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人工智能及技术进步给就业生态带来的影响对世界各国都是一项巨大的挑战，不过就目前的发展现状来看利大于弊。每个国家应当根据自身的发展特点，制定和落实适合本国的改革计划，对于中国这样长期依赖劳动密集型产业的人口大国来说，需要考虑不同地区的就业结构和产业特点，深入分析本地的就业需求变化、劳动力技能现状和人才培养模式，将教育和人才培养改革与当地的数字化转型方向相结合，在政府、企业和个人等层面制定切实可行的改革方案，帮助不同行业、不同技能特点的就业者更好地应对人工智能所带来的影响和冲击，促进人工智能的健康发展。
人工智能对当前教育和人才培养模式带来的挑战
人工智能的发展给就业市场带来全方位的影响和冲击，当前针对就业者的教育和培训支持在诸多方面表现出滞后和不足。
首先，缺乏一个关于人工智能时代教育和人才培养的整体计划，当前的教育和培训主要是支持市场化行为，政策层面为就业者和准就业者提供的学习机会较少且分散。通过对人工智能社会认知和应用需求的分析可以看出，大众对人工智能的认识正在逐渐加深，但是对于人工智能时代所需的技能尚未建立起清晰的认识，特别是中低技能的劳动者，非常需要增进对就业需求和技能提升的认识和了解。
其次，专业数字技术人才的培养远远不能满足当前的需求。一方面，在职业教育和高等教育阶段，初级技能数字人才的培养跟不上需求的增长，大学生在校期间的数字技能培养存在不匹配的问题，毕业后的技能水平难以满足企业的要求。另一方面，科技企业对初入职场的新人也缺乏培养的耐心，新人成长为高级技能人才的时间成本高、难度大。
最后，传统岗位的就职者缺乏数字技能培训的有效渠道和机会。很多传统岗位的就职者具有提高数字技能的热情，但是很难找到有效的培训渠道和学习机会，许多社会培训项目价格昂贵，加上时间难以保证，质量和效果并不尽如人意。对于传统行业的就业者来说，数字技能培养方面存在严重滞后。虽然传统行业对数字人才的需求增长迅速，但多数企业倾向于从ICT基础行业“挖人”，内部缺乏对传统岗位就业者的培养支持和转型渠道。
人工智能时代教育和工作培训的改进建议
上述问题给当前的教育和人才培养模式带来很大挑战，亟需引起社会各界的重视，特别是教育部门、人社部门以及教育培训相关行业，应当积极应对当前产生的问题，探索有效的人才供给侧改革路径，规划落实人工智能时代教育和人才培养的国家计划。结合当前就业生态的现状，笔者对未来教育和工作培训的改进提出一些意见和建议。
第一，人才培养的目标应当从培养“知识型”人才转向“思想型”人才。在过去的初等教育到高等教育阶段，学校教育主要重视知识的培养，这种培养模式已经不能适应人工智能时代的要求。随着人工智能的发展，机器能够比人脑“记住”更多的知识，纯粹的“知识型”人才已经无法满足社会的需要，创新能力才是人才的核心竞争力。高等教育阶段需要全面培养学生的批判性思维和独立分析能力，即通常被称为CIA能力（Critical thinking， Independence， Analytics ），特别是在大学教育阶段，需要培养学生“提出问题”的能力，而不只是“解决问题”的能力，这样才能让培养的人才不会轻易被机器替代。
第二，人工智能时代对数字技能的要求会越来越高，数字素养和数字融合技能的培养非常重要。如今，各行各业对数字人才的需求正在逐渐上升，数字人才不单单指拥有ICT专业技能的人才，也包括与信息技术专业技能互补协同的跨界人才。人工智能时代并不是要求人人都学会大数据分析、深度学习等高级技能，而是要培养能实现数字技术和原有工作协同互补的人才。所以，从人才培养的角度来看，首先需要从高等教育阶段提高学生的数字素养，其次要提高学生的数字技术应用和融合技能。课程设置方面，就像开设人文素养课程一样，设置大数据和人工智能的数字素养课程，让学生在大学阶段就能了解和接触到数字技术，并开设相关的数字技术应用和融合技能培养的课程，引导学生将数字技术和专业知识进行融合和应用。例如，可以在新闻系开设数字媒体相关课程，讲授社交媒体相关的知识和分析技能等。现在许多学校开设了大数据和人工智能专业，但仅强调技术并不是一种很好的培养模式，融合是更重要的。相比较之下，在全校范围内开设数字素养课程和数字技能辅助学位和双学位，可能会起到更好的效果。
第三，在传统信息技术培养方面，需要加强对深度分析技能的培养。现在绝大多数大学都设置了计算机科学、软件工程类专业，但过去的培养方式更多是闭门造车，只在大学里教授相关知识和编程技能，应用性不强，很多学生（特别是本科生）并不能接触到最前沿的技术和算法。当前在大数据和深度分析方面，业界的实践走在学界前面，所以高校在传统信息技术培养方面需要“升级”，应该加强和业界的合作，可以通过建立长期合作和实践实习等方式，让学生在学校期间就能接触到最前沿的技术。
第四，在中低端技能人才的培养方面，向新兴就业市场的劳动者提供数字技能相关的职业教育。例如，近年来涌现出大量劳动力需求的快递、外卖、专车和电商运营等行业，企业需要花费大量的时间和成本培养中低端技能人才，让他们具备工作所需要的数字技能，这个步骤如果能在职业学院和大专院校完成会更好。与高等院校类似，职业学院也需要加强“融合型”人才的培养，深化与业界的合作，这也是未来职业学院和大专类院校需要改革和努力的方向。在这方面已经有非常好的案例，如一些职业学院开办互联网营销学院，专注于培养既懂互联网、移动互联网、物联网相关技术，又具备扎实营销理论基础，熟练掌握各种互联网营销方法的高层次、实战型人才，目前已经为各类电商企业输送了大量数字营销人才。
（作者马晔风单位为中国社会科学院数量经济与技術经济研究所，陈煜波单位为清华大学经济管理学院，吴邦刚单位为四川大学商学院。）
人工智能对当前教育和人才培养模式带来的挑战
人工智能的发展给就业市场带来全方位的影响和冲击，当前针对就业者的教育和培训支持在诸多方面表现出滞后和不足。
首先，缺乏一个关于人工智能时代教育和人才培养的整体计划，当前的教育和培训主要是支持市场化行为，政策层面为就业者和准就业者提供的学习机会较少且分散。通过对人工智能社会认知和应用需求的分析可以看出，大众对人工智能的认识正在逐渐加深，但是对于人工智能时代所需的技能尚未建立起清晰的认识，特别是中低技能的劳动者，非常需要增进对就业需求和技能提升的认识和了解。
其次，专业数字技术人才的培养远远不能满足当前的需求。一方面，在职业教育和高等教育阶段，初级技能数字人才的培养跟不上需求的增长，大学生在校期间的数字技能培养存在不匹配的问题，毕业后的技能水平难以满足企业的要求。另一方面，科技企业对初入职场的新人也缺乏培养的耐心，新人成长为高级技能人才的时间成本高、难度大。
最后，传统岗位的就职者缺乏数字技能培训的有效渠道和机会。很多传统岗位的就职者具有提高数字技能的热情，但是很难找到有效的培训渠道和学习机会，许多社会培训项目价格昂贵，加上时间难以保证，质量和效果并不尽如人意。对于传统行业的就业者来说，数字技能培养方面存在严重滞后。虽然传统行业对数字人才的需求增长迅速，但多数企业倾向于从ICT基础行业“挖人”，内部缺乏对传统岗位就业者的培养支持和转型渠道。
人工智能时代教育和工作培训的改进建议
上述问题给当前的教育和人才培养模式带来很大挑战，亟需引起社会各界的重视，特别是教育部门、人社部门以及教育培训相关行业，应当积极应对当前产生的问题，探索有效的人才供给侧改革路径，规划落实人工智能时代教育和人才培养的国家计划。结合当前就业生态的现状，笔者对未来教育和工作培训的改进提出一些意见和建议。
第一，人才培养的目标应当从培养“知识型”人才转向“思想型”人才。在过去的初等教育到高等教育阶段，学校教育主要重视知识的培养，这种培养模式已经不能适应人工智能时代的要求。随着人工智能的发展，机器能够比人脑“记住”更多的知识，纯粹的“知识型”人才已经无法满足社会的需要，创新能力才是人才的核心竞争力。高等教育阶段需要全面培养学生的批判性思维和独立分析能力，即通常被称为CIA能力（Critical thinking， Independence， Analytics ），特别是在大学教育阶段，需要培养学生“提出问题”的能力，而不只是“解决问题”的能力，这样才能让培养的人才不会轻易被机器替代。
第二，人工智能时代对数字技能的要求会越来越高，数字素养和数字融合技能的培养非常重要。如今，各行各业对数字人才的需求正在逐渐上升，数字人才不单单指拥有ICT专业技能的人才，也包括与信息技术专业技能互补协同的跨界人才。人工智能时代并不是要求人人都学会大数据分析、深度学习等高级技能，而是要培养能实现数字技术和原有工作协同互补的人才。所以，从人才培养的角度来看，首先需要从高等教育阶段提高学生的数字素养，其次要提高学生的数字技术应用和融合技能。课程设置方面，就像开设人文素养课程一样，设置大数据和人工智能的数字素养课程，让学生在大学阶段就能了解和接触到数字技术，并开设相关的数字技术应用和融合技能培养的课程，引导学生将数字技术和专业知识进行融合和应用。例如，可以在新闻系开设数字媒体相关课程，讲授社交媒体相关的知识和分析技能等。现在许多学校开设了大数据和人工智能专业，但仅强调技术并不是一种很好的培养模式，融合是更重要的。相比较之下，在全校范围内开设数字素养课程和数字技能辅助学位和双学位，可能会起到更好的效果。
第三，在传统信息技术培养方面，需要加强对深度分析技能的培养。现在绝大多数大学都设置了计算机科学、软件工程类专业，但过去的培养方式更多是闭门造车，只在大学里教授相关知识和编程技能，应用性不强，很多学生（特别是本科生）并不能接触到最前沿的技术和算法。当前在大数据和深度分析方面，业界的实践走在学界前面，所以高校在传统信息技术培养方面需要“升级”，应该加强和业界的合作，可以通过建立长期合作和实践实习等方式，让学生在学校期间就能接触到最前沿的技术。
第四，在中低端技能人才的培养方面，向新兴就业市场的劳动者提供数字技能相关的职业教育。例如，近年来涌现出大量劳动力需求的快递、外卖、专车和电商运营等行业，企业需要花费大量的时间和成本培养中低端技能人才，让他们具备工作所需要的数字技能，这个步骤如果能在职业学院和大专院校完成会更好。与高等院校类似，职业学院也需要加强“融合型”人才的培养，深化与业界的合作，这也是未来职业学院和大专类院校需要改革和努力的方向。在这方面已经有非常好的案例，如一些职业学院开办互联网营销学院，专注于培养既懂互联网、移动互联网、物联网相关技术，又具备扎实营销理论基础，熟练掌握各种互联网营销方法的高层次、实战型人才，目前已经为各类电商企业输送了大量数字营销人才。
（作者马晔风单位为中国社会科学院数量经济与技術经济研究所，陈煜波单位为清华大学经济管理学院，吴邦刚单位为四川大学商学院。）