一、誰奠定了現代AI的理論基礎？
二、誰讓AI成為全球產業的核心競爭力？
三、誰在推動台灣AI落地與政策？
四、誰是台灣AI研究的核心人物？
- 孔祥重｜哈佛大學比爾蓋茲講座教授
- 廖弘源｜中研院資訊科學研究所所長
- 許永真｜長庚大學特聘教授
- 蔡宗翰｜中央大學資工系教授
- 林智仁｜台灣大學資工系特聘教授
- 李宏毅｜台灣大學電機系教授
- 陳縕儂｜台灣大學資工系副教授
誰奠定了現代AI的理論基礎？
傑弗里・辛頓｜AI教父、諾貝爾物理學獎得主
英裔加拿大電腦科學家傑弗里・辛頓（Geoffrey Hinton）是深度學習的奠基者。辛頓在1985年發表波茲曼機器學習演算法，2012年與學生建構AlexNet，掀起深度學習革命。ChatGPT、Google Gemini等現代AI系統皆可追溯至辛頓的研究，因此被稱為「AI教父」，並獲得2018年圖靈獎、2024年諾貝爾物理學獎。
投身AI半世紀後，辛頓選擇示警：他預測AI可能在5至20年內超越人類智慧，呼籲全球立法監管⋯⋯【點擊，了解AI教父辛頓觀點】
辛頓奠定深度學習理論基礎，獲2024年諾貝爾物理學獎，如今以「AI末日預言家」之姿示警世界。圖片來源：截自多倫多大學YouTube影片
吳恩達｜史丹佛大學客座教授、Coursera共同創辦人
吳恩達（Andrew Ng）是「Google大腦」（Google Brain）創辦人，確立以大規模算力與數據訓練神經網路的發展路線，奠定現代生成式AI的技術基礎。吳恩達也創立線上課程平台Coursera，將深度學習課程推向全球，讓AI教育不再是少數人的特權。
吳恩達主張，AI像電力一樣是通用技術，機會不在少數巨頭，而在成千上萬個傳統產業的應用場景⋯⋯【點擊，了解電腦科學家吳恩達觀點】
吳恩達創辦Google Brain、Coursera，將深度學習從頂尖實驗室帶向全球數百萬學習者。圖片來源：王建棟攝
李飛飛｜前Google首席科學家、史丹佛大學教授
李飛飛主導建立ImageNet資料庫，提供1,400萬張標注影像，直接催生2012年的深度學習革命，奠定現代電腦視覺的技術基礎。曾任Google Cloud首席科學家，現於史丹佛大學推動「以人為本AI」研究。
李飛飛是最早將倫理治理拉進AI技術討論的學者之一，她認為，AI的最大風險不是取代人類，而是偏見與不公平⋯⋯【點擊，了解AI專家李飛飛觀點】
李飛飛主導建立ImageNet資料庫，催生深度學習革命，也是最早將AI倫理治理帶入技術討論的學者之一。圖片來源：史丹佛大學官網
誰讓AI成為全球產業的核心競爭力？
黃仁勳｜輝達執行長
黃仁勳領導輝達開發GPU算力架構，奠定現代AI運算的硬體基礎。輝達的H100、B200等AI加速晶片，成為ChatGPT、Gemini等大型語言模型訓練不可或缺的基礎設施，使輝達市值躍升為全球前三大企業。
2023年，黃仁勳宣告「AI的iPhone時刻已到來」——就像iPhone讓所有人不需懂程式也能使用科技，生成式AI將讓每個人都能成為電腦工程師⋯⋯【點擊，了解輝達執行長黃仁勳觀點】
黃仁勳領導輝達打造AI算力基礎設施，2023年宣告「AI的iPhone時刻已到來」。圖片來源：截自NVIDIA影片
山姆・奧特曼｜OpenAI執行長
奧特曼（Sam Altman）於2015年共同創辦OpenAI，2022年推出ChatGPT，兩個月內突破一億用戶，引爆全球生成式AI浪潮。奧特曼相信AGI將為人類帶來前所未有的進步，也害怕它落入錯誤的手中毀滅世界。
他親手打造了他最恐懼的東西，理由只有一個：你無法阻止進步到來，不是今天，就是明天；不是我，就是他⋯⋯【點擊，了解OpenAI執行長奧特曼觀點】
奧特曼30歲創辦OpenAI，2022年推出ChatGPT，兩個月內突破一億用戶，引爆全球生成式AI浪潮。圖片來源：flickr（CC BY 2.0）
魏哲家｜台積電董事長
魏哲家領軍的台積電，是目前全球唯一能製造驅動最先進AI系統所需尖端晶片的公司。輝達H100、Blackwell等AI加速晶片全由台積電獨家生產，台積電一旦延後出貨，全球AI發展就熄火。
2024年獲《時代》雜誌列入AI百大影響力人物，也是榜上唯一的台灣人。魏哲家的答案只有一句：「我們在做的是讓技術永遠領先，需要領先技術的人，就會找到台積電。」⋯⋯【點擊，了解台積電董事長魏哲家觀點】
魏哲家領軍台積電成為全球AI晶片唯一關鍵供應商，2024年獲《時代》雜誌列入AI百大影響力人物。圖片來源：天下雜誌
林百里｜廣達集團創辦人
林百里是台灣最早押注AI的企業家。2000年廣達進軍雲端伺服器，虧損十年不退；2014年與輝達合作打造全球首台AI伺服器，讓廣達成為今日全球AI伺服器製造龍頭。
他疾呼「AI即國力」，2018年賠錢也要打造台灣首座自研超級電腦「台灣杉二號」，被前科技部長陳良基稱為「AI傳教士」。好機會不是偶然，要像烏龜一步一步來⋯⋯【點擊，了解廣達創辦人林百里觀點】
林百里從2000年開始布局雲端與AI，歷經十年虧損，帶領廣達成為全球AI伺服器製造龍頭。圖片來源：天下雜誌
誰在推動台灣AI落地與政策？
陳昇瑋｜台灣資料科學教父、前台灣人工智慧學校執行長
陳昇瑋是台灣AI產業化的關鍵推手。2014年創辦台灣資料科學愛好者年會，2018年創辦台灣人工智慧學校，累計培育逾6,000名來自1,500家企業的AI人才。他相信AI應民主化、知識應開源，讓台灣百萬家中小企業都有機會參與AI發展。
2020年，陳昇瑋因意外辭世，享年44歲。他留下的心願只有一個：當世界看到台灣時，就想到AI⋯⋯【點擊，了解台灣資料科學教父陳昇瑋的故事】
陳昇瑋創辦台灣資料科學愛好者年會與人工智慧學校，被譽為台灣資料科學教父，2020年辭世，享年44歲。圖片來源：天下雜誌
陳良基｜前科技部長
陳良基是台灣最早押注AI的政府官員。2017年擔任科技部長期間，他說服台積電董事長張忠謀在台設立三奈米晶圓廠，為台灣半導體進入AI時代奠定基礎。
陳良基提出「AI代工」（AI Foundry）戰略：台灣不需要跟美國拚大型語言模型，而應發揮軟硬整合專業，切入客製化單晶片市場。「全世界沒有任何地方，比台灣更懂得如何做軟硬整合。」⋯⋯【點擊，了解前科技部長陳良基觀點】
陳良基2017年說服台積電在台設立三奈米晶圓廠，奠定台灣在全球AI供應鏈的關鍵地位。圖片來源：賴永祥攝
吳政忠｜工研院董事長、前國科會主委
吳政忠擔任國科會主委期間，一週決策啟動TAIDE計畫，一年內推出結合AI與半導體優勢的晶創計畫，十年內挹注新台幣3,000億元，是台灣AI政策布局的關鍵推手。
台灣錯過網路、錯過智慧型手機，吳政忠不願再等。他判斷，AI影響百工百業，這次再錯過，情況會比過去更嚴峻⋯⋯【點擊，了解工研院董事長吳政忠觀點】
吳政忠任內拍板TAIDE與晶創計畫，致力讓台灣從硬體代工轉型，長出AI時代的第二隻腳。圖片來源：賴永祥攝
簡立峰｜前Google台灣董事總經理
簡立峰是台灣在全球消費者軟體領域位居最高職位的專業經理人，卸任Google台灣董事總經理後，持續觀察台灣AI產業發展，被科技圈尊稱為「新創導師」。
他的診斷直接：台灣AI新創缺算力、缺數據，單打獨鬥沒有勝算。出路是「認輸」——加入老創，借助大型硬體廠商的資源與國際連結出海，鎖定邊緣運算的垂直應用場景⋯⋯【點擊，了解前Google台灣董事總經理簡立峰觀點】
簡立峰卸任Google台灣董事總經理後，持續以獨立董事身份為台灣AI新創把脈，被科技圈尊稱為「新創導師」。圖片來源：賴永祥攝
唐鳳｜前數位發展部部長
唐鳳是台灣首任數位發展部部長，2023年獲選《時代》雜誌AI百大影響力人物。她以「開源」與「民主對齊」為核心，推動AI用於公民審議與假消息防制，主導台灣史上最大規模線上公民審議，部分共識已納入行政院版詐欺防制條例。
當AI被極權國家用來分化人群、製造對立，唐鳳想反其道而行——用搭橋演算法凝聚共識，讓AI成為民主的工具，而非民主的威脅⋯⋯【點擊，了解前數位發展部部長唐鳳觀點】
唐鳳是台灣首任數位發展部部長，以開源與民主對齊為核心，推動AI用於公民審議，2023年獲選《時代》雜誌AI百大影響力人物。圖片來源：楊祖宏攝
侯宜秀｜數位發展部政務次長
侯宜秀曾任台灣人工智慧學校基金會秘書長，長期推動企業AI人才培育，現任數位發展部政務次長。2026年1月《人工智慧基本法》正式施行後，她主導設計三層AI風險治理架構，涵蓋七大發展原則與18個風險子類，並推動各部會在兩年內完成法規調適。
台灣採「分類」而非歐盟式「分級」，因為同一技術在不同場景中，風險性質完全不同，分級方式彈性不足。侯宜秀的目標是讓AI治理不只停在法條，而是真正滲透進每一個應用場景⋯⋯【點擊，了解數位發展部次長侯宜秀觀點】
侯宜秀主導台灣《人工智慧基本法》落地，設計AI風險治理三層架構，推動政府、產業、民間協作治理。圖片來源：未來城市@天下
誰是台灣AI研究的核心人物？
孔祥重｜哈佛大學比爾蓋茲講座教授
孔祥重是哈佛大學比爾蓋茲講座教授，2017年趁學術休假返台，與陳昇瑋共同走訪21家台灣企業，診斷產業AI化缺口，並於隔年共同創辦台灣人工智慧學校。
台灣要成為AI之島，資料和人才是最大缺口。孔祥重憂心，政府資料清整不足、技職教育斷層，比算力不夠更急迫⋯⋯【點擊，了解哈佛大學教授孔祥重觀點】
孔祥重是哈佛大學比爾蓋茲講座教授，2017年返台與陳昇瑋共同創辦台灣人工智慧學校，持續推動台灣資料治理與AI人才培育。圖片來源：賴永祥攝
廖弘源｜中研院資訊科學研究所所長
廖弘源帶領中研院團隊於2020年發布YOLOv4模型，在AI電腦視覺即時物件偵測領域同時實現「快、準、省電」三要素，論文引用數躍升當年全球第三，僅次於Google與OpenAI。2020年後，廖弘源團隊接連推出YOLOR、v7、v9版本，全數開源，讓台灣在物件偵測領域持續領先全球。
資金少不代表創新力弱。廖弘源始終認為，勝利不在於資金多寡，而在於能否解決真正關鍵的問題⋯⋯【點擊，了解中研院資訊所長廖弘源觀點】
廖弘源帶領團隊開發YOLOv4至v9系列模型，讓台灣在全球AI電腦視覺物件偵測領域持續領先。圖片來源：賴永祥攝
許永真｜長庚大學特聘教授
許永真是台大資工系第一位女教授，30年前在AI仍被視為冷門領域時，已投入機器人與影像辨識研究。2023年，她共同發起台灣可信任生成式AI發展計畫TAIDE，開發台灣第一個本土大型語言模型，讓繁體中文資料與台灣文化不在AI時代缺席。
TAIDE訓練出的學生已被Google、Meta挖角，Meta更將TAIDE納為全球開發標竿。許永真最想看見的，是軟體人才有一天能與硬體受到同等重視⋯⋯【點擊，了解長庚大學教授許永真觀點】
許永真是台大資工系第一位女教授，共同發起台灣首個本土大型語言模型TAIDE，致力讓台灣AI人才有舞台、台灣文化在AI時代不缺席。圖片來源：廖祐瑲攝
蔡宗翰｜中央大學資工系教授
蔡宗翰是中研院人社中心研究員，2022年ChatGPT問世後，他發現繁體中文資料嚴重不足，火速聯合許永真、李宏毅等學者，共同發起台灣首個本土大型語言模型TAIDE。
蔡宗翰主張，台灣不必跟美國拚通用大模型，而應用代工思維切入AI產業——為各行各業訓練專屬AI模型，讓財經、醫療、法律等領域人才都能跟著AI一起升級，而非全被半導體業磁吸⋯⋯【點擊，了解中央大學教授蔡宗翰觀點】
蔡宗翰共同發起台灣首個本土大型語言模型TAIDE，主張以「AI模型代工」思維帶動台灣全領域人才轉型。圖片來源：陳俊銘攝
林智仁｜台灣大學資工系特聘教授
林智仁開發的資料分類軟體LIBSVM，在2000至2015年間幾乎是全球機器學習研究者的必備工具，下載次數突破115萬次，相關論文引用超過五萬次，是台灣AI研究引用次數最高的論文。2014年獲選國際人工智慧促進協會會士，是迄今唯一入選的台灣人。
影響力不是論文數量，不是得獎，而是把這個研究從世界上移走之後，世界會不會有所改變⋯⋯【點擊，了解台大教授林智仁觀點】
林智仁開發LIBSVM軟體，下載逾115萬次，是2000至2015年間全球機器學習研究者的必備工具。圖片來源：廖祐瑲攝
李宏毅｜台灣大學電機系教授
李宏毅是台大電機系教授，也是華人圈最具影響力的AI教學者。他將400多支機器學習與生成式AI教學影片公開於YouTube，頻道訂閱突破24萬，學習者遍及全球華人圈，從台大學生到海外自學者皆受其影響。
十年前，他的實驗室招不到學生，卻在同一天收到一封來自國外的信：「你的課程救了我。」李宏毅從此確信，教室不必有牆，影響力不必靠排名⋯⋯【點擊，了解台大教授李宏毅觀點】
李宏毅將400多支AI教學影片公開於YouTube，訂閱突破24萬，是華人圈最具影響力的AI教學者。圖片來源：陳俊銘攝
陳縕儂｜台灣大學資工系副教授
陳縕儂29歲回台大任教，是當時資工系最年輕的教授。她長期研究AI語音辨識與對話互動，2023年發布Taiwan LLM，2024年推出整合半導體、醫療、法律等產業資料的進階版Project TAME，致力打造適合台灣產業需求的本地化語言模型。
當某個領域女性愈少，陳縕儂認為女性愈該投身其中，否則科技產品只會離女性需求愈來愈遠⋯⋯【點擊，了解台大教授陳縕儂觀點】
陳縕儂是台大資工系副教授，長期投入本土語言模型研究，也積極鼓勵女性投身AI領域。圖片來源：賴永祥攝
