全球人工智能人才流动趋势判断与中国对策

◆丁佳豪 赵程程 / 文

人才是赢得全球人工智能技术竞争的关键要素。在各国发布的人工智能战略中，对本土人才的培养和对国际人才的争夺一直是其中的重要组成部分。国务院《新一代人工智能发展规划》直接指出我国AI尖端人才远远不能满足需求，要把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，坚持培养和引进相结合，建成中国人工智能人才高地。基于此，课题组对全球人工智能人才流动趋势进行分析，并提出我国人工智能人才战略的阶段性部署意见。

一、全球人工智能人才流动特征分析

1.人才数量增长迅猛，跨部门、跨地区人才流动频繁

总体上，全球人工智能人才流动与分布主要呈现以下特征：一是随着各国在人工智能领域的战略布局，人才数量呈快速增长状态。Element AI统计数据显示，2007年到2020年间在arXiv上发表文章的作者总数平均每年增长52.69%。特别是2020年由于疫情因素导致线上会议增多，九大顶级会议的参会人数更是增长了将近一倍。二是由于科技巨头开出的超高薪酬，AI人才流动呈现出较强的从学术界流向产业界的趋势特征。根据爱思唯尔对美国、欧洲、中国三地人工智能人才跨部门流动的调查，相较于美国AI人才流动本土内循环的特征，中国和欧洲的人才呈现出较强的流向国外产业界（外循环）的态势。马可波罗智库相关数据显示，全球53%的顶级AI研究人员都带有“移民”属性，即读完本科之后前往另一个国家深造或工作，而在这部分具有“移民”标签的AI科学家当中，中国排第一。

2.美国AI从业人员与产品应用存在种族歧视

斯坦福《AI Index 2021 Report》数据分析发现，美国对AI人才的包容度偏低，存在种族歧视。2019年美国的AI博士新毕业生中，白人（非西班牙裔）所占比例最大（45.6%），其次是亚裔（22.4%）。相比之下，西班牙裔和非裔美国人占比较小，分别为3.2%和2.4%，种族不均衡现象明显。AI开发进程中同质化的开发者群体会延续某种“惯性”，导致AI产品呈现种族特性。斯坦福在对美国五大领军企业（苹果、IBM、谷歌、亚马逊、微软）的语音转文技术进行测试时就发现，自动语音识别（ASR）系统对不同种族的适用度相差较大，发生在黑人身上的错误率将近白人的两倍。

3.疫情冲击降低全球人才需求增速，北美地区需求总量下降约10%

虽然全球人工智能人才一直呈现供不应求状态，但在2020年疫情期间这种高需求却迎来了大降温。据Element AI发布的《2020 global AI talent report》，2019～2020年数据分析师的职位需求增速下降了30%，数据科学家下降了27%，机器学习工程师下降了20%，研究人员下降了21%。其中值得关注的是，美国的AI岗位发布总数下降了8.2%，从2019年的325724个岗位减少到2020年的300999个，是其6年来首次下降。相反，受特朗普政府为保障疫情期间美国本土公民就业而发布的诸如暂停发放绿卡等新签证政策的影响，我国海外研究人员引进政策表现出前所未有的成效，人才需求增长145.6%，增速较2018年提高37%。由此可见，疫情对全球人工智能行业冲击较大，抓住疫情常态化机遇保持人才流入增速，是当前我国人工智能国际人才引进战略的突破口之一。

二、我国人工智能人才战略阶段性部署建议

不谋万世者，不足谋一时；不谋全局者，不足谋一隅。我国人工智能本土企业从低附加值的加工产业向高附加值的创新体系转型，既面临技术创新的瓶颈，又面临美国主导的技术封锁和制约。如果此时我国尝试在人工智能关键点实施全方位突破，势必遭遇美国及其同盟国的刁难和抵制。因此，我国人工智能人才战略布局应该分阶段、找重点，有的放矢、精准发力，从“赢得技术竞争”走向“重塑国际权力格局”。

AI人才战略作为我国AI战略的关键组成部分，要围绕着“技术”和“权力”展开：一方面以AI总体战略为蓝图，扬长补短，重点部署人才的培育和争夺；另一方面依靠既有的资源优势和技术优势，对人工智能技术的规则体系话语权进行争夺，从而影响国际权力格局。具体分为三个阶段，如表1。

表1 中国人工智能人才战略阶段性部署建议

第一阶段：聚焦人才本土培育和国际人才争夺

引才不设“高门槛”。为填补中国AI国际人才缺口，政府在吸引人才时不应只瞄准高端人才，而要降低门槛拓宽引才的“半径”。引才方式上，不能单靠资金诱惑，更要在实现人才的价值感、认同感上下功夫，激活人才“此心安处是吾乡”的归属感。同时，要从稳定就业、亲属落户、增进文化认同等多方面保障人才的日常生活，真正让人才得实惠、有理想、能绽放。

留才不做“拦路虎”。随着AI技术和国家安全的深度捆绑，开放性世界经济体系遭遇碎片化危机，此时要警惕“技术民族主义”，不应设卡阻拦人才流动，而要以更开放的姿态促进国际交流。长材靡入用，大厦失巨楹。留才，关键是通过打造研究平台和成熟的产业生态给人才无限的发展希望和浓厚的科研氛围，激发人才的潜能，实现人才的价值，使其能动地在攻克核心技术上作出贡献、有所作为。

育才得从“娃娃抓”。充足的“预备军”是中国能够持续赢得AI技术竞争的重要保障。中小学阶段是一个人培养兴趣的关键时期。这个阶段的学生具有强烈的好奇心和求知欲，只要稍加引导便能够在他们的心中埋下人工智能的种子，遇到合适的土壤就会生根发芽。因此，必须推进教育体系改革，将STEM课程渗透到K-12教育中，加强基础教育阶段AI师资队伍的建设，将更多前沿知识普及给青少年。

第二阶段：优化公私合作范式激发人才能动性

为激发人才能动性，要提供更为灵活的公私合作范式，即突破传统的“高校-科研机构-企业”研发合作范式，形成涉及主体更为广泛的公私研发合作模式——“科研-军方-商业”新型模式，发挥国家重点实验室、技术创新中心和军工研究所的科研资源，激发人才群体的创新性和创造力。

为人才提供更为广阔的天地，拓宽AI技术应用场景。高赋能的AI技术，在对传统产业产生冲击时，也会为经济发展带来新增量。传统的学科边界变得模糊，产业的边界也不再清晰。伴随着各种应用场景的开启，技术发展将不断催生新的产业，也必然开辟更多新职业和新岗位。

第三阶段：提升AI国际话语权

抢占全球人工智能战略高地，人才是关键。通过我国AI人才战略，打造一批国际顶尖的人才队伍，切实发挥顶尖人才的“虹吸效应”，主导国际政治格局，提升我国AI国际话语权。

深化国际人才交流与合作。美国已经意识到单方面中止与中国在人工智能领域研发合作和商业贸易带来的不利影响，因为与中国广泛的技术脱钩只可能使美国大学和企业失去稀缺的人工智能和STEM人才，因此提出“在合作中的竞争”，即在合作中建立技术弹性，减少非法技术转让威胁，保护美国国家安全。在全球人工智能创新体系中，中美长期战略竞争的客观存在要求“共生格局”成为两国竞争的基本要义。中国可以鼓励国内机构与美国人工智能创新创业企业的人才交流合作。这些小企业往往聚集在距离美国政府权力机构较偏远的地区，对投融资的需求比较迫切，政府监管较弱，和国内机构容易形成合作关系。

参与和主导国际标准的制定。AI技术的进步带来了经济利益的同时，也引发新型社会伦理安全等新问题、新难题。中国拥有丰富的应用场景，可以为探索新技术新规则提供试验载体和空间，完全有底气、有实力和美国等国家共同商讨人工智能治理的国际规则，制定人工智能研发与应用伦理道德框架，谱写人工智能全球社会治理的“共赢”方案。