【媒體報導】AI 真的能救經濟？台灣人工智慧學校用「教育」補足產業升級最後一哩路

1970 年代的台灣人，大概很難想像， 40 年後的台灣會在全球半導體市場上，佔有舉足輕重的位置。如果當年一點半導體基礎都沒有的台灣，沒有藉由與美國 RCA 公司的技轉計畫，培育出 19 名積體電路技術工程師做為種子教師，並且大量地培育本土半導體人才，也許不會造就今日台灣在全球半導體市場排名第三的地位。

由此來看，人才不僅是產業發展的根本，更是企業轉型的基礎。目前熱門的人工智慧技術，其實正如當年的半導體產業般，面臨人才需求遠高於供給的大缺口。根據 104 資訊科技統計，台灣 AI 人才缺口高達 6000 人，甚至 3 年來持續翻倍成長。

人才已成為台灣 AI 發展最大的阻礙

近年來，台灣產學界吹起一股人工智慧風潮。台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋直言：「不是人工智慧很厲害，而是台灣的產業需要人工智慧」。他說，台灣的重點產業如電子業、製造業、半導體業 …都能藉由人工智慧的發展，提高生產效能及產業競爭力。例如 AI 能協助石化業進行銅箔檢測，從人工目視檢測的日約 30 萬張影像，提高至每日 1,440 萬張。而紡織產業在導入 AI 後，可以簡化舊有的設計流程，將以往看樣到打樣的時間大幅縮短。從原本耗時兩到三個月不等的時間，縮短至兩到三天。

但他不諱言：「人才已經成為台灣 AI 發展最大的阻礙。」

2017 年 3 月左右，陳昇瑋和中研院院士孔祥重一起拜訪台灣各個產業，了解企業在 AI 發展上所遇到的問題？幾乎所有產業的答案都是，「缺乏人才，尤其是有經驗的人才。」

為了協助台灣產業跟上這波 AI 浪潮，陳昇瑋積極推動台灣的 AI 人才培育計畫，並於 2017 年年底正式成立台灣人工智慧學校。透過一期 4 個月、連續 16 周的密集訓練，快速培養出大量 AI 人才，「就像是一所培育 AI 人才的軍校，而且一畢業就能進入產業服務。」陳昇瑋期許，透過這種類軍事化的訓練，讓台灣產業能快速找到適合的 AI 人才，進而成功地帶動產業數位轉型。

經理人與工程師「 AI 思維」大不同

目前台灣人工智慧學校的總校設在台北中研院跨領域科技研究大樓 7 樓，另外在新竹、台中都設有分校。明年，南部分校也即將開學。在課程的設計上，主要針對經理人及工程師兩種實務人才分別開設專班，一是針對工程師的技術領袖培訓班，二是提供給中高階經理人的經理人周末培訓班。

技術領袖培訓班的學員入學門檻不低，不僅需具備一定的技術能力，還要通過入學考試才能入學。考試主要測驗科目為：程式設計，微積分、線性代數、機率統計等。因為期許學員結業之後，就能進產業協助解題，所以技術領袖培訓班在課程設計上也特別強調實作訓練。

學員第一天報到時，就會依據產業別分班，每班約 20 人，並配置 1~2 位助教，隨時協助學生解決問題。助教也會負責在課後出題小考，確保學生真的瞭解授課內容。此外還有期中／期末考與畢業專題機制，讓學員藉由實作，從練習中培養 AI 解題的經驗與能力。

不過，陳昇瑋也提到，關於應用 AI 解決產業問題的部分，工程師和經理人看到的問題點也許完全不一樣。他說，工程師想解決的可能是技術操作面向的問題，但經理人若從整個產業發展的角度出發，看到的問題可能就不一樣。如何找出真正能實際應用 AI 解決的問題？就是為何設立經理人週末研修班的原因。

經理人週末研修班主要培養具人工智慧思維的高階經理人，培訓的重點在於讓經理人具備完整的 AI專業知識。不僅對人工智慧有清楚的認識，更知道該如何應用 AI 解決產業目前所面臨的問題。陳昇瑋認為，如果經理人能具備 AI 基礎認知，才能和負責解題的工程師順暢溝通。

移地解題：把問題帶來學校，把答案帶回公司 為了讓 AI 的應用能更加落地，避免 AI 學習與產業脫溝的風險，台灣人工智慧學校除了徵求學界及企業合作夥伴，由業界提供題目和資料，成為學員期末選擇的專題題庫；另一個則是「移地解題方案」，開放企業推派員工受訓，並將企業的難題帶進學校。當學生上完課之後，就以自家公司的問題做為專題題目，在台灣人工智慧學校的顧問與助教團隊協助下，找到正確的 AI 解法，陳昇瑋強調：「這就是我們一直在提的，把問題帶來學校，把答案帶回公司。」

陳昇瑋進一步表示，當然除了考試做專題之外，在硬體上也要有配套機制，才能讓學員盡情實作 AI。因此，台灣人工智慧學校成立之初，便已斥資兩千萬設置一座 GPU設備實驗室，這是目前除國網中心外、台灣第二大 GPU 中心，專門提供給學員練習及解題之用。

目前，台灣人工智慧學校畢業校友已經有 2000 多位，預期到 2019 年底，校友人數將會倍數增加到 6、7 千人，陳昇瑋希望未來能打造一個交流平台，讓這些校友不只在上課時交流，畢業後還能持續互動、分享經驗與資訊，透過 AI 人才的社群，幫助台灣產業落實「用 AI轉型的目標。」

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