新年伊始，我國AI技術不僅在科研突破、技術治理上取得新進展，還在通信、文化演出等場景實現規(guī)模化落地，引發(fā)各界廣泛關注。創(chuàng)造這些驕人成績的核心技術人才，許多都來自國內高校，且很多都是應屆博士生、在讀博士生和剛畢業(yè)不久的年輕人。這些年輕人憑借扎實的專業(yè)知識和創(chuàng)新精神，在人工智能領域取得了令人矚目的成果，打破了外界對海外人才壟斷高端科技研發(fā)的固有觀念。

  人工智能的成熟和發(fā)展將是一個漫長的過程，需要我們立足戰(zhàn)略高度，持續(xù)重視人工智能人才的培養(yǎng)。在人工智能人才培養(yǎng)中，技術至上是一個常見且需要警惕的誤區(qū)。這種觀念將人才培養(yǎng)簡單地等同于算法和代碼的傳授，忽視了人文精神的培育。技術是一把雙刃劍，人類在享受技術紅利的同時，都面臨過巨大的倫理挑戰(zhàn)。如果人工智能人才缺乏對人類社會基本價值的認知，就可能導致技術濫用，甚至威脅人類生存等嚴重后果。

  人文素養(yǎng)在人工智能時代具有特殊的意義，它不僅是技術應用的指南針，更是技術發(fā)展的制動器。一個合格的人工智能人才，既要精通算法，又要深諳人性；既要掌握技術，又要理解社會。因此，建立技術倫理與人文素養(yǎng)并重的培養(yǎng)體系，需要從課程設置、教學方法、評價標準等多個維度進行改革。將科技倫理、哲學思考、藝術審美等納入必修課程，培養(yǎng)具有全面素養(yǎng)的人工智能人才，才能真正推動人工智能技術的健康、可持續(xù)發(fā)展。

  人工智能人才分為不同類型。在人才培養(yǎng)過程中，既要注重頂尖科研人才的培養(yǎng)，也要重視培養(yǎng)“AI+”的跨界人才。隨著人工智能技術的廣泛應用，管理、法治、倫理、設計等領域的專業(yè)人才也極為重要。目前學生扎堆學熱門的機器學習和深度學習等技術，部分高校也有漠視相關專業(yè)重要性的現象，這種失衡不僅影響了人工智能技術的可持續(xù)發(fā)展，也對社會的穩(wěn)定和進步帶來了潛在風險。我們要認識到，基礎研究是人工智能發(fā)展的根基。從圖靈機理論到深度學習算法，人工智能的每一次重大突破都源于基礎研究的積累。忽視基礎研究的人才培養(yǎng)，就像在沙地上建高樓，注定難以持久。

  因此，構建面向未來的人才培養(yǎng)體系，需要政府、高校、企業(yè)多方努力，構建完善的人才培養(yǎng)生態(tài)。政府要加強頂層設計，制定國家和地區(qū)的人工智能人才發(fā)展長遠規(guī)劃，進一步加大對基礎研究的投入，設立專項基金和科研項目，支持高校和科研機構開展前沿性、基礎性研究；高校要夯實數學、物理等基礎學科建設，引導學生關注完整的人工智能產業(yè)鏈和價值鏈，培養(yǎng)復合型人才；企業(yè)要加大研發(fā)投入，關注企業(yè)的長期收益和人才的長期激勵，為人才培養(yǎng)提供實踐平臺。

  學科交叉融合是人工智能發(fā)展的必然趨勢。面對人工智能技術發(fā)展帶來的復雜挑戰(zhàn)，需要打破學科壁壘，構建跨學科的人才培養(yǎng)模式，這不僅包括理工科的交叉，還要實現文理工的深度融合。通過構建跨學科培養(yǎng)平臺，創(chuàng)新教育模式，建立跨學科導師團隊，設計模塊化課程體系等，促進學科交叉融合發(fā)展。

  產學研協(xié)同創(chuàng)新是人才培養(yǎng)的重要途徑。通過建立聯合實驗室、開展項目合作、組織創(chuàng)新競賽等方式，將人才培養(yǎng)與產業(yè)需求緊密結合。不斷深化校地企合作，建立知識、數據、算法和算力的聯合供給體系，開展政產學研用一體化、全鏈條人才培養(yǎng)，進而提高人才培養(yǎng)質量，促進科技成果轉化。

  人工智能人才培養(yǎng)是一項系統(tǒng)工程，當前，我國人工智能人才缺口已達500萬人次，供需人才比為1∶10，結構性矛盾依然突出，人才問題一定程度上制約了我國人工智能領域的創(chuàng)新能力和核心競爭力的提升。只有摒棄急功近利的心態(tài)，超越技術至上的局限，構建開放包容的培養(yǎng)體系，才能培養(yǎng)出引領人工智能時代發(fā)展的優(yōu)秀人才，為我國人工智能發(fā)展提供不竭動力。

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