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    光明日报 2022年01月20日 星期四

    美国如何强力布局人工智能教育

    作者:苏红 《光明日报》( 2022年01月20日 14版)

        光明图片/视觉中国

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        光明图片/视觉中国

      【环球视野】 

      近年来,以中美为代表的人工智能第一梯队国家和英国、法国、德国、加拿大等人工智能特色发展国家都在国家层面密集发布相关政策规划,布局人工智能产业、研发和教育,抓住人工智能技术带来的发展机遇,以期在不久的未来占据领先位置。

      美国智库新美国安全中心去年发布报告提出,美国政府必须制定一个整体而连贯的战略框架来整合各项战略计划,以保持在技术领域的领导地位。《2021年美国创新和竞争法案》更是旗帜鲜明点出人工智能为关键领域,并将其作为美国应对挑战的重点。

    强化人工智能教育体系化布局

      通过政策和法律扩大人工智能战略布局。近年来,美国联邦政府密集出台国家政策和法案,不断加强布局,逐步深化落实,为人工智能教育提供强力政策和法律保障。

      2016年,美国密集发布《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能研究与发展战略计划》和《人工智能、自动化与经济》三份报告。这些报告均由白宫科技政策办公室(OSTP)的国家科技委员会(NSTC)牵头起草,应对人才需求变化、聚焦人工智能重点领域,将人工智能提升到国家战略高度,为人工智能持续发展奠定基础。

      为维持美国在人工智能技术上的领导地位,2019年和2020年,美国发布多份人工智能战略文件,加大人工智能布局,加速人工智能发展。2019年2月,特朗普签署《维护美国在人工智能领域的领导地位》行政令,随后发布《美国人工智能倡议》,阐述了增加研究投入、释放人工智能数据和模型等资源、制定人工智能治理标准、构建人才队伍、参与国际合作等五个发展人工智能的重点领域。2019年6月,更新《国家人工智能研究发展战略计划》,不仅优化了2016年的七个重点领域,还增加了第八项重点领域:扩大公私合作伙伴关系,加速人工智能的发展。2019年11月,发布《人工智能伦理道德标准》。2020年,发布《人工智能倡议首年年度报告》,回顾在人工智能方面取得的进展,提出未来人工智能发展的长期愿景。美国国防部2020年发布《人工智能教育战略》,通过引领人工智能、促进人工智能发展、开发人工智能工具、增进人工智能应用、提升劳动力人工智能素养等举措,促进人工智能的开发与应用,培养全球人工智能领军人才,从而保障国家安全,促进经济繁荣以及确保美国人工智能技术在国际上的领先地位。

      2021年1月,美国正式颁布《2020年国家人工智能倡议法案》,旨在确保美国在全球AI技术领域保持领先地位,将美国人工智能计划编入法典,保障增加研究投入、获取计算和数据资源、设置技术标准、建立劳动力系统及与盟友展开合作。2021年6月,国会下属的政府问责署(GAO)发布人工智能问责框架,围绕治理、数据、表现和监测这四个互补的主题,并对每个主题涉及的关键实践做法、系列问题和问责程序等进行了阐释,以帮助确保联邦机构和参与人工智能系统设计、开发、部署和持续监测的其他实体负责任地使用人工智能,不仅体现了对人工智能伦理的深切关注,而且为今后人工智能政策和立法确立了原则和方向。

      设立专门机构。为了更好地落实人工智能国家战略,2021年1月,根据《2020年国家人工智能倡议法案》以及《2021财年国防授权法案》,美联邦政府成立了专门的国家人工智能倡议办公室,作为未来美国整个创新生态系统的国家人工智能研究和政策的中心,负责监督和实施国家人工智能战略。2021年6月,拜登政府白宫科技政策办公室(OSTP)和国家科学基金会(NSF)宣布成立“国家人工智能研究资源工作组”,研究建立国家人工智能研究资源的可行性,并制订路线图详细说明如何建立和维持这种资源。这个特别工作组由12名来自政府、学术界和私营组织的技术专家组成,将在2022年向国会提交报告,就国家人工智能研究资源的所有权及管理、治理模式、更好地传播高质量政府数据集的机会、安全、隐私、公民权利和自由、维持资源的方案等问题提出对策建议。该工作组在工作过程中,将整合各界专家和利益相关者的力量,跨机构合作,利用云计算资源支持联邦政府资助的人工智能研究和开发。建立国家人工智能研究资源旨在提供一个共享的国家人工智能研究基础设施,为人工智能研究人员和跨学科、跨领域的学生提供可访问的计算资源、高质量数据、教育工具和用户支持,从而使美国所有不同类型的人工智能研究人员都能平等接触资源、民主参与探索促进人工智能的创新想法。该小组还将起草一份创建人工智能研究资源的战略文件,在一定程度上能够让研究人员安全地访问从人口统计到健康状况和驾驶习惯的美国人口的匿名数据储存。在全社会高度重视个人隐私的环境下,美国推出这样一个举措,尽管备受质疑和压力重重,但还是一往无前,可见其重要性和政府的决心。

    加大人工智能人才全民化培养力度

      组建多元化人工智能人才队伍。美国为了持续领跑全球人工智能发展,确立了多元化、全民化人工智能人才培养目标,全学段覆盖,多途径支持,将专业跨度从人工智能拓展到科学、技术、数学和工程等多学科和跨学科领域,将培养范围从拔尖人才扩大到包括弱势群体在内的各学段学生和成年劳动力在内的全民人工智能技能提升。2019年8月,美国国家科学基金会(NSF)下属计算社区联盟(简称CCC)与人工智能协会联合发布《未来20年美国人工智能研究路线图》,建议对全能型劳动力队伍进行重组和培训,包括开发各级人工智能课程、实施高级人工智能学位招生和人才留存计划,提升少数群体和弱势群体参与度、促进新兴跨学科人工智能领域发展、培训高技能人工智能工程师和技术人员以及劳动力再培训等。在《人工智能倡议首年年度报告》中,将培养人工智能人才作为一项关键政策和行动方针,并提出一系列具体举措,包括:使教育适应未来劳动力的需要。其中,要培养对象包括从技术新手到能够使用人工智能工具的人员,以及在人工智能最前沿领域开拓创新的专家。为了让劳动者做好使用人工智能技术的准备,政府、企业和其他组织机构需要更加关注STEM教育人才领域以及技术学徒、再就业培训,让他们掌握的技能能够更好地适应行业发展需求。

      强化STEM人才培养。2017年9月,美国教育部长的总统备忘录强调对STEM教育的重视,计划每年至少投入2亿美元用于促进高质量的计算机科学和STEM教育。2018年12月,白宫公布“北极星计划”——《规划成功路线:美国STEM教育行动方略》,提出美国未来五年STEM教育战略的愿景和目标。其愿景即,所有的美国公民都将终身受益于高质量的STEM教育,而美国将成为全球在STEM领域的国民素养、发明创造和劳动力就业方面的领导者。具体目标包括:一是为STEM教育的普及建立强大的基础;二是增加STEM教育的多样性、公平性和包容性;三是为未来的STEM劳动力做好准备。2020年,美国国家航空航天局投资STEM领域,为美国学生提供学习体验。美国国会拨款1.2亿美元的宇航局STEM参与计划,为学生提供了多种活动,包括直接颁发宇航局实习和研究的奖学金,挑战和比赛,教育资源和教育机会,对为开展研究和开发、能力建设和创造学生学习机会的教育机构提供竞争性奖励等。在宇航局STEM参与办公室(OSTEM)和各中心及职能机构等组织的共同努力下,丰富多样的STEM教育活动和产品吸引着学生积极参与,为培养未来STEM人才,全方位提高STEM素养奠定了坚实基础。《2021年美国创新和竞争法案》以立法形式提出,旨在加大理工科教育投入,推动理工科学员向理工科人力资源转化。该法案提出在国家科学基金会(NSF)设立一个新的“技术与创新局”(DTI),加速技术商业化,加强美国在关键技术方面的领导地位,通过奖学金和研究金发放,推动STEM劳动力培养和发展。

      提升全民数字素养。数字素养是人工智能时代的必然要求。美国联邦的一项教育战略计划指出,数字设备和互联网带来的社会变革,要求每个人对这些技术或“数字素养”有基本了解。有效地使用计算机或计算工具进行网站创建、视频编辑、3D打印或操作制造控制系统等活动需要更高水平的技能或“计算素养”。《2021年美国创新和竞争法案》明确规定,将计算科学引入中小学教育。宾夕法尼亚州蒙托尔学区甚至开设了幼儿人工智能编程课程。美国人工智能协会(简称AAAI)和计算机科学教师协会(CSTA)联合发起美国AI4K12计划,提供资源帮助教师向学生教授人工智能知识。美国非营利项目AI-4-All开发了免费在线课程,帮助人们了解人工智能的工作原理,为人工智能领域的弱势群体创造更多机会。美国国家科学基金会为提升教师、学生和家长数字素养,汇编了一系列网络课程和资源,包括帮助学生了解计算科学的课程和工具、青年人与数字媒体互动相关信息、高中和大学计算机科学专业学生所需的资源,以及面向高中生的新闻和课程宣传等。

    经费和培训计划向人工智能领域倾斜

      持续资助人工智能研究机构。美国国家科学基金会联合农业部、国土安全部、交通部等机构,推动“国家人工智能研究院”项目。该项目在2020年投入1.4亿美元首轮资助了7个人工智能研究所,在2021年又投入2.2亿美元资助11个新成立的国家人工智能研究所,研究所覆盖范围扩大到了美国40个州和哥伦比亚地区。这些研究所聚焦研究基于人工智能的新技术,帮助老年人过上更加独立的生活,享受更高质量的护理;将人工智能转化为更容易获得的“即插即用”技术;通过利用人工智能加强成人在线学习;支持弱势群体从小学到博士后阶段的STEM教育,提高人工智能研究的公平性和代表性。新成立的11个研究所将在未来五年内各自获得约2000万美元的拨款,资助其在人机交互与协作、人工智能优化进步、人工智能和高级网络基础设施、计算机和网络系统中的人工智能、动态系统中的人工智能、人工智能增强学习农业和食品系统中的人工智能创新等领域的研究。

      奖学金和培训计划向人工智能领域倾斜。《人工智能倡议法案》规定,机构负责人应在法律允许的范围内,将人工智能作为联邦奖学金和人才服务计划中的优先选择领域,也就是在人才队伍建设中优先考虑人工智能人才,包括优先向高中、大学和研究生群体中掌握人工智能技术的相关人才发放奖学金,实施针对人工智能人才培养的强化教育和培训计划、认可和资助早期职业学院中的人工智能研究人员,执行面向人工智能的服务奖学金计划,支持人工智能教学和人工智能课程开发计划等,通过各种激励措施将人工智能技术纳入现有培训体系中,促进正规教育和非正式培训的个性化和自适应人工智能学习体验。

      为确保国家拥有能够推进未来人工智能技术的高技能专家,联邦研发机构正在资助多项针对人工智能研究生和博士后研究的奖学金和奖学金计划,参与的联邦政府机构和研究机构包括国务院、国家航空航天局、国防部、能源部、农业部、退伍军人事务部、国家科学研究基金会、国家标准和技术研究院等。其中,国务院的杰斐逊科学研究员计划,面向具有美国公民身份、拥有美国高等院校终身教职的科学家和工程师,杰斐逊科学研究员在美国国务院或美国国际开发署任职一年,担任外交政策问题的科学技术顾问,利用自己的专业经验提供咨询和教育服务,增进政策官员对复杂尖端科学问题及其对美国外交政策和国际关系可能产生的影响的理解。隶属能源部的费米国家加速器实验室,作为美国最大的高能物理实验室,为在使用高性能计算解决复杂科学和工程问题的领域攻读博士学位的学生提供奖学金。更重要的是,该项目将来自不同的科学和工程学科,但都有兴趣在研究中使用计算机,希望在推进研究的同时对国家产生影响的研究者聚集起来,培养了一个由博士生、校友、能源部实验室工作人员和科学家组成的充满活力的、忠诚的研究共同体。

    深化人工智能前沿技术的融合研究

      近年来,人工智能和自动化为就业带来巨大冲击。身处人工智能和人类智能逐渐融合的时代,工业4.0颠覆了所有层级所需的各种劳动力技能。人工智能技术和自动化的快速发展不仅生成新的产业和职业,增加创新机会,提高生产率,而且可以将人类从简单重复劳动和危险工作环境中解放出来,从而有更多时间和机会从事更加安全、高效、更具创新性的工作。与之同时,人工智能和自动化也会带来一些问题。随着智能机器在美国工作场所普及,一些日常工作和体力劳动将被机器取代,涉及社会情感、创造力、技术和更高认知技能的工作需求增长,几乎每个人的日常工作性质都可能发生变化。如果不能适应这种变化,劳动者将会面临技能和职业不匹配的问题,被迫转岗或失业,从而导致一系列的社会问题。

      为了让劳动者胜任当下和未来的工作,研究人工智能对工作的影响和未来趋势显得尤为关键。尤其是在后疫情时代,疫情加速企业推进应用人工智能和自动化进程。国际劳工组织《2021年世界就业和社会展望趋势报告》中指出,预计2022年全球失业人数将达到2.05亿,大大超过2019年1.87亿的水平,相当于5.7%的失业率。麦肯锡《失业与就业:自动化时代劳动力转变》报告指出,在对46个国家的预测显示,到2030年,几乎三分之一的工作活动可能会被取代。其中,受较高工资率的影响,发达经济体比发展中国家更容易受到自动化的影响。研究认为,不同国家和不同岗位受到的冲击有显著差别,越是发达国家,人工成本高,越有动力率先采用机器人,因而其劳动力被机器人取代的程度会更快更高。到2030年,被机器人取代的劳动力比率美国高达23%,中国为16%,全球平均为15%。

      为了更好地应对不断变换的工作和工作环境,美国国家科学基金会将人类-技术前沿未来工作作为未来十大投入构想之一,并将其列在首位。2018年12月,美国发布“人类-技术前沿未来工作:核心研究”项目指南,提供3000万美元资助不超过30个项目,通过相关融合研究来理解和发展人类和技术的合作伙伴关系,开发新技术以提升人类绩效,阐明新兴社会技术场景,理解新技术的风险和收益,理解和影响人工智能对员工和工作的冲击,促进终身、无所不在的学习。项目鼓励多视角和跨学科的合作研究,并给出了可能的研究选题范围,一类是增强身体和认知能力,重点探讨泛在、智能和自治系统背景下人类和技术合作伙伴关系的未来,以及相关风险和机遇,比如人类和机器智能共生以提高效率、员工生活质量、环境健康或社区福祉等。还有一类强调生产力、工作与生活质量、培训和教育,促进对基本社会和经济结构、过程、政策或机构的理解。相关主题包括深入分析人机前沿工作的法律、文化和道德因素,技术对隐私和安全的影响,劳动力偏好以及员工控制和自治等。项目可以探索先进的学习技术或网络学习,同时研究其对未来工作和就业前景的影响。

      (作者:苏红,系中国教育科学研究院国际教育创新研究室主任、副研究员,本文系中国教育科学研究院中央级科研院所重点项目“人工智能教育战略研究”的阶段性研究成果,项目批准号:GYB2019007)

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