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强化就业优先，要理顺四个机制******

　　作者：梅伟惠（浙江大学教育学院教授，浙江大学就业指导与服务中心副主任）、邵頔（教育学院博士研究生）

　　党的二十大报告指出：“就业是最基本的民生。强化就业优先政策，健全就业促进机制，促进高质量充分就业。”当前，高校毕业生已经成为新增的就业主力。确保高校毕业生高质量充分就业，既是受教育者顺利实现从校园到职场过渡的关键事件，也是扩大中等收入群体，增进民生福祉，实现共同富裕的重要途径。为实现高质量充分就业，有必要理顺以下四个机制。

　　构建适应需要的能力发展机制

　　2022年第三届世界高等教育大会指出，“随着人工智能、自动化和结构转型重塑全球就业格局，创造以人为本的体面工作将成为更加艰巨的挑战。”在新一轮产业革命背景下，重复性的、机械性的工作将有很大可能性被人工智能取代。麦肯锡全球研究院《自动化时代的劳动力转移》报告通过分析自动化浪潮下不同国家11个行业大类的岗位需求变化，指出至2030年全球将有3.75亿人口面临重新就业的挑战，需要学习技能，其中中国占1.02亿左右。

　　新一轮产业革命对大学生的数字能力、创新创业能力、系统思维能力、问题解决问题、团队合作能力等提出了更高的要求。高等教育机构需要将就业创业力融入人才培养的全过程，才能实现人力资本投资的有效转化。根据联合国教科文组织为面向2030和2050的高等教育绘制的六大变革方向，实现高质量充分就业，不是仅仅给高校毕业生传授一次就业或二次就业所必需的技能，而是需要高等教育作出系统性变革：一是提供平等和可持续的高等教育入学途径；二是为学生提供更全面的学习体验；三是推动跨学科、学科内的开放与交流；四是为青年和成年人提供终身学习的途径；五是构建多样化和方式灵活的综合学习体系；六是以技术赋能高校的教学与研究。

　　搭建共同参与的机会供给机制

　　在新的就业形势下，政府、高校、用人单位等各利益相关方应通过共同努力，实现高校毕业生高质量充分就业。党的十八大以来，党和政府将高校毕业生群体列为就业关注的重中之重，相继出台鼓励高校毕业生面向基层就业、自主创业、参军入伍、学术深造等政策，以人为本，分类引导，不断拓展大学毕业生的就业机会。同时，通过不断调整产业结构，优化产业布局，促进战略性新兴产业健康发展，释放新的就业潜能。

　　高校应从以下几方面着手来应对日益严峻的就业形势。一是根据社会需求调整教育教学培养方案，让高校培养与社会需要接轨，以就业导向深化教育教学改革，缩小供需矛盾；二是深化创新创业教育改革，抓住数字经济和新一轮产业革命的契机，以创业带动高质量就业；三是进一步加强职业生涯教育和就业创业指导，通过实习、见习、实践和大规模、高质量毕业生职业技能培训等方式，帮助高校毕业生为就业做好准备；四是主动联系企业开拓优质用人单位市场，建立有效的信息沟通机制和渠道，提高岗位供需的匹配度和有效度。

　　健全保障帮困资源补偿机制

　　当前我国高校家庭经济困难学生占全部在校生总人数的23.06%左右，其中不少人在就业过程中处于劣势。党的二十大报告对加强困难群体就业兜底帮扶提出了要求，我们要着力完善资源补偿机制，帮助困难毕业生群体顺利就业，才能真正实现高等教育公平。

　　针对困难毕业生群体，一是建立健全工作体制机制，包括经济资助体系和帮困助学体系，完善就业困难帮扶长效机制和预警机制等，实现对就业困难群体的全生命周期关照；二是采取精准指导和精准帮扶工作，实施“一生一档”和“一生一策”，针对就业困难个体开展有效帮扶结对、岗位定点推送等服务工作；三是充分发挥朋辈互助和榜样激励的作用，提高帮扶有效性，提升就业群体的自我认同感；四是通过提升就业能力、加强招聘服务、提供财政补贴、完善社会保障，重点帮扶脱贫家庭、低保家庭、零就业家庭以及有残疾的、较长时间未就业的高校毕业生等困难群体顺利实现就业。

　　完善就业观念和就业心态调整机制

　　从全球趋势看，就业压力的增大催生了一大批“既不就业也不接受正规教育或培训”的“尼特族”（NEET, Not in Employment, Education & Training）青年。在经合组织国家中，平均大约有16.1%的18～24岁青少年为尼特族，而在智利、哥伦比亚、哥斯达黎加、意大利和土耳其，这一比例甚至超过了25%。尼特族青年不仅错过了当下的学习和就业的机会，而且可能对其长远发展产生消极影响，如较低的就业率和较低的收入、较差的精神状态和较大的社会排斥等。

　　“慢就业”风潮近年来也在我国高校毕业生中兴起。社会和高校应该正视这一现象，一是要做好思想引导工作，帮助大学生树立正确的就业观和价值观，充分发挥学生在求职过程中的主观能动性；二是加强心理健康教育在就业过程中的作用，营造积极的就业心态，切实帮助学生缓解现实焦虑，切勿好高骛远，同时也避免就业“内卷”，提高抗挫折能力；三是建立健全大学生职业生涯教育体系，帮助大学生更好地认识自我，做好职业生涯规划，精准开展就业指导；四是充分发挥家庭教育在大学生求职过程中的作用，家校协同联动，杜绝“懒就业”“怕就业”等现象。

　　《光明日报》（ 2023年01月10日 15版）

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）