《美国人工智能政策评估》9大AI政策领域及其未来发展方向(3)

2.3.1 人工智能教育和培训

美国中小学系统并未对人工智能人才的重要性进行完全响应，但越来越多的教师、家长、甚至学生开始认识到学习人工智能的好处。相比之下，美国高等教学对人工智能项目更加重视，从全球各地招收优秀学生。此外，大学生学习人工智能和人工智能相关的课程的热情也非常高涨。但美国研究机构却无法满足需求，因为不愿意或不能够招收到合格的教授。因此， 高等教育机构也没有对人工智能市场需求给出足够回应。而私营企业在支持人工智能教学方面起着非常重要的作用。 改进建议：

国会应该对低收入和农村地区学校提供资金，使人工智能课程融入到高校课程体系中

国会应该通过NSF资助等形式向增加人工智能领域课程和入学率的公立大学建立更加偏向人工智能的激励机制

国会应该在NSF资助一个项目，为仍在学术界的1000位人工智能研究人员进行为期5年的奖励

国 会应该建立知识税率来激励人工智能人才培养方面的投入

人事管理办公室（OPM）应修改当前联邦政府许多人工智能岗位的要求，允许通过人工智能认证的个人而非具有相关学位的个人进入相关岗位

2.3.2 吸引国外人才

吸引和保留高技能外国人才对于美国创新和保持竞争力非常重要。事实上，在美国顶尖人工智能博士学位项目获得学位的学生有66%都是外国人，美国有超过50%的计算机科学家都是外国人。 考虑到外国人工智能人才对于美国人工智能创新的成功实践，美国需要加强和扩展现有移民政策，使得更多高技能人工智能人才进入美国，包括美国大学毕业的外国学生。英国、加拿大、中国、法国、澳大利亚等都采用了灵活的移民政策到吸引外国人工智能和其他技术领域人才， 而美国的移民政策约50年没有改变了。 拜登政府重启了2017年奥巴马政府提出的移民项目——International Entrepreneur Parole Program。该项目并未创建新的签证种类，而是允许国土安全部根据现有授权允许符合条件的人临时进入。 改进建议：

国会更好地帮助具有人工智能相关专业的研究生申请绿卡，并且优先在美国大学获得学位的学生

对人工智能企业家建立新的签证项目

2.4 促进对人工智能资源的访问 在促进对人工智能资源的访问上，整体评价为接近预期。因为当前，公共领域的人工智能研究人员还是不能够完全访问计算资源。 对数据和计算资源的访问是人工智能创新的加速器。 人工智能系统依赖大量数据进行训练，所以大数据集可以帮助人工智能系统构建高度准确的模型。目前，公共资助的学术研究人员想要访问包括相关软件、硬件在内的人工智能高性能计算机资源，可以使用其所在学术机构或国家高性能计算中心的资源。据美国数据创新中心（CDI）2020年的报告数据， 访问需求量是机构能够提供的量的3倍， 这影响了人工智能研究人员开发新产品和服务的能力，而这些新产品和服务对于保持美国人工智能领域竞争力、应用人工智能到国防创新等领域非常重要。对此，美国已经开展了一个庞大的计划来增加学术研究人员对人工智能资源的访问。 在2020年的国家人工智能创新法案中，国会要求NAIRR（美国家人工智能研究资源工作组）建立一个共享计算和数据基础设施的路线图，为人工智能研究人员和学生提供先进的计算生态系统。 改进建议：