我国电竞人才缺口超百万 不到15%岗位处于人力饱和状态******
目前只有不到15%的岗位处于人力饱和状态
我国电竞人才缺口超百万
近日,由人社部下属的中国人事科学研究院指导的《腾讯助力新职业与就业发展报告(2022)》正式发布,报告公布了数字生态下的147个新职业,其中“电子竞技员”及“电子竞技运营师”被评估为稳定期数字生态职业,每个职业将为行业相关领域带来约50万-100万的就业岗位。
为推动电竞产业发展,各地政府相继推出了一系列电竞行业的扶持政策。如深圳市将电子竞技新增纳入了市体育产业专项资金重点鼓励发展的运动项目类别——在深圳举办国际性和全国性高水平电子竞技赛事,将得到500万元以上的资助。未来几年内深圳的电竞行业,尤其是赛事建设将进一步高速发展。
而据人社部的报告,目前电竞行业只有不到15%的岗位处于人力饱和的状态,而类似赛事制播等产业中上游专岗岗位缺口达150万人,未来五年内对细分领域人才的需求依然很高。
也正因此,电竞行业人才职业教育显得愈发紧迫。唯有加大对电竞职业教育的投入,通过培养更多优质电竞运营人才,有效促进电竞活动及内容质量的产出,才能真正推动电竞产业健康、持续、有效发展。
比如腾讯电竞日前宣布正式布局电竞人才职业教育,将通过发挥自身流量、技术、生态等优势,联合内部各赛事业务,以赛事策划与制播为方向,设置“电竞赛事策划理论课”与“电竞制播轮岗实践课”两大板块,邀请了拥有世界/洲际大型电竞赛事执行经验的资深从业者担任讲师,并提供腾讯电竞基地作为学员们的实操课程,真正做到“毕业即可上岗”。
除职业教育外,腾讯还积极推动电竞人才的职业认证。2022年8月,在广东省人社厅、深圳市人社局的指导下,腾讯于深圳试点开启“电子竞技员”的从业资格培训和技能认定相关工作,并为通过考核的从业人员颁发了首批国家人社部认可的职业技能等级证书。
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2022年中国电竞产业收入1445亿元
近日,中国音数协电竞工委发布了2022年中国电竞产业数据摘要。数据显示,2022年中国电子竞技产业收入为1445.03亿元;中国电子竞技用户约为4.88亿人;中国电子竞技游戏产品中,射击类、多人在线战术竞技类和体育竞技类是产品数量最多的三种玩法类型,占比分别达到25.7%,17.1%和10.0%。
自2003年电竞被国家体育总局批准列为正式体育项目以来,电子竞技成为融合了技术和文化,推动数字经济和实体经济共同发展的新兴业态。据了解,在4.88亿电子竞技用户中,男性用户占比56.4%,女性用户占比43.6%。42.5%的用户具有大学本科及以上学历,26.4%的用户具有大学专科学历。
2022年,中国国内共举办了108项电子竞技赛事,相较2021年有所减少。上海是举办电子竞技赛事最多的城市,赛事数量占全国的22.39%。成都、杭州、深圳举办的电子竞技赛事数量占比也均超过了5%。
本组文/本报记者 王磊 统筹/刘江华
报告显示:超六成受访者认为应强制企业公开算法******
光明网讯(记者 李政葳)“当前,国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的,而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上,谈及算法治理的现状,清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示,算法分级分类本身不是目标,而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。
论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心(清华大学)主办。其间,南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。
记者了解到,《算法应用与治理观察报告(2022)》,梳理了国内外的多项法规,结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状,并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度,最后基于多方调查分析,给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。
报告发现,目前国内算法治理仍处于早期探索阶段,企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统,或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示,近半受访者承认算法让自己的使用体验更好,但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好,逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”;超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。
“在数据、算法方面治理政策进展显著,在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为,目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视:首先,人工智能应当被适度使用;其次,目前人工智能服务知情同意落地艰难,被迫知情同意普遍存在;最后,目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战,需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。
针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》,中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示,从算法治理角度来说,深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同,前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。
具体来讲,由于深度合成技术的门槛较高,技术支持者也被纳入了监管范围内。比如,深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务,应当进行显著标识,这就将更重的责任落在了服务提供者身上。
中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到,算法治理需要构建可信任的算法认知,而这需要产业和消费者的共同努力:产业要努力提升算法精准性、透明度,减少偏见,减少歧视;消费者则需要提高数字素养,提升算法意识,加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。