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摘要：人工智能的发展正逐渐成为国家综合实力的核心组成部分。中国人工智能行业在世界整体处于前列地位，但国内相关的人才数量与质量却成为一块短板，这与中国高等教育的不足之处息息相关。中国高等教育亟需借鉴其他国家的成功经验，结合自身优势，改革原有人才培养模式，才能更好适应人工智能社会的发展。
关键词：人工智能;高等教育改革;人才培养
随着人工智能时代的到来，人类社会将发生颠覆性的改变，原有的劳动力结构、社会产业结构等都受到巨大冲击。世界各国政府对此均高度重视，纷纷制定各类人工智能发展规划。而作为高质量人力资源输出窗口的高等教育，也正面临许多亟需解决的问题。全球有70%的AI人才来自高校，可见高校在优质劳动力的输出方面具有的重要地位。劳动力结构改变、就业岗位需求改变、部分职业被人工智能机器取代的风险增强等问题，都给全世界高校提出了非常高的要求。而带着“科技强国”和“科教兴国“战略目标的中国，在人工智能时代的大背景下，高等教育如何适应这场变革？高校现有的人才培养模式如何与时俱进？本文将对这些问题进行初步探讨。
一、国内人工智能发展现状
人工智能（Artificial Intelligence ），英文缩写为AI，这一概念是1956年在美国Dartmouth举行的历史上第一次人工智能研讨会上，由顶级科学家John McCarthy提出的。由此，人类社会正式拉开了人工智能时代的序幕。然而，人工智能真正进入人们眼帘并掀起人类工业革命以来最伟大技术变革的时间要延迟到90年代以后。
习近平在金砖国家工商论坛上的讲话中指出：“未来10年，将是世界经济新旧动能转换的关键10年。人工智能、大数据、量子信息、生物技术等新一轮科技革命和产业变革正在积聚力量，催生大量新产业、新业态、新模式，给全球发展和人类生产生活带来翻天覆地的变化。我们要抓住这个重大机遇，推动新兴市场国家和发展中国家实现跨越式发展。”
《中国人工智能发展报告2019》分析指出，美国人工智能的整体实力领先全球，在PCT专利数量、企业数量、融资规模、论文影响力指标（FWCI）上都位于世界第一。中国人工智能论文的发文量全球第一，企业数量、融资规模位于美国之后，排世界第二，而在论文影响力方面却相对落后。可见，我国的人工智能行业发展迅速，产业具有巨大的发展潜力，但与发达国家之间仍有一定距离。2017年7月国务院印发了《新一代人工智能规划》，意味着政府正式将人工智能提升到战略地位。规划强调，要加快培养聚集人工智能高端人才，一方面进行人才引进，一方面要求高校要建设人工智能学科，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。2018年4月，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，提出将完善人工智能领域人才培养体系作为三大任务之一。
二、人工智能的发展对劳动力就业的影响
随着“人工智能”的提出，人类迈入了第四次工业革命，人工智能时代来临，一如往常，每一次技术革命必然带来劳动力结构变革，新一代智能机器的开发、使用、改造呼唤具有更加博学且专业的复合型人才。
中国AI时代劳动力就业呈现以下几个特点：
（一）中国人工智能的发展创造出大量的就业岗位
虽然中国AI企业数量不是世界第一，但中国在人工智能的产出上总量排在第一位，专利数量最多，并且吸收的投资总额也是全球最大的。中国人工智能发展迅猛，大数据技术日新月异，大量的相关就业岗位被创造，主要集中在智能体的研发、生产、应用等方面。随着人工智能在各领域应用程度的不断强化，新的就业需求会迎来大的增长。
（二）部分岗位的消失与替代
人工智能促进中国各产业的岗位升级。大量的人工智能产品会替代技术含量较低、重复性高的工作岗位，如电话接线员、打字员、会计、前台接待等，解放出来的人类需要进行更为高难度高层次的工作和学习，带动岗位升级，这是持续推进的过程。
（三）许多岗位已与人工智能结合
AI时代越来越多的岗位要求对人工智能工具进行理解和使用。随着人工智能在各行各业的应用落地，越来越多的人工智能工具、软件进入到人类的工作岗位中。虚拟手术室、物流机器人、智慧校园系统、智慧物业系统等人工智能时代的产物层出不穷。这对相关岗位的劳动者提出了要求，必须能够理解操作原理，熟悉工具操作。与人工智能结合的程度不同，各岗位的要求也是千差万别。但无论是哪个行业的劳动者，具备人工智能知识已经是必不可少的技能，否则在未来将容易被社会所淘汰。
三、AI时代背景下国内高等教育的不足
在国家的大力推动和支持下，部分高校设立了人工智能相关专业，自2017年《新一代人工智能发展规划》发布以来，高校人工智能学科和專业建设加快推进，全国30多所高校成立了AI学院，75所高校自主设置了89个人工智能相关二级学科或交叉学科。但是，这对于未来人工智能时代的人才需求而言远远不够，任重道远。尼古拉斯·尼葛洛庞帝曾说过“数字化生存天然具有赋权的本质，这一特质将引发积极的社会变迁。”这里的“赋权”指的就是通过外部环境的改变给予积极能量，人工智能时代的变迁是对高等教育的赋权，要解放传统教育下的劳动力，首先要改变的是高等教育中的人才培养模式。
目前，国内高校的普遍人才培养模式是与人工智能社会脱节的。具体表现在：
（一）仍带有前苏联教育模式的痕迹和逻辑惯性。中国高等教育在二十世纪五十年代借助前苏联专家的指导意见对教学管理制度进行改造并沿用至今。这些教育模式具有高度专门化的教学体系和高度集权的特点。此模式存在学科界限模糊，交叉学科融合不足的问题。 目前虽然部分中国高校紧锣密鼓地开始建设人工智能类学科，但此类学科涵盖范围低，区域差异明显，交叉学科均偏重于理工科类，而忽视了文科艺术类专业。这会不利于人工智能学科的全面、快速发展，若按照中国传统教学模式，我们的人工智能学科教育很可能落于人后，失去先机，这是需要突破的重要瓶颈。 （二）中国传统的高校教育对于受教育者的个性化培养不足，且受教育者普遍缺乏创新精神。人工智能大数据时代需要的是能够有创造力的、精细化程度较高的、综合能力强的复合型人才，而现有模式下培养的大学生普遍缺乏批判性思维、跨学科程度低、信息化处理能力薄弱、创造能力不足。在中國高等教育体制中，教师的教学方式都是以教授基础知识为主，注重认知能力的培养，却忽略了学生非认知能力缺乏这一事实。高校必须重视学生的个性化培养，使其更加有独立思考能力和创造性思维，才能适应人工智能时代。
（三）中国高等教育人工智能领域教学条件与师资条件不足。《中国人工智能发展报告2018》对比了全球高校人工智能杰出人才数量，中国没有高校进入前十名。尽管中国高校是国际人工智能人才投入量最大的，但杰出人才的数量却不理想。这与中国高校在人工智能领域的教学条件息息相关。中国高校是AI论文的高产出载体，但在实践教学方面却与发达国家有一定差距，国内的实践教学环境有待完善。师资方面，国内高校教师的人工智能专业素养不够，人工智能与本学科结合研究不深，并且对于人工智能学科国外教师的人才引进投入不足，导致人工智能学科的专业化教育出现了很大的断层。
（四）中国高等教育缺乏终身学习回流机制与平台。高速发展的社会，高速发展的人工智能，对于社会劳动者提出了更高的就业技能要求。在现代社会，接受传统教育的受教育者毕业后往往会意识到自己知识的缺乏，自身技能无法满足更高层次的社会需求和岗位需求，对个人职业生涯造成很大瓶颈，需要更多专业教育资源的加持才能往前走，这类现象已成为非常普遍的状态。虽然市面上已有很多教育培训机构提供平台和资源，但其权威性和专业性难以衡量，教学效果并不理想。高等教育接受者需要更高层次的教育资源，人工智能学科权威的终身学习平台的搭建任务最终还是需要落实到高校本身。
四、AI时代中国高等教育的改革
（一）借鉴欧美发达国家建设经验
欧美发达国家，比如英国、美国很早就进入了高等教育普及化状态，在人才培养方面有许多值得我们借鉴的地方。应对人工智能的革命风潮，美国选择发挥政府力量，积极帮助行业对接国外政府和企业在人工智能领域开展合作，促使各利益相关者参与教育变革，把企业、学界、政府三者联合起来，构建教育人工智能发展的变革氛围。[1]这是中国政府可以大力借鉴的措施。中国是社会主义社会，相对比资本主义社会，我们具有独特的优势，政府能够更加有效地发挥职能作用，协调各类资源和各方力量，建立健全教学改革机制，快速实现产学研合一的高效运作方式，推动中国人工智能高等教育发展的进程。
（二）自我反思与改革
（1）鼓励高校建设人工智能驱动型大学
中国固有的传统教学模式已多见弊端，中国高等教育规模庞大，一蹴而就的全面改革实现起来既有难度又有风险，政府应鼓励各类高校根据自身学科优势进行自主改革尝试，敢于突破原有学科设置的壁垒，将优势学科与人工智能进行结合尝试，找到自身最适合的人工智能学科的发展模式，建设人工智能驱动型大学。且无论文科理科都应积极寻找人工智能结合点，寻求文理科人工智能交叉学科的平衡。
（2）注重学生的个性化培养
有如人类的每一次革命，必定先是思想先改变再是行动上改变。中国大学生普遍缺乏的批判思维与创新能力的问题，需要教育者首先从思想上进行改变才能解决。即在教学上，教育者需要改变教学模式，以鼓励学生独立思考和自主实践为主。行动上，要制定个性化人才培养目标，建立现代化的人才培养过程评价体系，采用大数据技术持续性收集学生受教育过程、反应、结果的信息并进行分析，不断改进自身教学问题。
（3）优化人工智能领域教学条件与师资条件
要丰富人工智能优质实践资源，必须政府、学校、企业三方联动，政府提供全面的优质信息数据内容，制定相关积极政策，对高校适当放权，坚持优质师资人才引进，建立教师人工智能知识素养学习平台，加大人工智能课题支持力度;企业发挥自身灵活优势，线上线下结合为师生提供实践的平台和资源;学校积极建设人工智能交叉学科，建立奖励机制，鼓励师生大胆实践创新，推进各类学科高质量地人工智能化。
（4）建立终身学习回流机制与平台
随着人工智能的发展，信息知识的更新换代速度加快，人类需要不断地进行学习才能在这个时代中更好地生存。高等教育并不是阶段性的，在人工智能时代，它更是有了长期性和持续性的需要。政府和高校应建立终身学习回流的机制和平台，为每一个高等教育的受教育者能够持续性地保持较高的理论水平和实践水平提供平台和教育资源支持，让人工智能领域的高等教育人才质量能够优良且稳定。
参考文献：
[1]蒋鑫，洪明.从“NSTC 规划”到“CSIS 规划”：美国人工智能赋能教育的颠覆与创新[J].中国远程教育，2019（7）：27-37
[2]段世飞，张伟.人工智能时代英国高等教育变革趋向研究[J].比较教育研究，2019（1）：3-9
[3] 余小波，张欢欢. 人工智能时代的高等教育人才培养观探析[J].大学教育科学，2019（1）：75-81
[4]李文静，栗觅，奥顿.论人工智能时代高等教育改革[J].未来与发展，2019（3）：67-71
关键词：人工智能;高等教育改革;人才培养
随着人工智能时代的到来，人类社会将发生颠覆性的改变，原有的劳动力结构、社会产业结构等都受到巨大冲击。世界各国政府对此均高度重视，纷纷制定各类人工智能发展规划。而作为高质量人力资源输出窗口的高等教育，也正面临许多亟需解决的问题。全球有70%的AI人才来自高校，可见高校在优质劳动力的输出方面具有的重要地位。劳动力结构改变、就业岗位需求改变、部分职业被人工智能机器取代的风险增强等问题，都给全世界高校提出了非常高的要求。而带着“科技强国”和“科教兴国“战略目标的中国，在人工智能时代的大背景下，高等教育如何适应这场变革？高校现有的人才培养模式如何与时俱进？本文将对这些问题进行初步探讨。
一、国内人工智能发展现状
人工智能（Artificial Intelligence ），英文缩写为AI，这一概念是1956年在美国Dartmouth举行的历史上第一次人工智能研讨会上，由顶级科学家John McCarthy提出的。由此，人类社会正式拉开了人工智能时代的序幕。然而，人工智能真正进入人们眼帘并掀起人类工业革命以来最伟大技术变革的时间要延迟到90年代以后。
习近平在金砖国家工商论坛上的讲话中指出：“未来10年，将是世界经济新旧动能转换的关键10年。人工智能、大数据、量子信息、生物技术等新一轮科技革命和产业变革正在积聚力量，催生大量新产业、新业态、新模式，给全球发展和人类生产生活带来翻天覆地的变化。我们要抓住这个重大机遇，推动新兴市场国家和发展中国家实现跨越式发展。”
《中国人工智能发展报告2019》分析指出，美国人工智能的整体实力领先全球，在PCT专利数量、企业数量、融资规模、论文影响力指标（FWCI）上都位于世界第一。中国人工智能论文的发文量全球第一，企业数量、融资规模位于美国之后，排世界第二，而在论文影响力方面却相对落后。可见，我国的人工智能行业发展迅速，产业具有巨大的发展潜力，但与发达国家之间仍有一定距离。2017年7月国务院印发了《新一代人工智能规划》，意味着政府正式将人工智能提升到战略地位。规划强调，要加快培养聚集人工智能高端人才，一方面进行人才引进，一方面要求高校要建设人工智能学科，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。2018年4月，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，提出将完善人工智能领域人才培养体系作为三大任务之一。
二、人工智能的发展对劳动力就业的影响
随着“人工智能”的提出，人类迈入了第四次工业革命，人工智能时代来临，一如往常，每一次技术革命必然带来劳动力结构变革，新一代智能机器的开发、使用、改造呼唤具有更加博学且专业的复合型人才。
中国AI时代劳动力就业呈现以下几个特点：
（一）中国人工智能的发展创造出大量的就业岗位
虽然中国AI企业数量不是世界第一，但中国在人工智能的产出上总量排在第一位，专利数量最多，并且吸收的投资总额也是全球最大的。中国人工智能发展迅猛，大数据技术日新月异，大量的相关就业岗位被创造，主要集中在智能体的研发、生产、应用等方面。随着人工智能在各领域应用程度的不断强化，新的就业需求会迎来大的增长。
（二）部分岗位的消失与替代
人工智能促进中国各产业的岗位升级。大量的人工智能产品会替代技术含量较低、重复性高的工作岗位，如电话接线员、打字员、会计、前台接待等，解放出来的人类需要进行更为高难度高层次的工作和学习，带动岗位升级，这是持续推进的过程。
（三）许多岗位已与人工智能结合
AI时代越来越多的岗位要求对人工智能工具进行理解和使用。随着人工智能在各行各业的应用落地，越来越多的人工智能工具、软件进入到人类的工作岗位中。虚拟手术室、物流机器人、智慧校园系统、智慧物业系统等人工智能时代的产物层出不穷。这对相关岗位的劳动者提出了要求，必须能够理解操作原理，熟悉工具操作。与人工智能结合的程度不同，各岗位的要求也是千差万别。但无论是哪个行业的劳动者，具备人工智能知识已经是必不可少的技能，否则在未来将容易被社会所淘汰。
三、AI时代背景下国内高等教育的不足
在国家的大力推动和支持下，部分高校设立了人工智能相关专业，自2017年《新一代人工智能发展规划》发布以来，高校人工智能学科和專业建设加快推进，全国30多所高校成立了AI学院，75所高校自主设置了89个人工智能相关二级学科或交叉学科。但是，这对于未来人工智能时代的人才需求而言远远不够，任重道远。尼古拉斯·尼葛洛庞帝曾说过“数字化生存天然具有赋权的本质，这一特质将引发积极的社会变迁。”这里的“赋权”指的就是通过外部环境的改变给予积极能量，人工智能时代的变迁是对高等教育的赋权，要解放传统教育下的劳动力，首先要改变的是高等教育中的人才培养模式。
目前，国内高校的普遍人才培养模式是与人工智能社会脱节的。具体表现在：
（一）仍带有前苏联教育模式的痕迹和逻辑惯性。中国高等教育在二十世纪五十年代借助前苏联专家的指导意见对教学管理制度进行改造并沿用至今。这些教育模式具有高度专门化的教学体系和高度集权的特点。此模式存在学科界限模糊，交叉学科融合不足的问题。 目前虽然部分中国高校紧锣密鼓地开始建设人工智能类学科，但此类学科涵盖范围低，区域差异明显，交叉学科均偏重于理工科类，而忽视了文科艺术类专业。这会不利于人工智能学科的全面、快速发展，若按照中国传统教学模式，我们的人工智能学科教育很可能落于人后，失去先机，这是需要突破的重要瓶颈。 （二）中国传统的高校教育对于受教育者的个性化培养不足，且受教育者普遍缺乏创新精神。人工智能大数据时代需要的是能够有创造力的、精细化程度较高的、综合能力强的复合型人才，而现有模式下培养的大学生普遍缺乏批判性思维、跨学科程度低、信息化处理能力薄弱、创造能力不足。在中國高等教育体制中，教师的教学方式都是以教授基础知识为主，注重认知能力的培养，却忽略了学生非认知能力缺乏这一事实。高校必须重视学生的个性化培养，使其更加有独立思考能力和创造性思维，才能适应人工智能时代。
（三）中国高等教育人工智能领域教学条件与师资条件不足。《中国人工智能发展报告2018》对比了全球高校人工智能杰出人才数量，中国没有高校进入前十名。尽管中国高校是国际人工智能人才投入量最大的，但杰出人才的数量却不理想。这与中国高校在人工智能领域的教学条件息息相关。中国高校是AI论文的高产出载体，但在实践教学方面却与发达国家有一定差距，国内的实践教学环境有待完善。师资方面，国内高校教师的人工智能专业素养不够，人工智能与本学科结合研究不深，并且对于人工智能学科国外教师的人才引进投入不足，导致人工智能学科的专业化教育出现了很大的断层。
（四）中国高等教育缺乏终身学习回流机制与平台。高速发展的社会，高速发展的人工智能，对于社会劳动者提出了更高的就业技能要求。在现代社会，接受传统教育的受教育者毕业后往往会意识到自己知识的缺乏，自身技能无法满足更高层次的社会需求和岗位需求，对个人职业生涯造成很大瓶颈，需要更多专业教育资源的加持才能往前走，这类现象已成为非常普遍的状态。虽然市面上已有很多教育培训机构提供平台和资源，但其权威性和专业性难以衡量，教学效果并不理想。高等教育接受者需要更高层次的教育资源，人工智能学科权威的终身学习平台的搭建任务最终还是需要落实到高校本身。
四、AI时代中国高等教育的改革
（一）借鉴欧美发达国家建设经验
欧美发达国家，比如英国、美国很早就进入了高等教育普及化状态，在人才培养方面有许多值得我们借鉴的地方。应对人工智能的革命风潮，美国选择发挥政府力量，积极帮助行业对接国外政府和企业在人工智能领域开展合作，促使各利益相关者参与教育变革，把企业、学界、政府三者联合起来，构建教育人工智能发展的变革氛围。[1]这是中国政府可以大力借鉴的措施。中国是社会主义社会，相对比资本主义社会，我们具有独特的优势，政府能够更加有效地发挥职能作用，协调各类资源和各方力量，建立健全教学改革机制，快速实现产学研合一的高效运作方式，推动中国人工智能高等教育发展的进程。
（二）自我反思与改革
（1）鼓励高校建设人工智能驱动型大学
中国固有的传统教学模式已多见弊端，中国高等教育规模庞大，一蹴而就的全面改革实现起来既有难度又有风险，政府应鼓励各类高校根据自身学科优势进行自主改革尝试，敢于突破原有学科设置的壁垒，将优势学科与人工智能进行结合尝试，找到自身最适合的人工智能学科的发展模式，建设人工智能驱动型大学。且无论文科理科都应积极寻找人工智能结合点，寻求文理科人工智能交叉学科的平衡。
（2）注重学生的个性化培养
有如人类的每一次革命，必定先是思想先改变再是行动上改变。中国大学生普遍缺乏的批判思维与创新能力的问题，需要教育者首先从思想上进行改变才能解决。即在教学上，教育者需要改变教学模式，以鼓励学生独立思考和自主实践为主。行动上，要制定个性化人才培养目标，建立现代化的人才培养过程评价体系，采用大数据技术持续性收集学生受教育过程、反应、结果的信息并进行分析，不断改进自身教学问题。
（3）优化人工智能领域教学条件与师资条件
要丰富人工智能优质实践资源，必须政府、学校、企业三方联动，政府提供全面的优质信息数据内容，制定相关积极政策，对高校适当放权，坚持优质师资人才引进，建立教师人工智能知识素养学习平台，加大人工智能课题支持力度;企业发挥自身灵活优势，线上线下结合为师生提供实践的平台和资源;学校积极建设人工智能交叉学科，建立奖励机制，鼓励师生大胆实践创新，推进各类学科高质量地人工智能化。
（4）建立终身学习回流机制与平台
随着人工智能的发展，信息知识的更新换代速度加快，人类需要不断地进行学习才能在这个时代中更好地生存。高等教育并不是阶段性的，在人工智能时代，它更是有了长期性和持续性的需要。政府和高校应建立终身学习回流的机制和平台，为每一个高等教育的受教育者能够持续性地保持较高的理论水平和实践水平提供平台和教育资源支持，让人工智能领域的高等教育人才质量能够优良且稳定。
参考文献：
[1]蒋鑫，洪明.从“NSTC 规划”到“CSIS 规划”：美国人工智能赋能教育的颠覆与创新[J].中国远程教育，2019（7）：27-37
[2]段世飞，张伟.人工智能时代英国高等教育变革趋向研究[J].比较教育研究，2019（1）：3-9
[3] 余小波，张欢欢. 人工智能时代的高等教育人才培养观探析[J].大学教育科学，2019（1）：75-81
[4]李文静，栗觅，奥顿.论人工智能时代高等教育改革[J].未来与发展，2019（3）：67-71