推動 AI 人才工程提升產業競爭力

2018 年，看準 AI 對於產業轉型的潛力與價值，陳昇瑋號召研究團隊前進不同企業，成功導入多項人工智慧專案，並找出製造業可用 AI 解決的四大議題，鎖定從「缺乏人才」的痛點切入，大規模將學術界資源導入產業界。

為了更快、更有規模培育台灣 AI 人才，陳昇瑋與中研院廖俊智院長、哈佛大學孔祥重教授在眾所矚目下成立台灣人工智慧學校，短短兩年快速為台灣培育超過 6000 位 AI 人才，已成為台灣最大的 AI 專家社群，是突破現有體制、前所未見、巨大的人才基礎工程。

「在 2017 年底時，我們其實什麼都不知道，只知道一件事——就是 AI 的巨大潛力，以及台灣對 AI 人才的巨大需求。」

以下內容摘錄自《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》

契機：讓台灣重返世界舞台

台灣在半導體代工產業鏈形成之後，至今沒有形成下一個翻轉經濟局勢的兆元產業，雖然曾經有傲人的全球競爭力，也累積很多獨特的製造業 know-how，至今仍是全球產業版圖中不可或缺的一環，但在國際舞台上的位置卻愈來愈無足輕重。

從網際網路、智慧型手機、雲端計算、大數據、到工業 4.0，科技浪潮一波接一波，台灣卻仍然停留在原點，沒有發展出足以引領大局的標竿產業。

台灣擅長以最低成本、最高效率做出客戶滿意的產成目標，然而，長此以往，產業的價值不斷被壓縮，低價搶單如飲鴆止渴，輸掉的不只是眼前看得見的獲利，更嚴重的是，可能失去未來全球舞台競逐的入場資格。

人工智慧導入核心關鍵：人才

大家反覆提問的是：學術界可以做什麼？廖院長始終認為，學術研究者有責任深入探討科學與科技變動對社會產生的巨大衝擊，面對來勢洶洶的數位科技及人工智慧帶來的機會與挑戰，有義務讓產業界了解，並協助產業界培養下個世代的人才。

人工智慧無疑是台灣最有機會的下一個戰場，而熟悉與這波人工智慧密切相關的機器學習技術，且有超過十年以上經驗的人才，幾乎都在學術界。「Just do it !」廖院長和孔院士決定，捲起袖子走進企業現場，徹底瞭解產業真正的需要。

從 2017 年 3 月開始，我們展開了為期六個月的企業先導研究，從訪談與觀察開始，毫無例外，每家企業都相當歡迎由學術界組成的人工智慧專家團隊；也表達強烈的意願，希望有機會導入人工智慧來降低成本、增加效率，但就是不知如何起頭和著手進行。

其中關鍵原因出在缺乏人工智慧相關人才。雖然企業內部都有為數眾多的專業人才，但對於人工智慧瞭解才剛起步，甚至連如何找到對的人都無從著手，更遑論有人能精準針對企業真正該解決的急迫問題，導入正確的人工智慧技術來解決問題。

台灣人工智慧學校成立

在六個月的企業先導研究之後，結果讓人振奮，但下一步呢？2017 年 7 月底的一個颱風天，廖院長、孔院士跟我在線上整整談了五個小時，討論我們的下一步，當天的結論是，從產業的共通痛點「人才」切入，我們計畫成立民間基金會與台灣人工智慧學校，集結台灣最優秀的師資與助教團隊，系統化、規模化且快速地為台灣培養人工智慧大軍。

2017 年 11 月，在 2017 年台灣人工智慧年會x台灣資料科學年會上，廖俊智院長以致詞貴賓的身份預告台灣人工智慧學校的成立，即日起接受報名，將於 2018 年 1 月正式開學，並由財團法人科技生態發展公益基金會（簡稱科生會）、財團法人人工智慧科技基金會與台灣資料科學協會支持及營運。

我有時會戲稱台灣人工智慧「學校」其實是台灣人工智慧「軍校」，因為四個月的時間說短不短，但要從無到有培育出能上場打仗的AI大軍其實並不容易，因此入學要有入學考，課程密集不說，還有期中考與專題實作，沒過關者不能拿到結業證書。我們期待透過為台灣產業量身訂作的課程，讓找不到人才不再成為企業或學界發展AI的藉口或障礙，同時建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，建立社會信心。

不到兩年，已成為全台最大 AI 社群平台

2019 年底，我們已經在台北、新竹、台中與南部建立四個校區，陪伴超過 1500 家企業，培養 6000 位的懂得人工智慧的領域專家。目前，台灣人工智慧學校已經是台灣最大的人工智慧社群平台。

有人說台灣人工智慧學校是公部門的表率，這兩年來透過 AI 的人才培育，解決社會上巨大的 AI 人才缺口，但是我們一分一毫都沒有使用到公部門的經費；有人說台灣人工智慧學校是學界跟業界之間的橋樑，我們正巧站在學界跟業界中間，介接人工智慧的需求跟供給，促進學界跟業界之間的合作、溝通、交流、加值與轉型。

但其實我們在 2017 年底時，什麼都不知道，只知道一件事——就是 AI 的巨大潛力，以及台灣對 AI 人才的巨大需求。環顧四周，這個社會上似乎沒有人在做這件事，仔細思考後，我們義無反顧地來開創台灣人工智慧學校。當時我們並不知道怎麼做才是對的，因為全世界只有台灣人工智慧學校是以大規模、深度做AI培訓的民間機構，我們沒有參考範例，我們只知道我們先做了，如果做錯了再來修改。

直到今天，看到許多學員、校友，他們透過各式的方式，不論線上線下、演講寫作或是社群推廣各種 AI 的知識，分享他們的 AI 實際落地心得，看到所有校友這麼熱情支持，我們知道我們做對了！