美国加大力度培养集聚人工智能人才
为保持在人工智能领域的领先地位，近些年来，美国通过颁布法案和发布行政命令等多种形式，采取了一系列培养、集聚人工智能人才的创新性做法，取得了显著成效。美国的做法结合了政府、学术界和工业界的优势，对新时代我国人工智能人才培养与开发具有较强的借鉴意义。2020年，美国发布《2020年国家人工智能倡议法案》，该法案要求美国政府建立国家人工智能计划，以便为美国人工智能的发展提供一个总体战略框架。根据美国政府的相关规划，美国人工智能的总体工作主要分为六个战略方向——创新、推进可信赖的人工智能、教育与培训、基础设施、应用、国际合作，这六个部分彼此独立又相互呼应，构成了一个系统性的制度整体。为了支持该计划的开展，美国政府宣布成立美国国家人工智能办公室，并要求相关机构负责人在可能的情况下采取各种有力举措，持续支持美国人工智能教育和劳动力培训计划，并同时与工业界、学术界建立密切联系，不断加强合作交流，为美国人工智能发展做好必要的人才储备。在此基础上，美国政府和相关机构还在几乎所有的人工智能人才通道上进行投资与规划，全方位培养、打造人工智能人才，不断提升人工智能人才的能力和竞争力。2022年3月28日，美国政府向国会发布了详细的2023财年预算请求，其中的重要内容就是要坚定支持联邦机构，推进美国科技进步和走向前沿。美国国家科学基金会为鼓励、支持美国人工智能人才及其机构，积极与各国相关机构沟通、联络，建立了重要的合作关系。截至2023年3月30日，美国国家科学基金会已经和澳大利亚联邦科学与工业研究组织在负责任和公平的人工智能方面达成合作、和加拿大自然科学与工程研究委员会在人工智能和量子科学方面达成合作、和芬兰科学院在人工智能和无线通信方面达成合作、和韩国信息和通信技术规划与评估研究所签署相关合作提案等。这些为美国人工智能人才开展对外交流提供了重要机会，同时也是美国吸引世界各国人工智能人才来美国从事研究与工作的重要渠道，是值得借鉴的重要经验。美国国家科学基金会还宣布成立技术、创新和伙伴关系理事会，这是该机构30多年来的第一个新理事会，这对美国人工智能机构及相关人才开展对外交流而言，也具有重要的积极意义。此外，美国科学技术委员会官方网站还宣布设立综合伙伴关系计划等多项重大计划，以支持需要大规模长期奖励的特别创新、复杂的研究项目等，为美国国内各组织、机构等通过国际合作进行世界一流的研究提供支持。为培养、集聚高素质人工智能人才，《2020国家人工智能倡议法案》呼吁全美各机构要优先考虑采用奖学金和奖励计划等方式，提升美国在人工智能领域的人才质量与水平。为了确保国家拥有能够推进未来人工智能技术的高技能专家，美国联邦研发机构设立了许多支持人工智能领域相关博士研究生、博士后以及更高层次人才开展研究的专项奖学金计划、奖励计划，几乎涵盖了人工智能的各个领域，这些计划包括但不限于美国国家科学基金会研究生研究奖学金计划、美国核管理委员会博士后研究助理计划、美国国防部国防科学与工程研究生奖学金计划、美国州设立的杰斐逊科学研究员计划等。总体而言，这些奖学金计划主要是为支持有潜力的人工智能人才开展更深入的学习研究而设定，涉及联邦政府和州等各个层面，奖励计划的内容涉及物质奖励、荣誉奖励等各种类型，以此鼓励美国境内高技能人才为美国在人工智能领域的发展作出更多贡献。目前，美国人工智能人才培养奖学金计划已初步取得成效，部分有能力的研究者已获得此项奖励，并在后续的推进中有逐步扩大奖励范围的趋势。《2020年国家人工智能倡议法案》要求美国对国家人工智能研究机构进行投资，以帮助美国在某些尖端领域继续保持人工智能优势地位。根据美国相关媒体报道，美国国家科学基金会及其合作伙伴已宣布在五年内向全国18个国家人工智能研究机构投资3.6亿美元，这几乎涵盖了全美大部分地区。2020年8月，美国国家科学基金会及其合作伙伴首批共选择投资了7个人工智能研究机构，它们主要分布在美国政府部门和高校当中，涉及粮食生产、分子制造等多个领域，具有极强的代表性。2021年7月，美国国家科学基金会及其合作伙伴又宣布了第二批要投资的11家人工智能研究机构，包括由佐治亚理工学院领导的合作援助和响应互动研究所、由爱荷华州立大学领导的人工智能弹性农业研究所、由俄亥俄州立大学领导的环境计算学习智能网络基础设施研究所等。此外，2023年美国国家科学基金会的年财政预算为95亿美元，向美国各地近2000多所高校、企业、非正式科学组织和其他研究机构提供赠款和合作协议，支持相关人才发展。据报道，美国政府拥有海量的数据和计算资源，是人工智能人才培养的重要优势。为拓展人工智能研究资源，《2020年国家人工智能倡议法案》鼓励与支持美国国家科学基金会与白宫科技政策办公室一起合作，共同组建国家人工智能研究资源工作组，这是一项重要的创新性举措和体制性变革。在此倡议之下，国家人工智能研究资源工作组被设想为一个共享的计算和数据基础设施，并以此为基础发挥作用，统合各类研究资源，为人工智能研究人员提供计算支持和对高质量数据的访问权限，使研究资源获取不再成为困难。这对于扩大人工智能专业知识储备，增强人工智能专家的竞争力，具有重要意义。