基于行政智能決策的人工智能人才培養研究

黃 昕

(湖南工程學院，湖南 湘潭 411104)

一、引言

智慧政府建設和發展經歷了1.0、2.0及3.0時代，政府1.0使用的是個人計算機和第一代互聯網技術，政府2.0依靠的是移動互聯網和社交媒體，政府3.0則是以大數據和人工智能為代表的新一代信息技術的應用[1]。隨著政府智慧化程度越來越高，智能決策將取代傳統決策，成為政府治理決策的主要模式，行政決策也向行政智能決策方向邁進[2]。行政智能決策是指國家行政機關及其工作人員在處理國家政務和社會公共事務過程中，圍繞既定目標，利用大數據、人工智能、優化算法、物聯網等多種智能技術和工具，對相關數據進行建模、分析并得出決策的過程[3]。行政智能決策是行政管理成敗的最關鍵因素，現已滲透于各項行政功能運作中，它不僅能夠有效輔助行政主體及公共部門自動實現最優決策，還有助于準確預測市場需求、優化資源配置、規劃公共服務、改善社會治理，甚至能夠推動科技創新，增強國家競爭力[4]。此外，行政智能決策利用數據挖掘技術，尋找海量數據之間、海量數據與復雜環境之間的廣泛聯系，實時連續地為行政決策制定提供支持。然而，智能決策的不確定性和復雜性使得政府控制導向的行為模式難以為繼，解決該問題的關鍵在于要培養一大批具備數字思維、數字技能和數字素養的行政智能決策的人工智能人才(即行政智能決策人才)[5]。行政智能決策人才是指將大數據、人工智能、優化算法、物聯網等智能技術應用于行政智能決策過程中，通過數據分析、模型建立、算法優化等技術手段提供科學、準確的決策支持的復合型人才[6]。

目前世界各國行政智能決策人才都呈現出供不應求的現狀，即使在人力供需最好的美國也存在較大的行政智能決策人才缺口，如2016—2018年間美國智能決策崗位數量翻了一番，但實際招聘到的員工只增加了15%[7-8]。雖然我國行政管理隊伍中有一批決策經驗豐富的人才[9]，但能夠熟練運用人工智能、大數據、物聯網、云計算等現代科技進行智能決策的跨界交叉融合的復合型管理人才卻是鳳毛麟角[10]。有學者估計我國有500萬以上的智能決策人才缺口[11]。常言道：“火車跑得快，全靠車頭帶?！奔訌娦姓悄軟Q策人才培養是我國政府部門引領企業在第四次工業革命中占得有利身位，促進我國經濟高質量發展的關鍵?！?022年人力資源和社會保障事業發展統計公報》顯示，在我國各級政府機關中行使國家行政職權、執行國家公務，以及統籌維護經濟社會規則、國家公共資源、國家法律規定的行政決策崗位已超717萬個。目前我國行政智能決策人才還存在較大缺口。現有研究主要從計算機科學角度分析智能決策方法、智能決策系統設計與優化或聚焦于行政智能決策倫理、風險，對行政智能決策人才培養的關注還相對匱乏。鑒于此，本文將運用文獻歸納法和演繹方法，科學分析當前我國行政智能決策人才培養現狀、面臨的困境，以及發達國家行政智能決策人才培養的模式和經驗，為我國行政智能決策人才的培養提供思路和方法。

二、我國行政智能決策人才培養現狀與困境

(一)我國行政智能決策人才培養現狀

1.政府為行政智能決策人才培養出臺了配套規劃和制度

政府部門開始出臺相關規劃并頒布法律法規，如2017年國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，指出人工智能是當前國際競爭的新焦點，必須圍繞培育頂尖智能人才進行大力部署，力爭在新一輪國際科技競賽中掌握主導權。2018年教育部發布的《高等學校人工智能創新行動計劃》中提到要加強理論研究，引導高校加大對人工智能人才尤其是行政智能決策人才的培養力度。2017—2021年政府相關部門出臺了一系列關于中國人工智能產業及人才發展的相關政策。隨后，2022年國務院四部門聯合出臺了《“十四五”職業技能培訓規劃》，明確提出要多方利用現存資源，大力培育數字技能人才，為行政智能決策人才培養儲備力量。

2.高校為行政智能決策人才培養設立了人工智能學院和專業

我國高校的人工智能學術組織規模自2017年以來呈現高速發展態勢，在短時間內實現了指數級增長。2017年，中國科學院大學成立我國首個人工智能人才培養學院，隨后清華大學、北京大學等高校的人工智能學院和研究院相繼成立[12]。2020年，我國有180所高校的人工智能專業建設資格獲批，相對于2018年獲批的35所高校增加了約4倍。截至2022年上半年，全國共440所高校獲批人工智能專業建設資格，與2018年相比，增加了約12倍，2018—2021年我國開辦“人工智能”專業本科學校的具體數量如圖1所示。由此可見，我國高校對人工智能專業的人才培養極為重視。

圖1 2018—2021年我國開辦“人工智能”專業本科學校數量

北京大學、中國人民大學、武漢大學、廈門大學等多所高校積極探索傳統專業與人工智能專業交叉人才培養新方案，以期為社會培育未來的行政智能決策人才[13]。以北京大學為例，2022年政府管理學院新開設政治學與行政學專業(數字治理方向)，該專業具有公共管理學、法學、計算機科學與技術、信息管理學、人工智能等多學科背景的支撐，主要培養兼備政治學與行政學專業理論和知識、數字治理理論素養和數據分析實操能力的高素質復合型人才，為回應和解決新時代公共治理面臨的新問題提供人才供給和智力支持。具體課程體系見圖2。

圖2 北大政府管理學院政治學與行政學專業課程體系

3.行政智能決策人才培養模式初步成型

針對全球最具影響力的人工智能高端人才的調查發現，他們的成長經歷與校企融合培養密不可分[14]。校企融合培養本質上就是產教融合聯合培養，將學校與企業緊密聯系起來，真正在學校與企業之間實現資源融合、模式融合、師資融合和評價融合。產教融合是學校和企業聯合培養人才的一種較好的模式，在產教融合與校企合作的過程中，高校承擔技術提供者的角色，而企業承擔技術需求者的角色，產教融合、校企合作可以充分發揮高校和企業各自的優勢。對于高校，為了能夠培養更優秀的應用型人才，越來越多的高校采取與企業合作的方式，以提高教育質量與人才適用性；對于企業，其快速發展離不開技術的支撐和人才隊伍的建設，所以需要依托高校的資源、技術和人才的支持，才有可能在日趨白熱化的市場競爭中取得成功[12]。該培養模式在我國已經初步顯現成效，如浙江工業大學與多家人工智能企業進行合作，并成立“模擬企業”，學生不用出校門，就可以得到鍛煉的機會。此外，浙江大學也與阿里巴巴進行校企合作，通過“雙聘”的形式對博士進行聯合培養。百度、騰訊、華為等頭部企業積極承擔社會責任，利用其資源優勢，與高校開展了深入廣泛的合作，分享多個數據平臺，培養各類人工智能領域人才。一些高校也積極與政府部門展開合作，以人工智能技術助推決策出臺以及服務地方社會經濟發展。清華大學人工智能國際治理研究院自成立以來，承擔了包括國家科技創新2030重大項目、科技部科技創新戰略研究專項等在內的諸多重大項目，發布了一系列研究報告，向科技部、外交部、工信部、發改委、網信辦等部門提交了一批政策建議。

(二)行政智能決策人才培養的困境

得益于政府的政策制定、高校的積極響應與實踐落地，我國行政智能決策人才培養機制和模式已經初步成型。然而由于外在專業環境及內在專業能力等多重因素的交互影響，行政智能決策人才培養還面臨諸多困境，這主要體現在以下四個方面。

1.行政智能決策基礎設施配套尚不完備

(1)軟硬件基礎設施不完備。行政智能決策人才最終歸屬于人工智能方面的決策人才。人工智能屬于計算密集型學科，對基礎配套設備的要求非常高。通常各個高校為滿足我國人工智能人才培養的需要，從第三方采購服務器、高性能顯卡、處理器、內存和智慧管理平臺等基礎軟硬件配套設備，用于學生的課程實驗和教師的精細化教學管理。然而，制約我國行政智能決策人才培養的根本因素就是投入的經費和資源不足問題。在全國獲批人工智能專業建設資格的440所高校中，受限于財政撥款和學校本身的經濟實力，絕大多數高校存在投入資金不足，難以獲得完備的基礎配套設備，不利于行政智能決策人才培養；少數高校投入資金充足但是也難以避免在投資教學基礎配套設備的過程中存在軟硬件投入不平衡的現象，造成整體協調程度差和利用率低的問題，不利于人工智能學科的可持續發展。此外，人工智能學科存在資源依賴多和技術更新迭代快的基本特征。如果各高校人工智能專業的配套資源不能夠及時更新，教師素質和基礎設備無法匹配技術更新的迭代速度，學生在選擇專業細分方向時就會受到基礎配套設備的限制，從而會減慢行政智能決策人才的培養速度和人工智能學科的建設速度。

(2)學科基礎和師資力量不完備。2018 年發布的《高等學校人工智能創新行動計劃》明確指出，要深入論證人工智能學科內涵，推進人工智能領域一級學科建設。然而，五年過去了仍未能取得獨立一級學科，未能形成專業化、獨立化的學科體系，人工智能專業也是通過其他一級學科進行教學、教研活動。我國人工智能高水平師資不足，一方面是因為人工智能人才培養起步晚，從業人員基數小，領域內頂尖人才少。另一方面是因為高科技頭部企業常以絕對的高薪挖走高校的優秀人工智能教師，進一步加重了高校高水平師資隊伍的流失。

2.政府的主導作用存在進一步提升空間

(1)政府出臺行政智能決策人才相關專項政策較少。雖然政府已出臺多項人工智能產業發展相關政策，但行政智能決策人才政策經常以人工智能產業政策的“附屬品”存在，國務院并未出臺專項政策支持行政智能決策人才的發展，這制約了企業、行業協會等行政智能決策人才培養主體的主觀能動性，阻礙了其規模化供給。此外，在對外人才引進和交流合作方面，面對日趨白熱化的國際人才競爭，各國紛紛招兵買馬或聯合培養，我國政府卻較少出臺行政智能決策人才引進的針對性政策。人工智能人才政策雖鼓勵高校、科研院所與企業等機構加強產學研合作，但政府職能部門的協調力度不足，對校企合作政策的支持力度有限，使不同培養主體間的銜接度不夠，實際效果不甚理想[15]。

(2)政府對行政智能決策人才的區域分配不均衡需要進一步統籌協調。行政智能決策人才分布不均衡，長三角地區、粵港澳大灣區、京津冀地區三大區域數字經濟發展水平在全國名列前茅，在數字經濟總量、數字產業化和產業數字化規模方面均高于國內其他主要城市群。良好的數字經濟發展環境帶動了更多行政智能決策人才的聚集，三大區域優勢明顯。受限于各自的資源稟賦和經濟發展條件，其他地區行政智能人才的總量偏低，這不利于政府人工智能決策產生的普惠效應。因此，政府需對行政智能決策人才的區域分配不均衡制定宏觀調控政策。

3.高校人才培養的針對性需進一步加強

智能決策是一門多學科交叉融合的新知識體系，實踐性強[16]。雖然國家出臺了多項政策鼓勵和支持高校加強相關學科建設，推進專業人才的培養，但學校制訂的智能決策人才培養方案不能滿足市場的動態變化需求。多數學校仍然按照傳統的“專業教學”模式教學，缺乏對學生決策實踐技能的培養，未能較好地將“智能決策”理念貫穿人才培養全過程，教學與產業實踐的脫離導致人才培養難度大[17]。課程作為高校人才培養目標和培養內容的主要載體，是影響人才培養質量的關鍵因素。我國高校智能決策學科設立的時間較短，課程體系建設還在探索之中，部分課程內容相對陳舊，最新的智能決策科研成果沒有反映到課程上，教研脫鉤，課程建設缺少創新性和可持續性，難以保證人才培養的速度和質量。

雖然目前我國已有400余所高校開辦了人工智能學院或專業，但相關的人才培養方案有待提質，在通識教育方面普遍也需要加強；高校亟待設立一批與行政智能決策相關的微專業，更有針對性地為社會輸送相關人才；同時，其他傳統學科也需要加強人工智能教育，以更好地適應學習與工作環境，為行政智能決策人才儲備全面發力。

4.政產學研用深度融合的人才培養模式有待進一步完善

通過行政智能決策人才培養現狀可以發現，盡管政府、企業和學校等對行政智能決策人才的培養非常重視，但是相關的信息共享平臺構建有待加強，尤其是政府、企業、學校等主體之間缺乏人才與經驗的交流，以至于相互之間尚未形成深度融合的人才培養體系。此外，一些地方對于人工智能相關專家智囊團隊和新型智庫建設的工作不夠重視，在充分利用各方面智力資源為地方經濟建設出謀劃策方面還有較大的潛力和提升空間。這些都是當前行政智能決策人才培養普遍存在的問題。

由于我國行政智能決策人才的教育發展還不夠成熟，仍處于初期發展階段，企業不能較好地表達意愿，條件不夠成熟。部分企業缺乏宏觀戰略發展思想，缺乏社會責任感，重用輕培，“拿來主義”較嚴重，不愿參與源頭培養，不主動與相關高?；蚩蒲袡C構合作培養人才。在人才培養、課程開發、專業建設等相關環節，企業主動性弱，多數處于被動狀態，存在院?！耙活^熱”的現象，導致企業與高校的人工智能專業合作流于形式、浮于表面。

企業作為人工智能各類人才培養的生力軍，在充分發揮自身優勢上仍有很大空間可以開拓。除了一些頭部企業外，其他企業在深度參與政府的產業發展戰略研討制定與實施，以及積極與高校聯合舉辦人工智能學院、專業、實習基地、競賽活動等方面仍然大有可為。

三、主要發達國家行政智能決策人才培養的相關經驗

根據中國科學技術信息研究所公布的《2021全球人工智能創新指數報告》，2019年至2021年，全球人工智能發展呈現中美兩國引領、幾個主要發達國家激烈競賽的態勢。面對人工智能引領的第四次工業革命大潮，各主要國家紛紛召集高級專業人士制定相關發展戰略。日本政府分別于2017年、2019年制定國家人工智能發展戰略，主要聚焦人才培養、科研成果運用等方面，2022年正式發布的《人工智能戰略2022》要求構建符合時代發展需求的人才培養體系，培養人工智能時代各類人才，其中就包括行政智能決策人才[18]。對此，本文系統梳理了發達國家行政智能決策人才培養經驗，為我國人才培養提供指導，具體包括如下三個方面：

(一)人工智能委員會監督確保行政智能決策人才培養不走樣

人工智能相關委員會可以向政府提供相關政策建議，為國家行政智能決策人才培養提供指導和支持，也可以整合政府、企業、高校和科研機構等多方資源，提供更多的培訓、教育和研究資源，為人才隊伍的培養提供物質基礎。

以美國為例，2018年5月，由美國國家科學與技術委員會負責管理的“人工智能特別委員會”成立，該委員會主要職責是向美國政府提供關于人工智能研究與發展方面的建議，同時幫助政府與相關企業建立合作伙伴關系，并結合各部門的優勢，加大政府對人工智能相關領域的投入。2021年1月12日，為了確保美國未來幾年內在人工智能這一關鍵領域的領導地位，美國白宮科技政策辦公室成立國家人工智能倡議辦公室，主要負責監督和實施國家人工智能戰略，并作為聯邦政府在人工智能研究和決策過程中與政府、私營企業、學術界和其他利益相關者進行協調和協作的中心樞紐。2022年5月4日，美國商務部宣布正式啟動國家人工智能咨詢委員會(NAIAC)，并成立了5個工作組——可信賴人工智能領導力小組、研究與開發領導力小組、美國勞動力支持與機會提供小組、美國競爭領導力小組以及國際合作小組[19]。

以英國為例，2018年，英國政府設立人工智能發展委員會，該委員會由來自學術界、工業界和政府部門的專家組成，主要職責是推動和監督英國在人工智能領域的發展，并為政府提供關于人工智能政策和戰略的建議。同年，為確保人工智能數據合法、公正和負責任地使用，英國政府成立數據倫理與創新中心。隨后，為協調與推動英國在人工智能領域的發展，促進政府、學術界和社會各界的合作，英國政府又成立了人工智能發展辦公室[20]。2023年6月18日，英國政府任命科技投資人和人工智能專家伊恩·霍加斯領導英國人工智能基礎模型工作組，重點推進人工智能安全研究，并參與舉辦了在英國召開的首屆全球人工智能安全峰會。

以日本為例，2016年日本內閣官房組織人工智能戰略推進會議，致力于制定人工智能領域的政策和戰略，以推動人工智能技術的發展和應用。同年，還設立了人工智能倫理研究小組，致力于研究人工智能技術的倫理問題和社會影響，以制定相關政策和指南，確保人工智能技術的合法、公正和負責任的使用。2017年，文部科學省等政府部門組織人工智能研究開發戰略會議，主要是為了完善人工智能技術應用的相關法律，研究制定有關人工智能技術應用的支持政策，跟蹤研判前沿技術發展走向。2023年，日本政府決定組織新的戰略會議，負責討論與人工智能(AI)相關的國家戰略，其成員包括精通人工智能技術的學者和研究人員、法律相關領域的專家及負責人工智能業務的政府公務人員等。該委員會將發揮指揮塔作用，為有關人工智能的整體政策提供基本指導。預計該委員會還將從人工智能的利用和研發角度，討論人工智能面臨的挑戰。

由此可見，人工智能相關委員會的建立和發展對于推動人工智能技術的發展和應用、保障倫理和社會責任、促進產業發展和推廣、加強國際交流與合作具有重要意義。通過合理組織和運作，人工智能相關委員會可以發揮協調、指導和促進作用，推動行政智能決策人才培養加速發展。

(二)合理的培養方案是行政智能決策人才培養的保障

培養方案能夠有針對性地提供必要的知識、技能和經驗，以滿足其在決策領域的需求。根據行政智能決策人才的需求量身定制的培養方案，可以精準匹配培養內容和方法。美國高等教育水平世界領先，在人工智能領域方面，卡內基梅隆大學于2018年開辦全美首個人工智能本科專業，全球排名也多年穩居第一。它的人工智能課程體系呈現出通識教育與專業教育相結合的特點，將人文、藝術、道德、倫理等課程與人工智能專業基礎課程深度融合，兼顧科技與人文素養的提升，形成具有強包容性的知識體系[22]。有學者將卡內基梅隆大學的人才培養模式特點概括為四個方面：“個人發展+社會本位”的多元化人才培養目標、“跨界融合+均衡高效”的整合式資源供給、“通專結合+推陳出新”的復合型課程教學、“知行合一+完善靈活”的綜合性項目實習[23]。

英國高等教育發展歷史悠久，具有較高的辦學質量，擁有眾多世界知名學府。作為人工智能之父——艾倫·圖靈(Alan Turing)的故鄉，英國在人工智能領域顯示出了極大的野心。自2016年起，英國政府相繼發布了《人工智能給未來決策帶來的機遇及影響》《在英國發展人工智能產業》《產業戰略：人工智能領域行動》等政策文件。英國希望通過采用“高等教育與人工智能技術相結合”的發展策略來鼓勵大學積極參與人工智能領域的知識更新、產權轉化與人才培養。牛津大學在多學科交叉融合的專業設置模式和厚基礎的人工智能課程的前提下，契合了精英人工智能管理人才培養的獨特要求，為社會輸送行政智能決策人才做出了較大的貢獻[24]。

日本東京大學的人工智能專業培養方案致力于培養具備深厚的理論知識和實踐能力的人工智能專業人才[25]。該方案既涵蓋機器學習、深度學習等人工智能領域核心知識，又注重跨學科的交叉學習，為學生提供豐富的選修課程，包括心理學、哲學、社會學等領域的課程，以培養具備綜合素質和創新能力的人工智能專業人才。最重要的是，東京大學注重培養學生的社會責任感和倫理意識，特別是在人工智能領域的倫理問題和社會影響方面，每周就人工智能的倫理問題和社會影響進行相關討論。

由此可見，量身定制的培養方案通過精準匹配需求、強化專業能力、提升創新思維和持續學習發展，提高隊伍成員在決策過程中的能力和素質，為行政智能決策提供了有力的支持。

(三)合適的培養模式是行政智能決策人才培養的關鍵

“產學研”培養方案充分利用了產業、學術和研究資源，將產業界、學術界和政府部門緊密結合起來，形成了協同育人的新模式。這種模式可以更好地將理論與實踐相結合，培養出既具備理論知識又具備實踐經驗的行政智能決策人才。

美國擁有全球最多的人工智能公司，包括微軟、谷歌、臉書、英偉達等巨頭，它們在培養各類人工智能人才方面功不可沒[26]。其中英偉達早在2016年就成立深度學習學院(Deep Learning Institute，DLI)，為有一定數據科學基礎的開發者提供與人工智能相關的線上/線下課程，培養了數以十萬計的人工智能人才。與其他的人工智能課程相比，DLI的課程更聚焦于人工智能技術落地層面，比如在課堂上對企業提供的數據進行訓練與測試，解決金融、醫療或社交網絡里的具體問題，而不是在課堂上單純地介紹理論，學員可以接入英偉達的云端計算、SDK資源等，進行真實的開發練習[27]。

“以學帶產”也是英國人工智能發展中一項特色機制，具體體現為英國扶持人工智能創業的“2+5”模式?！?”是指艾倫·圖靈研究所和EPSRC(工程和物理科學研究委員會)人工智能研究所。前者是英國國家數據科學研究所，在國家人工智能戰略中發揮著關鍵作用，是全國人工智能的核心。EPSRC則大量提供人工智能需要的研究經費和系統性支持?！?”是指在這兩大機構周圍，圍繞著全英最好的5所大學——劍橋大學、愛丁堡大學、牛津大學、倫敦大學學院、華威大學，還有大量機構幫助孵化人工智能初創企業，形成了各自的領域優勢和產業生態。

日本企業則為行政智能決策人才培養搭建了鍛煉平臺，除未來工學研究所、產業技術綜合研究所等一批全球排名前列的科技決策智庫，為日本人工智能發展提供科學決策之外，還擁有野村綜合研究所、東京財團政策研究所等財團智庫，這些機構不僅為政府建言獻策，也培養了眾多行政智能決策人才[28]。日本高校也紛紛響應政府的號召，投入“官產學”合作或校企合作中。如東京大學和軟件銀行集團攜手創建了“超越人工智能研究所”，此研究所致力于研發人工智能基礎技術，同時也積極探索將智能技術與其他學科知識相融合，解決社會和產業問題。

黨的二十大報告提出，要“加強企業主導的產學研深度融合，強化目標導向”?！爱a學研”合作使得高校人才能夠在企業中得到鍛煉，學生實踐管理能力得以提升[29]，更使我國行政智能決策人才培養實現從量的積累到質的飛躍，從點的突破朝著系統能力提升方向發展。

四、我國加強行政智能決策人才培養的對策

(一)發揮政府引導作用，建立健全行政智能決策人才培養制度

要推動行政智能決策人才培養，政府作用巨大。美、日、英等發達國家的經驗啟發我們，政府需要出臺相關政策，高位布局，充分發揮引導作用。具體建議如下：

第一，政府應出臺專項行政智能決策人才政策。目前行政智能決策人才政策經常以人工智能產業政策的“附屬品”存在，政府并未出臺專項政策支持行政智能決策人才發展。政府出臺的專項行政智能決策人才政策能夠提高政府決策的科學性和效率，優化資源配置和提高績效，促進政府創新和改革，提升政府形象和公信力。這將有助于推動社會進步和發展，提高政府的治理能力和水平。

第二，制定行政智能決策人才評價標準。政府、高校、企業應通力合作，共同制定一套完整的評價體系。制定評價標準可以使人才選拔更加科學化和規范化，避免主觀性和隨意性的干擾，提高人才選拔的公正性和客觀性；也可為行政智能決策人才提供明確的職業發展路徑和目標，促進人才的自我提升和發展。

第三，政府應牽頭成立行政智能決策人才培養委員會，整合各方資源，構建多元化合作關系。該委員會由政府高層領導擔任主席，具體負責人才培養的規劃、組織、協調和監督。制定具體的政策措施，鼓勵高校、科研機構和企業積極參與行政智能決策人才培養，提供實踐機會，擴大人才培養的渠道和范圍。此外，政府還應建立專業協會，為行政智能決策人才提供交流、學習、合作的平臺，促進人才培養的深入開展。通過多方合作，可以更好地推動行政智能決策人才培養，為國家發展和國家治理提供有力支持。

第四，政府應不拘一格大力招攬行政智能決策人才。面對行政智能決策人才供需不匹配、地域分布不均勻等問題，政府應發揮主導作用，不拘一格大力招攬行政智能決策人才。政府注重國內人才培育的同時應加大境外人才引進，在工作環境、入境入籍、福利待遇、稅收優惠、住房保障、子女教育等方面給予相應保障措施，學習參考美國、新加坡、韓國、中國香港地區等經濟體的相應做法，著力構建具有國際吸引力和較強競爭力的人才引進制度體系，為人工智能頂尖人才提供施展才華的舞臺，吸引更多高端人才來華發展。

(二)推動教育和實踐相結合，著力構建高校行政智能決策人才培養體系

高校是培養行政智能決策人才的搖籃，如美國依靠其穩居第一的高等教育，率先設立了人工智能相關專業，為其人工智能發展輸送了大量人才，英國和日本的高校也緊隨其后，大力加強交叉學科專業建設，培養相關人才。我國高校也應借鑒發達國家經驗，加大行政智能決策人才的培養力度，可行的做法如下：

第一，加大專業建設力度，開設“行政智能決策”微專業。高校為行政智能決策輸送高素質人才的專業主要集中在兩大類：管理類專業(含管理科學與工程、行政管理、公共管理、工商管理、應急管理等)，計算機類專業(含計算機科學、人工智能、大數據技術、物聯網等)。高校要深化專業改革，構建適應信息時代的課程體系，著力加強實踐教學改革，如更新課程設置，增設與人工智能相關的專業課程，包括機器學習、深度學習、數據分析等；加強實踐教學環節，開設人工智能實驗室、組織學生參與人工智能應用項目。有條件的高?？梢蚤_設“行政智能決策”微專業，面向全校有志于從事行政管理行業的學生，建立“通識課程+專業基礎課+專業方向課+實踐環節”四位一體的課程體系，具體包括決策基礎知識、行政管理基礎知識、人工智能基礎知識、大數據決策、算法實踐、智能決策產品及其使用、智能決策應用場景實踐等課程。

第二，在全部專業通識教育模塊中加開“智能決策”選修課程。為了讓更多的學生有機會接觸、學習行政智能決策技術，學?？梢悦嫦蛉８鲗I學生推出“行政智能決策”選修課，讓學生掌握行政智能決策的基本理論、基本技術、基本方法，并安排適量的實踐課時，讓學生在實踐中親眼見證、親身體驗。

第三，注重教學質量，強化實踐基礎，創新專業特色。高校在招聘選拔教師環節不應“唯論文論”，豐富的實踐經驗同樣重要。特別是對于在行政智能決策相關專業領域同時具有專業知識和實踐經驗的優秀教師而言，他們可以為學生提供最新的行業動態。高校應該充分發揮自身的優勢，注重專業特色，增強專業的差異化和特色化，建立科學的教學評價機制，對教師和課程進行評估，提高教學質量和教學效果，促進高校專業的優化和差異化發展。

(三)促進產教科教深度融合，建立多主體聯動的行政智能決策人才培養機制

參考發達國家的成功經驗，我國行政智能決策人才的培養也有必要打破現有人才培養機制的束縛，建立多元主體聯動、政產學研用一體化的新型培養機制。企業在行政智能決策人才培養中也扮演著重要的角色，如美國人工智能企業巨頭英偉達成立深度學習學院，引入人工智能相關課程資源，日本軟銀集團與東京大學合作成立了“超越人工智能研究所”等。因此，中國企業也需要向發達國家頭部企業學習，為行政智能決策人才的培養貢獻力量，具體做法如下：

第一，進一步發揮自身技術及資金等優勢。通過校園招聘進入企業就職的大學生，往往缺乏實踐經驗，是一名“生手”。通過舉辦培訓班、訓練營，實行師徒制等方式加強對“生手”的培訓，是企業未來發展的自我需要和必然選擇，也是企業培養人工智能各類人才的內生動力。企業可就人才培訓計劃向政府申請稅收減免，包括培訓費用稅前扣除、培訓費用稅前抵扣、培訓成果獎勵稅收優惠等。

第二，圍繞企業需求，建立產學研深度融合載體。與高校共建更多人工智能學院或專業，利用共建的機會，優先發現和招聘符合企業定位與發展戰略的優秀人工智能人才。此外，積極舉辦各類人工智能專業競賽活動，通過競賽發現和選拔人工智能精英。目前，國內主流的人工智能企業紛紛開發多種類型的人工智能競賽活動，創新競賽題目和形式，打造開放式競技平臺，吸引在校學生參與競賽，提高人工智能人才的實戰技能，發現和招聘一批智能決策領域的卓越人才。

第三，建立政府與高校合作交流機制，為行政智能決策培養提供人才支撐。政府與高校制定長期合作戰略，明確合作目標，政府提供政策支持和資源，高校提供專業知識和人才培養。開展人才培養項目，如設立獎學金、實習計劃或研究項目，鼓勵學生參與行政智能決策領域的實踐。

五、結語

當前，面對以人工智能為引領的第四次工業革命浪潮，全球主要國家之間的競爭日趨白熱化，正所謂“千金易得，一將難求”，政、學、商各界組建得力的行政智能決策專家智囊團，積極培育未來社會各界別的行政智能決策人才的工作極其重要，事不宜遲。目前針對行政智能決策人才培養的研究還有待深入開拓，本文只是起到拋磚引玉的作用，社會各界應加強對這一領域的研究，提高認識，凝聚共識，群策群力，同時注重借鑒國外的有益經驗，合力打造適宜孕育我國行政智能決策人才的良好條件和社會環境。未來，政府需要進一步加大人才培養力度，著力構建一支講政治、懂業務、精技術的復合型干部隊伍，準確把握新一代信息技術和業務創新融合發展的趨勢與規律，有效應對數字化轉型帶來的風險與挑戰，使得數字化成為提高政府治理效能的“工具箱”。