2016年開始，台灣民間與政府邁開人工智慧的發展腳步。先是研究人員學習AI、實作解決產業瓶頸；後有台灣人工智慧學校開設的產業垂直專班、董總專班，分頭與各領域對話。歷經五年，台灣AI已從社群討論跨入產業，變成許多企業的轉骨關鍵——在這之中，台灣人工智慧學校扮演台灣AI趨勢的重要推進器。
今年年會，台灣人工智慧學校帶來什麼主題？回顧過去，台灣AI發展歷經哪些趨勢？下一階段，又迎來什麼挑戰？未來城市邀請台灣人工智慧學校校務長蔡明順，分享他的觀察與分析。
未來城市Podcast EP.46
▹ 未來主持人：未來城市頻道總監 陳芳毓
▹ 未來大來賓：台灣人工智慧學校校務長 蔡明順
▹ 訪談精華一次收藏：
蔡明順認為，除了半導體，我們應思考如何讓AI成為台灣產業的推進器。圖片製作：未來城市編輯部
Ｑ：今年台灣人工智慧年會主題是什麼？有哪些亮點？
台灣人工智慧年會的主題想回應台灣和世界趨勢。2019與2020年，我們推動「人工智慧大軍」，讓社會更認識AI。2021年則是大AI時代的起點，因此，去年主題是「大國競逐下的新方向」，希望以AI為窗口、帶領大家走向世界。
2022年，俄烏戰爭及中美兩國競爭，掌握全球重要科技的台灣，尤其受到資通訊和半導體產業供應鏈重組的影響。此外，快速老化和少子化，也是我們面臨的問題。在這些背景下，人才培育變得更加重要——我們應該放大角度思考，吸納更多國際人才，來幫助台灣產業。因此，今年的主題是「地緣政治下的供應鏈重組與人才培育」。
我們的年會講者都是一時之選。首先，台灣人工智慧學校校長孔祥重、數位發展部長唐鳳和台灣人工智慧學校秘書長侯宜秀，先從數位發展的角度破題。緊接著，Appier和iKala董事簡立峰、聯發科顧問陳志成、科會辦副執秘李育杰及Taboola副總裁俞寧寧，從國際角度談台灣國家AI人才發展策略。
錯過今年年會的讀者，不妨看後續報導，我認為非常值得關注。
台灣人工智慧年會是台灣最大的AI交流活動。圖片來源：總統府flickr
Ｑ：台灣人工智慧歷經哪些里程碑？今年又來到什麼階段？
台灣約從2016、2017年開始發展AI。當時，重要企業已看到趨勢；政府也奠基於大數據和工業4.0基礎，將AI視為國家重要戰略。2017年，當時科技部在部長陳良基領導下，設立「AI行動計畫」，接下來四到五年，台灣都以這項計畫為指導原則，推動AI在產官學研界的發展。
台灣人工智慧學校跟著這股脈動，用民間力量整合產學界資源，努力弭平產學鴻溝、加速台灣產業運用AI升級轉型——我們稱這為「產業AI化」，也是我們的起心動念。
台灣推動產業AI化的進程，可以分成三個階段：
第一階段：在2018到2019年，我們知道AI需要更普及。為此，我們成立台灣人工智慧學校，讓大家來上AI通識課，透過科普、傳遞正確認知，來建立AI大軍。
同時，我們利用「產業出題、人才解題」模式，快速拓展AI火種。其中，「移地學習」專案讓企業研發人員帶著問題來，在學校運用AI解題，再把答案帶回企業——這等同幫助他們完成前導實驗，加快產品落地速度。
第二階段：除了技術層面，我們還需要讓經營管理層變成AI支持者，AI才能走得遠。所以，我們需要讓管理層能用他們的語言理解AI，並願意行動，而最好的方式就是個案教學。因此，這個階段的重點在於用案例來教學，來引導產生更多產業個案。
為此，我們在2020、2021年推出智慧醫療、智慧製造、智慧金融、邊緣運算等類別的產業垂直專班；現在較具規模的是智慧醫療和智慧製造。此外，還有「董總專班」，去年共有25個上市櫃公司的董事長和總經理來上課。這些課程都是希望讓企業高層，把AI當成公司未來五到十年最重要的發展策略。
第三階段：正在進行中。我們跟台灣大學管理學院合作，找出導入AI應用並得到商業效益的本土公司，包含生產製造、經營管理、業務行銷等面向，再將這些模式當作標竿。我們想讓更多非科技理工人才，也有機會使用AI技術，讓AI更廣泛落實到企業經營。
今年，42位來分享案例的企業講者，來自友達、廣達、台塑等大廠；還有國營企業，如中鋼、台積電；外商則有美光；還有台灣的隱形冠軍，比如台中精機、宏遠興業、創維塑膠。
我們希望，台灣大型企業和中小型標竿企業當領頭羊，用中心帶衛星的方式積聚AI能量，再繼續往前推進。這一步需要更長時間，但是一定要跨過去；就像科技採用生命週期，沒有跨過那個斷層，就進入不了高速發展。
Ｑ：台灣98％公司是中小企業，未必有資金找AI專業人才，你們提供什麼解法？
普遍來說，中小企業的數位基礎建設不足——也就是它有沒有具價值的數據、足夠的網路頻寬、運算的基礎建設；更重要的是，它有沒有人力能維護並運用這些數據、形成決策。如果都沒有，除非AI變成一般化商品，買來就可以插上去用；否則，中小企業距離AI應用還離得很遠。
然而，台灣中小企業的比重這麼高，它們若不做AI、只有大廠做，將會形成好幾個級距的斷層，中小企業的生產力和競爭力也無法提升。這時，一但發生科技破壞式創新，某些行業將無法因應，會在一夕間消失。
其實，中小企業已開始二代接班，許多二代已看到問題、也有遠見，一代也有人支持。只是，他們欠缺培育人才的方法——如何在現有資源下，把產品、經驗和老師傅的技能知識智慧化。
今年六月，孔祥重院士在中部機械聚落推動「AI風火輪計畫」——取名自三太子的法寶：能生風噴火的風火輪。我們想尋找聚落領袖，談談AI在機械聚落能做什麼；且AI不能空有技術，還需要風火輪般的推進器，才能發展起來。
風火輪計畫的成果是開源，所以需要有心推動產業突破的公司。幸運地，我們在中部與逢甲大學合作，建立開發專案團隊和專家團隊。再來，我們跟精密機械的領導者之一、台中精機深度合作，他們願意開放場域，運用精密機械來支持這項計畫。
Ｑ：總結過去幾年，你們觀察台灣AI有何發展與現象？
早在台灣人工智慧學校成立前，前執行長陳昇瑋就已在台灣資料科學協會經營四年，建立起運用大數據分析的社群；後來，這股能量帶進人工智慧學校，有了好的起頭。五年後，我們看到三個AI主要發展現象：
第一，AI已經從前導試驗、概念驗證的模式，進入流程式。所以，今天思考AI時，不該再懷疑它可不可用，而是能不能應用，並重新梳理生產流程；例如，擴增人力、部門調整、組織關鍵績效指標要不要調整⋯⋯這都是人機協作問題。
第二，台灣AI若要與國際競爭，就需要高科技產業，尤其是智慧製造和醫療。所以我們推出垂直產業專班，希望他們把場域內、想用AI解決的問題，直接拿到這裡做。其中，醫療專班推了四年——醫生不再著眼於用AI幫助論文發表、升等；醫院也不是想用AI通過考核。我認為，他們都期待用AI減輕醫療人員的負擔，讓醫院更有效率。
目前，台灣將近150萬家中小企業中，具備AI成熟度、可以做AI的，差不多兩萬家左右，這兩萬家又分成三個級距；第一個級距推上去後，現在第二、三級距開始要跟上了。
第三，我們必須要有AI產業國家戰略，並思考能不能用AI，再發展一個像半導體產業的盛況。這樣談也許像是開玩笑，但話說回來，半導體產業也是發展了30年，才有今天的風景。
尤其現在，國際希望減輕對台灣半導體的依存。往後十年，一但半導體被拿掉，我們還有沒有其他產業是不可替代的呢？我覺得未來十年，AI就是很重要的推進器，也是任何行業轉骨的關鍵。
現在，企業就算還做不了全面AI化，至少先提高資訊數位化程度；運用數據、做出高品質決策並提升營運效率，這絕對做得到。另外，我們應先強化數據治理，讓大家有更多的開放資料。當你懂得用資料，下一步就自然不用懷疑要不要用AI了。目前，我知道數發部有在推動，我覺得我們應該延續這個能量，繼續往前推。
Ｑ：回到年會主題，你認為台灣會發生AI人才制裁現象嗎？
許多人問我，AI是否可能泡沫化，但我不認為這會發生。
第一，AI技術仍在推陳出新，論文發表數量也在成長，會用AI的人越來越多，這項趨勢並不可逆。第二，台灣有越來越多AI應用實例，這表示AI已深入產業。
因此，我們應該關注AI人才。10到15年前、台灣西進發展時，也曾經限制重要科技人才和政府人員不能到中國發展。現在美國也祭出科技制裁——特別是半導體設備。半導體人才不能進入中國；若你是美國公民或有綠卡，也不能在中國。從此看來，國家會透過管理人才、資本，避免智慧財產輸出他國。
我認為，目前AI還不到這個程度。但是，對於最頂尖、甚至能改變世界AI發展的人才，確實該將他們好好地留在台灣，或至少留在民主陣營裡；否則，當他們被極權所用，恐成為世界的災難。
聽懂未來：關於AI趨勢，我還想知道更多⋯⋯
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