产学合作新范式：AI时代的人才培养与科研协同

在全球争夺顶级AI人才的背景下，顶尖科学家和研究人员常常面临学术界与产业界之间的艰难选择。这种选择可能带来长期的负面影响，因为当今的大学教授是未来人才的培育者。当他们离开学术界时，可供所有部门（产业界、学术界和政府）使用的AI人才渠道会逐渐萎缩。

为避免这种“公地悲剧”，迫切需要建立学术界、政府和产业界之间的多部门合作新范式，以实现跨部门人才的更好平衡。历史上，产业界一直在多个专业领域向学术界寻求专业人才。多年来，各种合作模式被探索，包括学术咨询、私营部门休假、大学中由产业资助的研究，甚至允许大学教师追求创业想法一两年的风险投资。

但从2010年代中期开始，随着深度学习的出现，对人工智能、机器学习和数据科学人才的需求呈指数级增长，并对这些历史悠久的产学合作机制带来了根本性变化。由于AI开发需要多学科技能、大型数据集和计算能力的罕见组合，许多长期从事AI和机器学习专业研究的教师离开学术岗位，全职加入科技公司。

这种单向迁移模式可能对我们顶尖大学产生持久且不良的影响。特别是在整个研究部门被批量招聘的情况下，就像一所顶尖美国大学失去其全部世界级机器人研究人员团队给一家风险投资企业的情况。

某中心需要世界级的AI人才，并挑战自己提出一种解决方案，既能满足这一需求，又不会对世界一流大学的活力和成功造成持久破坏。认识到顶级AI和机器学习人才被产业界的巨大机会所吸引——解决能够改变我们生活和工作方式的重大、复杂现实问题。但在缺乏更灵活安排的情况下，许多人不得不选择放弃培养下一代伟大AI人才的热情。

认识到需要新的合作模式，使产业界能够利用学术专业知识，同时加强而非削弱我们的大学，采用了一种系统化方法，首先制定了几项原则：

• 合作模式应加强所有参与者——产业界、学术界和政府
• 合作模式应具有可持续性，并加速科学发现和各部门的进步
• 合作模式应为所有利益相关者提供可证明的价值——整个社会、教师、学生、大学管理部门、最终客户、政府实体和工业实验室

这些原则指导了学者计划的发展，该计划允许学者通过兼职安排和休假以灵活身份加入。该计划面向全球大学的学者，他们希望在实践中应用新兴和成熟的研究方法，与现实系统合作，并为最终用户和整个社会提供价值。克服一些最困难的技术挑战需要世界上最好的专业知识聚集在一起，学者计划允许大学教师帮助大规模解决这些技术挑战，同时保持他们在学术界的专业家园。

学术领导力培养

为帮助大学培养下一代学术领袖，2020年通过增加访问学者职位扩展了学者计划，为终身教职前到新获终身教职的学者提供了与新兴挑战和机会保持联系的机会。鉴于客户需求和期望的多样性，这里是衡量新科学思想影响的独特场所。

学者计划的价值通过加入该计划的学术人才质量和全球吸引力得到证明：该计划于2019年启动，如今在从洛杉矶到班加罗尔到特拉维夫的全球24个城市拥有250多名学者和访问学者。

大学枢纽计划

2019年启动了大学枢纽计划，以扩大学术合作伙伴关系的范围，超越学者计划的教师。大学枢纽计划建立了多年的捐赠和赞助研究资金承诺、博士奖学金和社区活动，以促进技术合作和社区建设。

从哥伦比亚大学的第一个枢纽开始，该计划现已扩展到五所大学。枢纽的活动由大学管理人员和项目经理共同管理。2021年，与哥伦比亚大学合作推出了哥伦比亚SURE实习奖学金计划，旨在为来自代表性不足背景的学生提供机会，在世界顶尖大学参与前沿研究。

继2021年夏季哥伦比亚SURE计划试点取得巨大成功后，2022年支持的实习生数量增加了四倍，并将计划扩展到两所大学——佐治亚理工学院和南加州大学。今年，该计划进一步扩大，新增了卡内基梅隆大学和加州大学洛杉矶分校。

公平AI计划

2019年还与美国国家科学基金会（NSF）合作推出了公平AI计划，这是一项2100万美元的倡议，自启动以来已为34个大学领导的团队提供资金，并在日益重要的公平和负责任AI领域产生了不断增长的知识体系。还为国家科学基金会的国家AI研发研究所计划做出贡献。

上述互补性举措旨在通过加强学术界、产业界和政府之间的合作伙伴关系，扩大对新兴技术的访问。这些举措使基于学术的人才能够协调他们的热情、生活状况和职业抱负，认识到学术界和产业界提供了不同的智力实现路径。这些举措的成功表明，实现这种和谐可以在满足工业需求的同时保护甚至加强未来人才的关键渠道。