破解欧洲人工智能人才难题

破解欧洲人工智能人才难题 【译者按】今年7月，欧洲政策研究中心发布《破解欧洲人工智能人才难题》。人工智能正引发欧洲劳动力市场变革，需突破技能孤立的传统认知，厘清该市场结构。报告认为，应根据技术参与度、专长及职业角色，将人才划分为三个层级，以此对比欧洲各国岗位空缺与人才储备。报告发现，人工智能中级人才供需相对平衡，初级与高端人才存在显著缺口。各国人才政策不应局限于从新手到专家的纵向路径，应侧重在现有职业角色中横向融入人工智能能力，并结合各国实际推进。赛迪智库集成电路研究所对该报告进行了编译，期望对我国有关部门有所帮助。 【关键词】欧洲 人工智能 人才政策 建议 一、引言 随着欧洲致力于成为全球首个“人工智能大陆”，需要充分的资料来透彻认识人工智能驱动的劳动力市场变革。欧盟委员会《2025年人工智能大陆行动计划》1制定了提升欧洲人工智能能力的宏伟议程，呼吁加强基础设施建设、推动战略性行业应用并扩大人工智能人才库。与此同时，《人工智能法案》（2024/1689）2引入了基于风险的监管框架，将人工智能素养和以人为本的设计列为基本要求。为补充上述举措，拟议的欧盟人才库法规旨在通过匹配非欧盟国家求职者与欧盟雇主，解决关键技能短缺问题。3月推出的《技能联盟战略》3为此类人工智能重点举措提供了总体治理框架。该战略概述了全面的机制，以解决本报告旨在量化的技能差距和人才短缺问题。这四项举措共同构成了一项协调一致的欧洲战略，旨在为欧盟劳动力市场适应人工智能技术在所有经济部门以及从人工智能开发者到人工智能最终用户等不同职业中的普及做好准备。 尽管势头如此强劲，政策制定者仍面临一个关键信息缺口： 人工智能技能在哪些领域需求最大，又在哪些领域可获取？关于信息通信技术（ICT）工作者或科学、技术、工程和数学（STEM）毕业生的总体统计数据，不足以指导具体的培训、移民或劳动力规划策略。孤立地罗列单个人工智能技能也远远不够：有效的劳动力策略需要洞察反映不同人工智能专业知识概况的连贯技能组合。然而，围绕人工智能与就业的诸多讨论仍停留在二元层面——人工智能/非人工智能——未能区分不同类型的人工智能专业知识。 二、人工智能熟练度水平 为系统分析人工智能劳动力生态，我们构建了三级分类体系，根据人员及岗位在人工智能技术的参与程度、技术专长和职业角色进行划分： 1、层级0：人工智能认知与应用入门人员，指（受雇或攻读）需熟悉人工智能但不直接从事技术应用，且不属于其他两级的人员。包括非技术岗位工作者或非相关领域学习者，他们作为终端用户，具备人工智能基础概念认知和工具使用能力。 2、层级1：软件与数据精通人员，指（受雇或攻读）技术岗位或具备相关技能，涉及软件开发、数据科学且可能运用基础机器学习技术的人员。包括使用传统统计方法和基础机器学习算法， 但不涉及高级深度学习的数据科学家。 3、层级2：人工智能研发专业人员，指（受雇或攻读）直接从事深度学习技术及其他高级人工智能应用的开发、应用或研究工作的岗位人员或具备相关技能者。包括从事复杂神经网络架构和前沿人工智能系统研发的专业人士。 三、欧洲的人工智能人才 尽管人工智能的重要性已得到广泛认可，但政策制定者在谁开发这些系统、系统起源于何处以及驱动其迁移决策的因素等方面仍存在显著知识缺口。传统劳动力统计缺乏足够的细致度，无法反映人工智能生态系统的复杂现实——即便职位名称相似，从业者的技术技能和专业水平也可能存在巨大差异。这种信息缺失对欧洲而言尤为关键，因为欧洲已承诺投入200亿欧元用于人工智能发展，同时预计信息通信技术行业的就业岗位将增长约21%。核心问题在于：欧洲究竟会培养本土人工智能人才、成功吸引海外专家，还是眼睁睁看着自身专业人才流失到相互竞争的创新中心？这不仅对经济竞争力影响深远，对确保人工智能系统体现欧洲价值观和优先事项也意义重大 （一）各国按层级划分的人工智能人才分布 在本文所研究的国家中，波兰和德国在高技能人工智能专家 的集中度方面位居前列（见表1）。它们的主导作用可归因于强大的工业经济以及吸引公司和人才的战略政策。 波兰的层级2人才占比居欧洲首位、全球第四，该国已实施国家人工智能战略，重点推动人工智能企业发展与创新，同时投资国内能力建设。此外，波兰是乌克兰战争难民的主要接收国之一，目前难民人数稳定在约100万，就业率达65%——在接收大 量难民的国家中高居榜首。波兰之所以成为热门就业目的地，主要有三方面原因：一是局势变化后，大量乌克兰民众及企业迁至波兰；二是作为非欧盟国家技术移民的理想选择，其吸引力声誉不断提升；三是持续接收来自白俄罗斯、保加利亚、罗马尼亚等其他东欧国家的移民。值得注意的是，波兰69%的移民为劳动力移民，这凸显了该国对务工人员的吸引力。随着波兰起草新的数字化战略，并大力投资新建机构以促进与欧洲人工智能生态系统的合作，其对外国人才的需求正持续增长。 在欧洲国家中排名第二的德国拥有众多顶尖学府，这些机构是全球生态系统中基础研究与应用研究领域的主要成果产出方。瑞士等国家同样名列前茅，它们通过有针对性地吸引人工智能核心人才，始终保持着竞争力。 虽然本研究聚焦于欧洲人工智能岗位和人才，但此前研究显示，与美国等人工智能领先国家相比，欧盟人工智能劳动力中，层级2技术专家占比更高，且各层级人工智能专家的人均数量也更多。尽管欧洲多国人工智能战略均设定目标，通过机构建设和吸引顶尖人才提升本土人工智能产业的吸引力，但该地区人工智能人才仍大量流向美国。不过，欧洲许多领导者认为，当前美国政治环境为该地区带来了机遇，有望借此吸引美国国内心灰意冷的顶尖人才，从而扭转历史性的人才流失格局。 （二）各国国际人工智能人才的层级分布 尽管英国通常被视为全球人工智能领导者，但其作为顶尖人才目的国，层级2人才比例较低（见表4）。更严格的移民要求可能会给吸引外国专业人士带来挑战，尤其是那些具有非传统人工智能背景的人士。 欧洲人工智能产业在国内人才培养与国际人才引进方面均有表现（见表3、表4）。波兰、瑞士、德国等国家既是人才输出国，也是人才输入国。以往的科学研究表明，这些国家人工智能人才水平较高，原因可能包括实施更为开放的移民政策以便利顶尖人才聘用。波兰还扩大了对某些职业的外国文凭和资格认证的认可范围，通过接受不同学位和教育路径，减少了本国的就业不足问题。鉴于技术工人存在巨大劳动力短缺，德国对领事服务进行了数字化和现代化改造，以实现更简化便捷的签证数字化办理流程，避免繁琐的官僚障碍阻碍顶尖人才申请赴德工作。 推动中东欧地区在人工智能领域领先的其他因素包括：为扩大基础设施进行的大量投资、更优的风险投资环境，以及对技术技能人才集聚的战略定力。这些国家层面的举措目前正得到欧盟范围内协同努力的补充，以吸引和留住人才。 与高度技术性人工智能专业人才的总体比例不同，欧盟在女性技术人才占比方面处于领先地位，在全球排名前十中占据七席（见表5）。芬兰、捷克和意大利的女性在人工智能人才中的占比位居全球前列。 芬兰在层级2人工智能人才中女性占比总体领先，占劳动力总数的39%。虽然这可能是由于芬兰人工智能劳动力市场状况的样本量相对较小，但也可能反映出其强有力的性别平等政策，例如相关法案要求大学和雇主解决薪资和工作条件等方面的性别差距。现行法律规定，芬兰雇员至少半数工作时间可享受弹性工时与远程办公。员工还可通过其他时段延长工作时间来积累工时，使专业人士能在不牺牲职业发展的前提下履行个人责任。这可能是层级2人才中性别平等率的一个促成因素，但无法确定直接因果关系。 同样，在捷克，女性占层级2人才的31%，该国女性申请攻读高等教育阶段人工智能专业的人数稳步增长，并且其研发活动会考量性别因素。捷克已制定战略目标，旨在提高女性在研究领域的代表性，具体措施包括保障男女机会平等，以及认识到女性在该领域职业发展面临的障碍，例如偏见或育儿需求。 意大利女性劳动力占比达28%，同样拥有完善的育儿假政策和良好的工作生活平衡机制。在经合组织国家中，该国发表的人工智能论文中至少包含一名女性作者的比例最高。 相比之下，尽管北欧国家在性别平等方面取得了进展，但瑞典和丹麦的层级2人才中女性比例较低，分别为17%和15%。同样，德国和波兰尽管层级2人才占比高于欧洲其他地区，但在女 性层级2人才比例方面仍落后于许多国家。这表明，要确保人工智能人才库中的性别平等，需要协同且持续的努力，所有欧洲国家必须继续确保女性能够加入、留在职业阶梯中并向上晋升。 四、欧洲的人工智能职位空缺 人工智能在经济领域的普及，体现在职位空缺中技能需求的变化上。尽管人们普遍关注对人工智能技能的需求，但对于欧洲各国不同职业对人工智能技能需求的地理分布、深度和广度，我们知之甚少。总体而言，要求中级熟练度的职位空缺数量最多，几乎占人工智能职位空缺的一半，初级约占三分之一，高级约占五分之一。然而，人工智能职位空缺的绝对数量因国家而异，人工智能职位空缺在总职位空缺中的占比以及不同熟练度等级的占比也是如此。 （一）各国按层级划分的人工智能职位空缺 从绝对数量来看，大国在人工智能招聘市场中占据主导地位（见表6）。2023-2024年间，英国发布了约16.8万个人工智能职位，德国（10.2万）和法国（8.8万）紧随其后。这三个国家的人工智能职位总量占欧洲的57%，不仅反映出其庞大的经济体量，也体现了先进的人工智能生态系统。三国均较早出台了全面的国家人工智能战略：德国于2018年启动国家人工智能战略，每年投入约1亿至5亿美元；英国和法国则在2018年首次提出相关举措后，于2021年推出了修订版战略。 根据2024年人工智能世界指数，英国、法国和德国在人工智 能专利、人工智能投资及人工智能研究领域持续位居欧洲前三。2023年，德国的人工智能专利产出达300项，超过英（115项）法（97项）两国之和。人工智能投资方面，2023年德国（22亿美元）与英国（21亿美元）不相上下，但2024年英国以30亿美元的投资规模超越德国（18亿美元）和法国（16亿美元）。 人工智能研究成果的发表情况也呈现类似趋势：2023年，英国（12700篇）与德国（12600篇）竞争激烈，两国均领先于法国（8700篇）。2024年，人工智能领域的论文发表增速虽有所放缓，但英国（4300篇）仍在该年度超越德国（3500篇）和法国（2600篇）。在被引次数最多（即影响力最大）的100篇人工智能论文中，德国和英国是作者所属国家排名前十的欧洲国家中仅有的两个。 所有这些导致的结果是，在2003-2024年期间，英国、德国和法国是仅有的三个产生了10个以上知名人工智能模型1的欧洲国家。这包括法国用于语言生成的Mistral Large 2和用于多模态生成的Mistral OCR；德国用于图像生成的Stable Diffusion和用于翻译的DeepL LLM；以及英国谷歌DeepMind的多个模型，包括用于视频生成的Veo、用于多模态生成的Gemini 2.0 Pro和用于生物学的AlphaProteo（EPOCH AI）。尽管如此，这些数字与美国和中国相比仍相形见绌，美中两国在过去10年中各自都 产生了超过100个知名人工智能模型。 然而，包括西班牙、葡萄牙、荷兰和波兰在内的几个较小国家，人工智能职位发布量也不容忽视，每个国家都显示有超过25,000个人工智能职位空缺。这表明人工智能技能需求并不局限于欧洲最大的劳动力市场。值得注意的是，荷兰在2023年产生了79项人工智能专利，使其成为人工智能世界指数排名前十中仅有的另一个欧盟国家。 表7呈现了各国人工智能职位空缺占总职位发布量的比例。尽管葡萄牙在人工智能出版物、专利或私人投资方面尚未进入任何全球排名，但其政府已于2019年启动了“人工智能葡萄牙2030”战略，旨在建立知识密集型劳动力市场，打造强大的人工智能研究、创新和生产生态系统。葡萄牙人工智能战略支持数字创新中心、人工智能创新券、公共部门人工智能应用以及企业与研究中心之间的“联合实验室”，这