當下，為搶占新一輪科技革命和產業變革的戰略先機和競爭優勢，多個國家在人工智能高層次人才培養上超前布局。據統計，全球目前有45個國家的451所高校開設了人工智能專業課程，其中，英、美、德、日4國高校占比達50%以上。這4個國家探索形成了較有特色的人工智能人才培養模式，擁有一些共性舉措和普遍經驗。

課程體系設置上強調跨學科

人工智能屬于典型的交叉學科，按照跨學科的思路來設置課程體系，才能培養出高層次的創新人才。

美國高校在人工智能人才培養上堅持走“三維知識融合”的階梯化推進道路。首先是“基礎知識、專業知識、跨學科知識”的三維融合，其次是課程學習的階梯化推進。在美國首個開設人工智能本科學位項目的卡內基梅隆大學，以數學、統計、計算機科學為基礎的核心課程占比達36.5%，通識課程和專業課程分別占31.4%和29.2%。在這一基礎上，學校重視課程安排的遞進性，大一、大二階段主要講授人工智能概論、機器學習導論等基礎課程和專業課程，大三后則逐步納入人文、藝術、道德倫理等跨學科課程內容，循序漸進地培養學生理解和把握人工智能的能力。

英國高校在人工智能人才培養上普遍采用“二維并舉”路徑，其一是“寬口徑+跨學科”的專業設置路徑，其二是“理論+實踐”的課程設計路徑。以牛津大學為例，它主要提供計算機科學和哲學、計算機科學和數學、計算機科學和法律等復合學位課程，旨在培養能夠在多個領域應用人工智能技術的高端人才。此外，該校還形成了從基礎到專業、從理論到實踐的課程體系，要求學生在入學之初就建立堅實的數學和計算機科學基礎，從第二學年開始學習人工智能、機器學習等課程，并積極參與編程實踐和小組項目。

德國高校探索形成了“四維能力培養”模式。在德國，主修人工智能專業通常需要完成180個學分的課程。這些課程被劃分為基本能力課程模塊、數據能力課程模塊、人工智能應用能力課程模塊和跨學科能力課程模塊。其中，基本能力模塊主要提供人工智能核心課程以及數學和信息科學的基礎性知識，特別突出機器學習課程的重要性，重在打牢學生的理論基礎；數據能力模塊側重于培養學生的數據評估和分析能力，主要包括數據管理和信息技術安全等課程，以期提升學生處理和分析大數據的能力；人工智能應用能力模塊包括計算機視覺、自然語言處理、醫學或機器人等應用領域的課程，意在增強學生在特定領域應用人工智能的實踐技能；跨學科能力模塊要求學生了解、掌握開發和使用人工智能系統涉及的經濟、法律和倫理知識，確保學生能在遵守社會倫理的前提下有效應用人工智能技術。

探索與本國實踐相符的多主體協同模式

單純依靠高校力量沒有辦法培養出規模和質量兼具的人工智能人才隊伍。探索與本國實踐相符的多主體協同模式，是更快、更好培養人工智能人才的必由路徑。

英國強調人才鏈與產業鏈的融合，著力貫通企業與高校的人工智能人才培養鏈條。早在2017年，英國政府就發布了《在英國發展人工智能》報告，提出將高等教育資源與人工智能技術緊密結合的策略，明確提出在英國知名大學中增設200個人工智能博士學位，并由企業每年資助至少300名學生攻讀人工智能碩士學位，鼓勵來自不同學科背景的學生深入人工智能領域探索。與此同時，英國政府還支持高校為產業界在職人員，尤其是擁有STEM（科學、技術、工程和數學）教育背景的在職人員開設人工智能在線課程、提供職后人工智能培訓等。

日本強調打造“協作網絡”，通過政府、產業界、學術界與研究機構之間的協作，共同推動人工智能領域的應用型人才培養。2015—2016年，日本產業技術綜合研究所和理化學研究所聯合企業成立了人工智能研究中心和革新智能統合研究中心，致力于招募日本頂尖的人工智能專家，以推動該領域的研究、開發和應用。日本《人工智能戰略2019》提倡通過官民協作促進人工智能發展，目標是將日本打造成為世界領先的人工智能研究基地，培養和吸引世界級的高素質研究人員。2020年，東京大學和軟銀公司合作成立了超越人工智能研究所，專注于人工智能的基礎研究和應用研究。2021年，日本文部科學省啟動了“數學科學、數據科學、人工智能高等教育認證計劃”，鼓勵大學和專科院校開設人工智能課程，并制定人工智能專業人才培養計劃。

美國重視“政—產—學—研—用”結合。首先，大學與工業界緊密合作，設計靈活多樣的研究項目和實習計劃，幫助學生將理論知識與實際應用場景相結合。例如，麻省理工學院的“本科生實踐機會計劃”提供為期一年的專業發展機會，培養學生在工業界或科研機構工作所必須掌握的關鍵技能。通過得克薩斯大學奧斯汀分校的Moncrief本科生暑期實習計劃，工程學院的學生有機會與研究所的研究人員合作，參與前沿的人工智能課題研究。同時，美國政府持續推動多主體間的合作。2023年，美國國家科學基金會、美國國家標準與技術研究院、美國農業部等機構，聯合馬里蘭大學、加利福尼亞大學圣巴巴拉分校、卡內基梅隆大學等高校和IBM等企業，共同建立了7個人工智能研究所。2024年，美國政府成立了人工智能安全研究所聯盟，會集了企業、高校、用戶、政府、行業研究機構和民間組織的研究人員。這也有助于政產學研共同培養人工智能人才。

保障人工智能領域的經費支持

給予傾斜性的經費保障支持，是許多國家在人工智能高層次人才培養上的共同做法。

德國在新修訂的人工智能戰略中提出，到2025年，將國家對人工智能領域的資助總額從30億歐元提升至50億歐元。與此同時，該戰略明確，從2022年7月起，聯邦政府與各州政府每年共同為柏林學習和數據基礎研究所、慕尼黑機器學習中心、萊茵—魯爾機器學習能力中心以及德累斯頓—萊比錫可擴展數據分析和人工智能中心等4個研究機構提供5000萬歐元，用于吸引和培養人工智能專家。此外，德國人工智能研究中心每年亦可從德國聯邦教育及研究部獲得1100萬歐元的專項資金支持。

自2017年起，英國政府開始顯著增加人工智能人才培養的資金投入。首項措施是投資2億英鎊，建立專門的新技術學院，致力于提供高級人工智能培訓。此后，英國政府于2021年推出《國家人工智能戰略》，明確將投資10億英鎊，支持人工智能人才的培養和發展。今年初，英國政府又向高校提供了傾斜性的資金支持，專門投入9000萬英鎊，新建9個人工智能研究中心，專注于醫療保健、化學和數學等關鍵領域的人工智能技術研究和人才培養。

自2018年起，日本文部科學省投入6億日元資金，選定北海道大學、東京大學等6所大學作為試點，建立數理和數據科學教育中心。這些中心的宗旨是服務所有學科的學生，推廣人工智能基礎性教育。2019年，日本明確在科學技術領域的新增預算中，投入133億日元支持人工智能技術開發和人才培養。2023年11月，日本文部科學省發布新的人工智能人才培養方案，特別強調對年輕研究者和博士生提供財政支持，具體措施包括：為對國家戰略領域研究作出重大貢獻的大學獨立研究者每年提供1000萬日元的經費支持，期限5年，涵蓋200名研究者；為從事國家戰略領域研究的博士生每年提供390萬日元的經費支持，期限3年，涵蓋600名博士生。

（段從宇系深圳大學教育學部教授，王燕單位系廈門大學教育研究院。本文系全國教育科學規劃國家一般項目“制度變遷視域下教育科技人才一體化推進實施路徑研究”［BGA230253］成果）

《中國教育報》2024年06月27日第9版