产业观察:AI产业上演“抢人大战” 人才培养如何大步跟上? 热门

时间:2023-06-06 19:42:21来源:人民网

近月来,中国科技企业圈热点不断。前脚,百度、阿里、讯飞等多家老牌互联网公司高调投入大语言模型赛道;后脚,光年之外、深言科技、百川智能等初创公司也相继宣布获得亿级资金支持……

这场面向“通用人工智能”的产业新热潮,也引爆了新一轮的“抢人大战”。高端人才薪资水涨船高,人工智能领域的人才供给和市场需求之间的结构性矛盾也日益凸显。面对产业“高歌猛进”,我国在人工智能人才培养方面的短板应如何补齐?

博士年薪百万 高端人才“抢手”


(资料图片仅供参考)

“每天各种新闻和论文都刷不完,都快没时间读书了。”一位从事AI研究的行业人士感慨道。当前,国内众多互联网企业、创业企业在大模型领域加快布局,他所在的公司也不例外。

今年4月,随着所在公司正式组建了新的大模型团队,他也顺势从原先的语音团队“改行”成为了大模型团队的一员。团队的持续扩张是这几个月来公司最大的变化,“工位快不够用了”。

在这一轮大模型热潮中,人才稀缺问题首当其冲。《麻省理工科技评论》认为,在以人才、数据、资本和硬件为四大因素的人工智能生态系统中,人才的重要性是最为突出的。“他们是算法和硬件创新的主要推动力,并且从长远看,人才比数据更重要。”

作为飞速发展的新兴领域,我国人工智能人才缺口一直存在。猎聘报告显示,人工智能人才的紧缺程度持续高于互联网总体水平,尤其是在2020年后呈现迅速上升态势。

此番“大模型”产业竞争的打响,更是将这种人才供需矛盾推至了风口浪尖。重金揽才的广告层出不穷,相互挖角的情形也屡见不鲜,“动不动一个团队就被挖走了”令不少公司深感无奈,有项目甚至打出了“实习薪资不设上限”的宣传口号。

业内人士透露,中美两国真正有过大模型研发经验的人非常少,“加起来也就百十号人”,而这些人当前都面临科技大厂和创业公司的追捧,“工资开得非常高”。

欧盟科学院院士、中国人工智能学会名誉副理事长、电子科技大学讲席教授任福继对人民网记者表示:“整体而言,人工智能行业的人才需求不会出现颠覆式变化。但与GPT紧密相关的预训练模型、对话机器人、AIGC等领域将出现人才缺口。”

湖南大学信息科学与工程学院博士生导师张大方表示,“当前的AI大模型本质上仍然是一种软件,遵从软件生命周期原则,前期开发人才需求量较大,应用人才需求量较小。但在软件成熟定型获得市场认可后,中后期应用人才需求量会显著上升,而开发人才需求量会逐步回落。未来,能‘用好大模型’的应用人才将大有用武之地,其薪酬也会水涨船高。”

拔尖领军人才稀缺 人才结构尚需完善

在人才争夺战愈演愈烈之时,ChatGPT团队也成为各方争相对标的“梦之队”。根据OpenAI官网公开的数据统计,为ChatGPT项目做出贡献的人员共87人。这个不足百人的团队平均年龄仅32岁,绝大多数拥有名校学历,以及全球知名企业工作经历,本、硕、博人数相对均衡,几乎各占三分之一。其显著的共同特征是 “年纪很轻”“背景豪华”“聚焦技术”“积累深厚”和“崇尚创业”。

浙江大学中国科教战略研究院课题组2022年发布的一份报告显示,在AI领域,美国无论是科研人才还是产业人才,基础人才还是拔尖人才数量上全面占据领先优势,中国的优秀人才密集分布在高校和科研机构,产业界人才缺口较大。

任福继分析,中国拥有庞大的人口和庞大的教育系统,但在高端人才培养上相对滞后。此外,中国企业和人才更侧重考虑商业与应用,在底层技术、原始创新方面仍存在不足。

脉脉数据显示,国内人工智能行业算法方向人才招聘难度最大,热度最高,在最难招的前十名岗位中占据7席。近九成算法工程师需要硕博学历。

而从供给来看,本科人才是主体,占比62.7%,其次是硕士,占比22.1%。人才供给量最大的是双一流高校,专业领域主要分布在计算机科学与技术、电子信息、大数据工程、信息与通信工程等专业。

“ChatGPT的出现,并不是人工智能研究方向上有多大的改变,实际上是人工智能几大技术发展交融的结果。”英国皇家工程院院士、欧洲科学院院士、香港科技大学首席副校长郭毅可告诉人民网记者,这意味着未来对人工智能人才的要求更加全面,更需要有精深的技术造诣、深厚的数理人文基础的复合型人才。

校企联合、注重交叉 打造AI人才培养高地

多位专家学者指出,当前我国高校的AI人才培养面临两大突出问题:一是高端人才稀缺,二是人才培养与产业应用脱节。

为此,高校正在不断完善人工智能学科建设。据了解,自2017年北京航空航天大学设立全国首个人工智能专业、中国科学院大学新设立人工智能技术学院以来,人工智能专业人才培养的步伐逐步加快。目前已有超过400所高校开办了人工智能本科专业,越来越多的高校将相关学科建设列为重要任务。

新学院、新专业,学科建设仍在起步阶段,AI人才培养模式也在不断探索中。

清华大学“姚班”的全英文课程,“智班”的AI+X交叉项目;北京大学“图灵”班的数理优势;中国科技大学“所系结合”的办学模式……高校依托各自的既有优势,在人工智能人才培养方面形成了的不同特色。

在课程设置上,高校正逐步凝练一套适应学科发展的教学体系。北京航空航天大学人工智能研究院副教授季梦奇介绍,北航设置了人工智能本科专业,教学体系强调“智能理论+共性技术+重大系统平台”相结合,与其他专业相比,更注重数学基础和学科交叉。他还经常鼓励学生参加各种比赛,以培养他们实际解决问题的能力。

中国科学院自动化研究所研究员曾毅表示,人工智能科学体系不仅与自然科学有关,还与人文科学、社会科学紧密相关。未来人工智能人才的培养还需要加强伦理、法律等方面的课程和实践。

校企联合共同提高AI人才质量,也已逐渐成为高校和企业的共识。近年来,校企双方通过共建校企联合研发中心、校企联合实验室等,让教学内容可以紧跟产业一线的同时,也能更有针对性地为企业培养具有实战经验的人才。头部企业陆续与多所高校开展深度合作,比如百度,目前其已与全国100多所高校联合进行人才培养。

在郭毅可看来,人才的“多样性”非常重要。他表示,没有必要为人才实施一种标准,而是要让各种各样的人才自由地发挥他们自身的才华。“如果大家都学习一种模式,那就难以培养出很好的人才团队。”

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