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産業觀察:AI産業上演“搶人大戰” 人才培養如何大步跟上?

作者:金台資訊

來源:人民網 原創稿

近月來,中國科技企業圈熱點不斷。前腳,百度、阿裡、訊飛等多家老牌網際網路公司高調投入大語言模型賽道;後腳,光年之外、深言科技、百川智能等初創公司也相繼宣布獲得億級資金支援……

這場面向“通用人工智能”的産業新熱潮,也引爆了新一輪的“搶人大戰”。高端人才薪資水漲船高,人工智能領域的人才供給和市場需求之間的結構性沖突也日益凸顯。面對産業“高歌猛進”,大陸在人工智能人才培養方面的短闆應如何補齊?

博士年薪百萬 高端人才“搶手”

“每天各種新聞和論文都刷不完,都快沒時間讀書了。”一位從事AI研究的行業人士感慨道。目前,國内衆多網際網路企業、創業企業在大模型領域加快布局,他所在的公司也不例外。

今年4月,随着所在公司正式組建了新的大模型團隊,他也順勢從原先的語音團隊“改行”成為了大模型團隊的一員。團隊的持續擴張是這幾個月來公司最大的變化,“工位快不夠用了”。

在這一輪大模型熱潮中,人才稀缺問題首當其沖。《麻省理工科技評論》認為,在以人才、資料、資本和硬體為四大因素的人工智能生态系統中,人才的重要性是最為突出的。“他們是算法和硬體創新的主要推動力,并且從長遠看,人才比資料更重要。”

作為飛速發展的新興領域,大陸人工智能人才缺口一直存在。獵聘報告顯示,人工智能人才的緊缺程度持續高于網際網路總體水準,尤其是在2020年後呈現迅速上升态勢。

此番“大模型”産業競争的打響,更是将這種人才供需沖突推至了風口浪尖。重金攬才的廣告層出不窮,互相挖角的情形也屢見不鮮,“動不動一個團隊就被挖走了”令不少公司深感無奈,有項目甚至打出了“實習薪資不設上限”的宣傳口号。

業内人士透露,中美兩國真正有過大模型研發經驗的人非常少,“加起來也就百十号人”,而這些人目前都面臨科技大廠和創業公司的追捧,“工資開得非常高”。

歐盟科學院院士、中國人工智能學會名譽副理事長、電子科技大學講席教授任福繼對人民網記者表示:“整體而言,人工智能行業的人才需求不會出現颠覆式變化。但與GPT緊密相關的預訓練模型、對話機器人、AIGC等領域将出現人才缺口。”

湖南大學資訊科學與工程學院博士生導師張大方表示,“目前的AI大模型本質上仍然是一種軟體,遵從軟體生命周期原則,前期開發人才需求量較大,應用人才需求量較小。但在軟體成熟定型獲得市場認可後,中後期應用人才需求量會顯著上升,而開發人才需求量會逐漸回落。未來,能‘用好大模型’的應用人才将大有用武之地,其薪酬也會水漲船高。”

拔尖領軍人才稀缺 人才結構尚需完善

在人才争奪戰愈演愈烈之時,ChatGPT團隊也成為各方争相對标的“夢之隊”。根據OpenAI官網公開的資料統計,為ChatGPT項目做出貢獻的人員共87人。這個不足百人的團隊平均年齡僅32歲,絕大多數擁有名校學曆,以及全球知名企業工作經曆,本、碩、博人數相對均衡,幾乎各占三分之一。其顯著的共同特征是 “年紀很輕”“背景豪華”“聚焦技術”“積累深厚”和“崇尚創業”。

浙江大學中國科教戰略研究院課題組2022年釋出的一份報告顯示,在AI領域,美國無論是科研人才還是産業人才,基礎人才還是拔尖人才數量上全面占據領先優勢,中國的優秀人才密集分布在高校和科研機構,産業界人才缺口較大。

任福繼分析,中國擁有龐大的人口和龐大的教育系統,但在高端人才培養上相對滞後。此外,中國企業和人才更側重考慮商業與應用,在底層技術、原始創新方面仍存在不足。

脈脈資料顯示,國内人工智能行業算法方向人才招聘難度最大,熱度最高,在最難招的前十名崗位中占據7席。近九成算法工程師需要碩博學曆。

而從供給來看,大學人才是主體,占比62.7%,其次是碩士,占比22.1%。人才供給量最大的是雙一流高校,專業領域主要分布在計算機科學與技術、電子資訊、大資料工程、資訊與通信工程等專業。

“ChatGPT的出現,并不是人工智能研究方向上有多大的改變,實際上是人工智能幾大技術發展交融的結果。”英國皇家工程院院士、歐洲科學院院士、香港科技大學首席副校長郭毅可告訴人民網記者,這意味着未來對人工智能人才的要求更加全面,更需要有精深的技術造詣、深厚的數理人文基礎的複合型人才。

校企聯合、注重交叉 打造AI人才培養高地

多位專家學者指出,目前大陸高校的AI人才培養面臨兩大突出問題:一是高端人才稀缺,二是人才培養與産業應用脫節。

為此,高校正在不斷完善人工智能學科建設。據了解,自2017年北京航空航天大學設立全國首個人工智能專業、中國科學院大學新設立人工智能技術學院以來,人工智能專業人才培養的步伐逐漸加快。目前已有超過400所高校開辦了人工智能大學專業,越來越多的高校将相關學科建設列為重要任務。

新學院、新專業,學科建設仍在起步階段,AI人才培養模式也在不斷探索中。

清華大學“姚班”的全英文課程,“智班”的AI+X交叉項目;北京大學“圖靈”班的數理優勢;中國科技大學“所系結合”的辦學模式……高校依托各自的既有優勢,在人工智能人才培養方面形成了的不同特色。

在課程設定上,高校正逐漸凝練一套适應學科發展的教學體系。北京航空航天大學人工智能研究院副教授季夢奇介紹,北航設定了人工智能大學專業,教學體系強調“智能理論+共性技術+重大系統平台”相結合,與其他專業相比,更注重數學基礎和學科交叉。他還經常鼓勵學生參加各種比賽,以培養他們實際解決問題的能力。

中國科學院自動化研究所研究員曾毅表示,人工智能科學體系不僅與自然科學有關,還與人文科學、社會科學緊密相關。未來人工智能人才的培養還需要加強倫理、法律等方面的課程和實踐。

校企聯合共同提高AI人才品質,也已逐漸成為高校和企業的共識。近年來,校企雙方通過共建校企聯合研發中心、校企聯合實驗室等,讓教學内容可以緊跟産業一線的同時,也能更有針對性地為企業培養具有實戰經驗的人才。頭部企業陸續與多所高校開展深度合作,比如百度,目前其已與全國100多所高校聯合進行人才培養。

在郭毅可看來,人才的“多樣性”非常重要。他表示,沒有必要為人才實施一種标準,而是要讓各種各樣的人才自由地發揮他們自身的才華。“如果大家都學習一種模式,那就難以培養出很好的人才團隊。”