人工智能人才？
全国人大代表、中国科学院院士、兰州大学校长严纯华在接受记者采访时表示，虽然人工智能及其技术已从专业人员的实验室和研发论文报告等开始发展到产业化应用，并走进了寻常百姓家。但我们对人工智能知识内涵、应用外延的认识和阐释还不充分，即便在高校也尚未形成围绕人工智能知识学习和实验训练的完备体系。
“就人工智能而言，我也算个外行。”严纯华代表坦言，当下人工智能人才培养具有以下几个特征：一是教育教学体系尚未健全，知识结构、课程体系、教学内容和实验过程仍在不断完善中。二是教学和研究训练过程尚无定式，且由于人工智能必须面向不同领域、需要解决不同问题、满足不同技术需求，不可能有统一模式的课堂学习和实践训练。三是人工智能不仅基于数据、算法、推演、执行、软硬件实施等理工科知识和实践，还必须与哲学和逻辑、心理和认知、社会和管理、产业和商业等人文社会科学和经济发展需求高度融合。
“而更为困难和微妙的是，完整的人工智能体系还将打破生命体与机器之间的界限，形成人机合一的新知识新技术新业态。”严纯华代表说：“所以，人工智能将是一个前所未有的、全新的、开放的交叉科学领域。”
大模型时代下，人工智能人才培养模式正在发生变化。在严纯华代表看来，虽然人工智能具有广阔的应用需求和巨大的成果转化市场，但教育教学和人才培养过程中一定要因地制宜、因材施教，破除功利性驱动，坚定知识和文化的传承创新。
因此，从高水平人工智能人才培养的角度来看，严纯华代表建议，国家和学校需要开展以下几方面工作。
一是要建立和完善教育体系，前瞻识变。迅速针对人工智能技术的基本原理和知识要素，建立基础教育、高等教育等全学段教育过程的人工智能教学体系。小学教育可侧重于科普，通过典型应用场景和功能，激发学生的好奇心。初高中阶段则需引入计算机科学和技术教学，使学生初步了解数据、逻辑和算法等基础知识，有条件的应开展简单系统的数据获取和分析、软硬件接口和硬件操控、机械执行和机器学习实验等。大学阶段则应在当下计算机科学和技术教学基础上，将人工智能课程作为全体学生的基础课和必修课，并分学科和专业开设区分难易层次和需求目标导向的理论和实践课程。研究生则应密切关注人工智能的发展趋势，主动将人工智能技术融入科学研究和能力训练。
二是要建立和完善教材体系，主动求变。建立人工智能全学段、分时段教材的编写和修订体系，形成中国特色和流派的课程与科目、教育内容和教学技术，服务实践要求，支撑人工智能教育教学体系。
三是要建立和完善课程体系，积极施变。各高校应根据自身学科特色和社会需求特点，建立各有特色的课程体系和应用场景，将学校教育与产业训练有机结合，综合和提炼应用需求，改革教与学的形态和方法，根据知识和技术需求组织教学队伍和内容。
四是要建立和完善交叉知识体系，拓展引变。优化青年学生尚难真正理解的哲学、伦理、知识产权及法学教育和教学过程，从人工智能科学和技术的需求出发，重新梳理相关知识组织、讲授和实践训练。
五是要在其他专业教育中引入人工智能知识，自觉迎变。非人工智能直接相关的学科专业必须主动思考和探索与人工智能技术的接口，以及人工智能在本领域可能的应用和发展，对人工智能必将影响行业走向、业态变化和能力需求有清醒和全面的认识，对由人工智能可能引领的变革性技术和产业与现有行业产业发展的兼容性、替代性有前瞻性的充分认识。
“我们既要防止一哄而上、人云亦云，更要彰显学校的特色和积累；既要追求高水平教育教学体系的建设，也要夯实根基、立足基础，教师要传授已知、更新旧知、启发新知；学生要融通已知、开掘可知、探索未知，从而教学相长，产学研结合，发展新质生产力。”严纯华代表强调，即便如此，由于人工智能无所不在、无所不用、几无边界，今后相当长的时期内仍可能难以形成人工智能完全统一的教学内容和范式。这是教育管理部门和各学校在考核评价中必须充分认识到的。
来源：中国经济网
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