在政策引导下，我国的AI与实体经济的融合慢慢的变成了大势所趋。因此，在教育领域，也针对性地设计了适应这一趋势的人才教育培训体系。然而，在高校层面，人工智能通识课程的发展较为滞后。基于此背景，本文从AI对就业影响、在招聘工作中的应用以及大学生对人工智能影响就业的认识这三个方面讨论了高校开展人工智能通识课程的必要性。并以此为基础，借鉴数字素养培养框架，以人工智能通识课程的意识层面作为基础、实践层面作为方向和技能、身份层面作为目标讨论了就业导向下人工智能通识课程设计的重点。
中国国家层面上最早的人工智能（Artificial Intelligence，AI）政策可以追溯到2015年3月发布的《中国制造2025》，其重点关注发展智能装备、智能产品和生产过程智能化。2017年3月的第十二届全国人民代表大会第五次会议提出将智能制造列为主攻方向，人工智能首次被写入了《政府工作报告》。同年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号），指出人工智能要逐步实现向包括“生产生活、社会治理、国防建设”以及“法律法规、伦理规范和政策体系”等政治、经济和社会方面拓展，标志着人工智能成为战略性产业。随后，在2018年和2019年的《政府工作报告》中，人工智能研发和应用被连续提及，并且明确了智能＋的战略方向。如表1所示，在2017年到2019年的《政府工作报告》中，围绕人工智能的关键词经历了从“加快”到“加强”再到“深化”的变化，同时对人工智能的研发和应用领域更是从“智能制造”、改造提升传统产业，延伸到了包括医疗、养老、教育、文化、体育等“多领域”，再拓展到赋能传统行业转型升级，支持新兴产业发展，与“各行业各领域”全方位深度融合。
在国家战略引领、政策全方位支持、大规模多频次投资助推、智能化需求井喷的协同作用下，中国正经历着人工智能商业化的浪潮，并成为人工智能产业发展极为迅速的国家之一。到2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元[1]。德勤（Deloitte）发布的《全球人工智能发展白皮书》显示，2019年中国AI企业数量超过4000家，位列全球第二，并在数据以及应用层拥有了较大的优势；但同时也面临着基础层技术薄弱，法律法规有待完善，以及缺乏人才的挑战[2]。
在人工智能与实体经济深度融合的过程中，将对就业同时产生替代效应和收入效应。一方面，人工智能在不同发展阶段不同程度地替代不同行业工作，或者工作中的不同内容[3]。对替代效应较新的估计来自于美国银行2019年11月的投资报告：《主题投资——改变世界的21世纪20年代》（Thematic Investing Transforming World：The 2020s），该报告预测到2030和2035年之间，世界上将有高达8亿个工作岗位，即全球50%的工作岗位都面临被自动化的风险[4]。另一方面，人工智能发展将通过降低生产成本和提高生产效率，间接提升消费者的实际收入而创造出更多工作岗位。2018年世界经济论坛的报告曾经估计，截至2022年，人工智能在全球产生出1.33亿个新的工作岗位[5]。而体现收入效应最新的报告来源于全球权威的IT研究与顾问咨询公司高德纳（Gartner）在2019年10月发布的对106位会员的调查，该调查显示，“缺乏有技能的员工”和“不了解AI的用途和好处”成为各企业应用人工智能和机器学习（ML，Machine Learning）面临的最大瓶颈[6]。
由此可见，如何规避AI对就业的替代效应，以及基于人工智能收入效应，培养人才，已经成为能否实现人工智能从研发到落地，进而助推实体经济发展的关键所在。针对这一关键，各国先后出台了各项政策，一方面需要帮助现有职位的从业人员应对产业结构转型；另一方面要尽快培养出人工智能与实体经济结合后急需的人才。例如，从2016起美国白宫出台了一系列以《时刻准备着：为了人工智能的未来》（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）为代表的计划，强调为全新的劳动力市场做准备，全方面加强对未来劳动力的教育和培训的同时，也要为转型期的劳动者和求职者提供帮助[7]。而德国联邦内阁在2018年出台的《联邦政府人工智能战略》（The Federal Governments Artificial Intelligence Strategy）里主要强调了以人机合作而非人机竞争为人才培养方向，重点关注对现有劳动力进行人工智能所需技能的再培训[8]。
2017年，国务院发布的35号文中，针对AI与经济的深度融合以及应对就业挑战方面设计出了全面系统、层层衔接的人才培养体系（图1）：在中小学阶段关注设置人工智能科普相关课程；高校在进行专门的人工智能学科建设的同时，也要鼓励人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合；社会层面，相关单位注重建立健全与人工智能终身学习相匹配的就业培训体系。
2018年4月，为落实35号文，教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，在人才培养体系方面明确加强人工智能学科建设，重视人工智能与相关理工和人文学科的交叉融合，出台了人工智能普及教育的具体措施。地方层面，北京、上海等地也纷纷出台相关计划，人工智能教材进入了试点中小学，社会就业培训体系初步建立。在国家政策顶层设计和地方政策的支持下，应对人工智能挑战就业培养体系逐渐落地（图1）。在高校方面，人工智能成为2018年教育部新增审批数量最多的本科专业，全国共有35所高校获首批人工智能本科专业建设资格[9]。同时，数据科学与大数据技术、机器人工程、智能科学与技术以及智能制造工程也为该年度新增备案数量最多的本科专业。中小学方面，课内，信息技术被列入了教育部2018年发布的《高中课程标准》，同年，以《百度中小学人工智能课程》《人工智能基础》（初中版）《人工智能基础》（高中版）为代表的一系列教材陆续出版；课外，中国科协青少年科技中心与中国青少年科技辅导员协会联合举办了全国青少年智能科普活动以及竞赛，同时，以“松鼠AI”为代表的人工智能辅助培训，以及“优必选”为代表的人工智能学科教育等商业培训也得到快速发展。
相比于高校人工智能学科建设的日趋完善，以及中小学人工智能普及教育的推进，人工智能与相关理工和人文学科的融合相对滞后。尤其是在直面就业问题的大学生群体中，人工智能通识教育在一定程度上被忽视了。
通识教育的定义和范畴仍然存在诸多争议，可以理解为与专业教育相对的，不同专业学生都应该学习的共同领域和共同科目[10]。例如在美国高校，通识教育主要包括了口语沟通、批判性思维能力、信息阅读能力和数学技能等[11]。目前，全球高校还没有大规模将人工智能纳入通识教育的范畴。尤其是人工智能对于整个大学生群体就业的影响，尽管已经引起各级政府的关注而出台了一系列措施，但是尚未在高校形成规模化的实践。目前，我国仅有上海大学开设了“人工智能”系列通识课程。该课程不仅关注人工智能技术本身，更包括对人工智能的形而上思考，尤其注重了人工智能与不同学科的交叉[11]。
宏观视角，综合学术论文以及来自布鲁金斯（Brookings）、普华永道（Pwc）、麦肯锡（McKinsey）、兰德（Rand）、皮尤（Pew）和福布斯（Forbes）等国际知名智库对人工智能就业影响的研究；微观视角，基于我国大学生群体对人工智能替代就业的一系列既有研究，分析得出高校亟须将人工智能纳入大学生的通识课程中，必要性主要体现在三个方面（图2）。
目前，关于人工智能对就业的替代和收入效应，较为典型的观点如下。首先，人工智能自动化影响的群体不同于机器自动化影响的群体。历史上，机器自动化主要替代重复度高的、对教育程度要求较低的工作。而布鲁金斯学会在2019年11月发布的报告中显示，人工智能更高概率冲击受过高等教育（拥有学士及以上学位）的群体的就业，具体而言，拥有学士学位和拥有研究生学位的群体被人工智能影响就业的概率分别是只有高中学历群体的5.25倍和3.75倍[13]。其次，人工智能在各个发展阶段对不同行业的冲击并不均衡。以普华永道2018年发布的报告为例，AI在其发展初期，冲击的主要是金融、保险、通信等处理结构性数据为主的行业；各行业中以行政和文书类等日常任务常规化和程序化的职位为主[14]。而这些行业和职位都是相关专业的大学生群体就业的目标所在。再次，人工智能在短期内主要替代技能而非整体的专业性工作。麦肯锡发布的报告指出，到2030年，除了对体力劳动和手工技能的需求将减少外，处理文字、通信和数据等低认知技能，和量化统计等部分高级认知技能的需求也将减少，相反，需要人际交流、领导才能和培训他人等高级社交技能，以及需要复杂数据分析和科研等高级技术技能的工作需求会增加[15]。考虑到大学生群体在高校学习中，更多集中在专业学习上，而缺乏高级社交技能的系统性培养，也很少有机会掌握高级技术技能，难以满足高级技术技能工作的需要。加之，兰德公司在总结了学术论文和国际组织报告后，提出在人工智能影响下，人类更可能从事所谓的“微工作”（microwork），即短期任务和工作，以及经历“工作两极化”（job polarization）[16]。而大学生群体经历专业培养和就业后，并没有从心理上准备好去从事短期任务的工作形式，也没有从技能上准备好与人工智能进行长期的配合。因此，难以实现从具体专业学习到从事短期任务、灵活就业以及配合人工智能的转换。
2020年全国普通高校毕业生预计将达到874万，同比增加40万，面临着严峻的就业形势[17]。人工智能因为其深度学习能力，能在节约成本和时间的同时，高效锁定所需人才，而被高盛、联合利华、希尔顿、五个伙伴（Five Guys）等覆盖各领域的知名企业引入了人力资源管理体系。福布斯智库的人力资源委员会在2018年深入讨论了人工智能可以在自动寻找联系合适的申请者、赋能招聘平台、提高网申质量和效率、加快初选程序、精确背景调查等10个方面[18]赋能招聘。其中，人工智能的优势在于筛选调查应聘者网上留下的海量数据，以及深度挖掘应聘者声音语调、讲话速率、面部微表情和不经意的身体语言背后的信息。但同时，人工智能也因为在网上获取数据的伦理问题、招聘偏见以及由于黑箱机制（Black box）操作产生出的难以解释的聘用结果，而受到一定的质疑[19]。因此，大学毕业生提前了解AI在招聘环节的运行机制和关注重点将在一定程度上有助于更好实现就业。对此，美国以杜克大学为代表的高校已经开始对大学生进行如何应对AI招聘平台HireVue的培训[20]。
对大学生群体的一系列探索性的定量和定性调查显示，该群体对于宏观层面的人工智能对就业和招聘的影响认识相对滞后，而现有课程体系无法满足大学群体对人工智能了解的需求。主要表现在：一是调查中大学生群体总体上呈现出越了解人工智能技术，越认可人工智能可以促进专业所在行业的发展；而越不了解人工智能技术，对人工智能促进就业的前景就越悲观[21]。二是短期内面临人工智能冲击就业风险较高的文科类大学生对人工智能发展和与本专业融合的趋势不够了解，对就业方向的判断存在偏差，对金融等行业及行政等工作就业情况存在路径依赖[22]，失去了提前规划职业转型的机会。三是调查中的大部分大学生群体都不了解AI在招聘中的应用，尤其对AI应用于招聘的运作形式、关注重点、优势和劣势缺少全面的认识[23]，因此难以应对AI招聘的趋势。四是综合之前的调查发现，大学生群体其实对围绕本专业且具有实用性的AI普及性课程有强烈的需求，但是现有课程体系难以满足他们的此类需求。
为了更好适应人工智能与经济深度融合的趋势，在人才培养体系中一方面要在高校继续大力推动AI学科建设，而另一方面则要考虑在人工智能与其他学科融合的基础上，将人工智能纳入通识教育体系。目前，我国少数高校已经首先开始尝试开设AI通识课程，例如上海大学开设人工智能系列通识课程，聚焦人工智能与不同学科的交叉；西安交大开设了《人工智能的哲学基础与伦理》，重点关注人工智能决策的道德伦理问题，都在一定程度实现了从介绍性的单一讲座向具有一定深度的系列课程建设的跨越。
相比于我国高校正在探索如何建设人工智能通识课程，国外高校则更关注如何将提高大学生群体的人工智能通识教育纳入已有的数字素养/数码素养（Digital literacy）培养体系之中。根据联合国教科文组织的定义，数字素养指为更好就业、工作以及创业服务的，通过电子技术实现安全且合适的获取、理解、整合、交流、评价以及创造信息的能力。其中包括了计算机素养、信息与通信技术素养、信息素养和媒介素养[24]。英国的卡迪夫大学（Cardiff University）、巴斯大学（University of Bath）、牛津布鲁克斯大学（Oxford Brookes University）、利兹城市大学（Leeds Metropolitan University）等高校都在各个学科课程设置中融入了对于数字或者数码素养的培养。但是，考虑到数字素养并不等同于范围更广、内容更多的人工智能，尤其是人工智能对就业影响的速度和规模都不是数字素养的内容所能比拟的。因此，数字素养教育并不能完全代替人工智能通识教育，数字素养仅能作为重要的参考。
高校毕业生在面临人工智能冲击就业的同时，也面临着人工智能提供的机会。结合大学生群体对人工智能影响就业的认知偏差，同时，参考英国专门为教育领域提供数字解决方案的组织JISC所采用的毕瑟姆和夏普数字素养发展过程的金字塔模型（Beetham and Sharpe‘pyramid model’of digital literacy development）的内容[25]，即在不同情境下个体从意识到掌握功能性技能，再到形成高级别的能力和身份的过程，可以考虑就业导向下在我国高校开设人工智能通识课程的重点包括：
首先，在最基础的获取和意识层面，需要了解人工智能的本质，并意识到人工智能与所在专业的联系。要以AI学科本质、人工智能技术范畴、人工智能发展历程，以及人工智能与伦理和隐私的关系作为通识课程设计的基础。第一，要对人工智能本质去神秘化，需要认识到人工智能是包括哲学（例如计算机智能能否像人类一样解决问题）、数学（例如计算和算法）、经济学（经济理性）、神经科学（如何实现脑的工作和神经的反应）、心理学（再现思考的过程）、计算机工程（用代码实现）、控制理论（实现自动控制和交流）、语言学（自然语言处理）、大数据（对海量数据的储存和处理）等多学科综合的科学。其中，尤其需要关注作为人工智能重要基础的统计学基本原理，以及基本编程知识。第二，需明确人工智能并非单一技术，而是作为一系列技术的总称。这一系列技术主要包括自然语言生成、机器学习、语言识别、虚拟代理、决策管理、深度学习、文本分析和自然语言处理等，并意识到哪些技术与自己所在专业相关。第三，认知AI发展过程和趋势，并意识到人工智能在相关技术成熟后实现了指数式而非线性的发展。最后，要像数字素养一样，有明确的伦理意识，明确实现人工智能发展与保持隐私安全的平衡。在注意保护个人的隐私、保持伦理意识的同时，也要根据人工智能技术的发展，遵守不断完善的法律体系，建立适应其发展的人工智能伦理关系。
其次，在获取和意识层之上，优先关注实践层。即以国内外人工智能政策的重点和商业的发展作为人工智能实践的背景和方向。人工智能受到各国政府的日益重视，在政策引导和投资助推下的背景下，人工智能商业化进程被持续加速，与经济融合程度不断加深。而各国也根据自己的文化传统、人口结构、产业基础、市场情况、技术层次、法律和法规，出台重点各异的人工智能战略布局。例如美国主要关注人工智能对国家安全、经济发展和社会就业的作用；中国更为关注人工智能全方位产业化的进程；欧盟强调对AI伦理、道德、法律体系研究。因此，大学生群体只有清晰了解人工智能政策的重点和人工智能商业化的趋势，在学习中寻找与趋势相适应的实践的机会，才能更好地制定个人规划，明晰自我定位。
再次，关注技能层面和身份层面。以人工智能可以替代的具体技能和应对人工智能冲击就业所需要的具体技能，以及人工智能在招聘中的应用为通识课程的关键。因此，需要不同专业的大学生群体结合自身在AI发展中的定位，提前了解到自己预期进入行业、从事的工作在人工智能的影响下所需的技能。一方面，短期上，提前准备好技能转型、就业调整和职业规划；另一方面，在长期上，要树立终身学习的思想，经常注意调整适应人工智能发展的技能方向。同时，在就业前，也要了解各类人工智能软件在招聘中以及企业人力资源管理中的应用，时刻关注提高自身的数字素养和保护个人数字身份的安全，在就业过程中，从投递简历到进行面试的过程中，要注意人工智能在招聘过程中关注的重点，例如社交软件发布的内容到面试表情、神态、语言方面。而在就业以后，也要时刻关注自身数据化信息的维护和完善。
在人工智能系列技术持续进步的背景下，各国政府先后将人工智能视为未来经济发展的重要推动力，纷纷制定人工智能战略，建立适应人工智能发展的人才培养体系。我国也处在人工智能与实体经济深层次地融合的过程中，也在建立健全适应人工智能技术发展的系统性人才培养体系。然而，人工智能的通识教育相对滞后。
参考国内外相关课程，并在一定程度上借鉴国外数字素养发展框架，在就业导向下的人工智能通识课程需要重点考虑：首先，大学生群体需了解人工智能本质，以及人工智能与自己所在学科的交叉和具体应用范围；其次，明确人工智能的政策、发展趋势以及对所在专业的影响，并通过实践适应发展趋势；最后，定位出适合自身专业发展，职业生涯规划的短期技能转型和终身技能学习方向。
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[22] 聂晨，徐戈琪. 文科大学生群体对于人工智能影响就业的认知程度：基于访谈的质性研究[J].今日科苑，2019(6):73-80.
[23] 聂晨，郇敬雅.人工智能的就业把关人角色——大学生对AI应用于招聘决策的认知与态度的调查研究[J].今日科苑，2019(5):75-83.
聂晨，男，博士，讲师，北京航空航天大学公共管理学院，研究方向为公共政策。
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