你的未來履歷表 用AI挑戰300萬年薪
去年，科技部長陳良基喊出台灣AI人才元年，但科技業普遍憂心人才培育問題。悲觀的氣氛，近半年出現契機，產官學界紛紛動起來，讓人逐漸嗅出台灣AI時代真的來了！
去年7月，行政院科技會報邀集科技業者共商AI（人工智慧）發展大計，達成的悲觀共識是：缺乏AI人才，是台灣產業轉型的瓶頸。
但時隔半年，情況出現大翻轉。
今年1月10日，天氣預報即將進入嚴寒的下午，台灣微軟總部卻擠進近百位台灣產、官、學精英。
不只當時正忙著「勞基法」修法的行政院長賴清德抽空前來，就連平日坐鎮西雅圖總部的微軟全球資深副總裁古卓倫也專程搭機來台。這場活動中，微軟宣布將在兩年內投資台幣10億元，在台建立百人AI研發中心團隊，五年內更將把規模擴充至200人以上。
人文科系學生春天來了
場景轉到17天後的早上，南港中央研究院現場，正舉行台灣人工智慧學校首屆開學典禮。包括中研院院長廖俊智、聯發科副董事長謝清江等產、官、學界大咖，及210位通過考試而錄取的學員，把現場擠得水洩不通。
「今年是台灣AI人才元年！」科技部長陳良基致詞時表示，去年是台灣AI元年，政府花了很多力氣在基礎建設上，今年要拿出行動力，培養人才。
這兩個場景告訴我們：台灣正掀起AI人才熱，而且「台灣在硬體領域擁有獨特數據，妥善運用它，將提升你的競爭力，」台灣人工智慧學校校長孔祥重呼籲。
到底什麼是「AI人才」？在這波AI人才熱中，該如何為自身加值？為了釐清答案，《遠見》選在台灣人工智慧學校上課日造訪中研院。
210位學員中，不僅有大專院校學生及各大企業選派的代表，還有從軟體公司離職的工程師。三個月的課程，學費4萬8000元，反映學員的企圖心。
他們年齡各異，但上課時無不緊盯筆電螢幕，不斷練習資料分析、深度學習模型計算等AI核心技術，一旦發現問題，馬上向身邊的助教請益。
台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋表示，將透過大量上課、實作、練習、競賽，培養學員撰寫AI程式的能力。
要進台灣人工智慧學校，得先通過考試，科目有微積分、線性代數、機率統計、程式設計。名片上印著「資料科學家」的助教楊証崑透露，原先有410人報名，但經過考試篩選後，只留下48％的學員，競爭十分激烈。
經常被概化成「數理程度好」的台灣人，在這波AI人才熱中要搶得先機，似乎理所當然。
「AI核心人才要懂數據，而基礎數學、理工教學，台灣有非常好的基礎，」台灣微軟總經理孫基康強調。
至於過去「重理工、輕人文」的現象，是否有可能在AI時代改變？人文科系學生，在AI時代，有機會翻紅嗎？
「當然有，」IBM全球企業諮詢服務事業群總經理賈景光解釋，AI人才除了要會寫程式、懂演算法，更重要的是要了解產業，AI技術才能落地與產業結合、商業化，否則只是空泛的名詞。
例如，被科技部長稱為「下一個台積電」的沛星互動科技，在2月初的美國AI年會中，發表全球獨步的AI時尚引擎，讓AI參與服裝搭配、設計。
沛星互動科技創辦人暨執行長游直翰表示，該技術雖然還沒跟設計師合作，但未來若要商品化，勢必得跟設計師、品牌、零售商合作。
「要讓機器懂得辨認美醜，只靠機器學習絕對不夠，」Gartner研究總監呂俊寬分析，美、醜是無法數據化的資訊，必須由人先告訴機器如何判斷美醜才能運作。
「多元」成為AI徵才關鍵字
另一個例子，是台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾，已經做出稱能聽懂台灣國語的語音助理「雅婷一號」。
這個接地氣、懂網路鄉民最新流行語彙的語音助理，能在短短兩個多月以內研發完成，仰賴的絕對不只資料科學家，還包括語言學專家。
呂俊寬觀察，台灣人和大陸人，中文用詞、語法都不同，必須要大量語言學家，搭配AI核心人才，才能訓練出像「雅婷一號」這樣的模型，顯示人文科系學生在AI時代，並不只有被邊緣化的份。
「工程師往往追求研發速度快，但快，未必好，人文可以提供技術人員看不見的盲點，」台灣微軟行銷營運長趙質忠表示。
但與數理、程式絕緣的人文科系學生，該怎麼和機器或資料科學家溝通？104人力銀行數據長呂承諭建議，要有精確描述的能力，資料科學家再把精確描述，轉成量化數字，進到模型裡運算。
如果會寫程式、懂演算法，又具備人文視野洞察社會現象背後的意義，就能成為更炙手可熱的人才，「年薪至少台幣300萬元起跳，」一位科技業高層表示。
「這種top talent（頂級人才），我不能告訴你我們有多少人，但它少於我團隊的5％，」賈景光透露，這些人在台灣很搶手，必須歷練過很多行業別和專案才能養成。
為了「刺激」出頂級人才，包括微軟、沛星互動科技、IBM在內的公司，愈來愈喜歡找不同背景的人才激盪創意火花。
IBM人力資源部副總經理林雅莉透露，「多元」已是AI時代徵才的關鍵字，「畢竟不會有公司運氣那麼好，一下子找齊會寫程式、懂社會現象，和兩者兼具的頂級人才。」
全球頂尖AI人才 目前不到1萬人
台灣微軟在年僅39歲、台灣史上最年輕的資訊科技菜鳥總經理孫基康入主後，也全力打造「合作」的新文化。
「以往微軟真的很強勢，創造了PC（個人電腦）產業，但未來有很多未知的世界，」孫基康強調，AI時代若不懂內部合作，技術就難以精進，若不懂外部合作，技術就難以落地。
需要內、外部合作的AI產業生態系，正是為何微軟選擇在台加碼投資的主因。
「（生態系中）廠商連結緊密度才是我們看重的，」古卓倫觀察，正面臨缺工，往「智」造化轉型的台灣製造業，是微軟AI落地的絕佳場域。
不過，此刻全球正陷入AI人才嚴重短缺。騰訊研究院去年底發布報告，全球需要100萬AI人才，但目前市場上僅30萬；總部位於加拿大蒙特婁的獨立實驗室Element AI更指出，能做頂尖研究的不到 1萬人。
因此，當各類台灣AI人才到位後，已有不少業界人士擔慮，身處中國、美國兩大AI強權間的台灣，是否將面臨人才外流的殘酷課題？
有「BAT」稱號的中國三強—百度、阿里巴巴、騰訊，為了挖角美國頂尖AI人才，不只提供天價薪資，騰訊更在西雅圖直接設實驗室，方便鄰近的微軟人才跳槽。
Gartner副總裁暨傑出分析師大衛?西爾利（David Cearley）觀察，中國正傾國之力發展AI、爭搶人才，語言相通的台灣人才，很有可能是他們下一波的爭搶目標。
「政府應該想辦法和世界爭搶人才，不是只把人才留住，」有「機器學習之神」稱號，自台灣大學資訊工程系借調到沛星互動科技，擔任首席資料科學家的林軒田強調，全球人才高度流動很正常，台灣應該反求諸己，看看制度是否能吸引國際人才。
也有另一股聲浪，呼籲台灣可仿造加拿大，打造AI人才聚落。為什麼是加拿大？
韓國資通訊科技發展中心追蹤各國2005年至2017年9月間AI專利申請件數後，於去年年底發布報告指出，美國數量居冠，中國排第五，加拿大第八，台灣第十。
緊鄰美國的加拿大，就算在Google、微軟、亞馬遜、臉書、英特爾、IBM六強砸錢、挖人下，依然保有強勁競爭力。
AI人才爭奪戰 台灣非處劣勢
「加拿大為什麼在這波AI熱如此重要？因為這波AI熱和『深度學習』有關，」游直翰觀察，Google Brain副總裁、有「深度學習之父」稱號的傑佛瑞．辛頓（Geoffrey Hinton），和深度學習三巨頭之一、微軟AI研究顧問約書亞?班吉歐（Yoshua Bengio），目前分別在加拿大的多倫多大學、蒙特婁大學任教，撐起加拿大AI學術重鎮地位。
但這些專家並非因為發現深度學習熱潮後，才競相投入，反倒是耕耘20年以上，「數據足了，電腦演算能力夠好了，演算法也跟上了，才有現在的AI熱，」趙質忠分析。
游直翰指出，台灣在AI領域未必要有很大投資，有時候單單幾個人才，就能發揮影響力，「人不需要很多，但要有一些傑出的人、傑出的想法、傑出的方向。」
尤其目前大眾媒體較少提及的「支持向量機」（Support Vendor Machine，簡稱SVM）演算法，極其複雜、困難，但台灣卻在此領域，領先全球。「深度學習之於加拿大，就像SVM之於台灣，」游直翰比喻。
在SVM領域，台灣大學資訊工程系教授林智仁已是全球知名學者。大學時期曾和他一起做研究的林軒田回想，一開始沒錢、沒場地，只有幾個懷抱熱情的窮學生和窮學者。
「我們的實驗室只有這間會議室的1／5大小（約不到一坪），」2000年前後，正是機器學習從萌芽到成長的階段。林軒田描述，AI在當時「不新不舊的，大家都覺得很有機會，但又不確定。」
困頓的物質條件下，林軒田、林智仁等人，仍咬牙把SVM第一版軟體開發出來，才造就今日台灣的領先。
看看當時，想想現在。在杜奕瑾、孫基康、游直翰、林軒田等人才陸續把美國經驗帶回台灣的同時，鴻海董事長郭台銘也找來「Google大腦之父」吳恩達，於2月初宣布五年內投入100億元，加速推動AI在各種製造業的應用落地。這讓此刻的台灣等同握有一手好牌。
不禁想問：加拿大能打造頂尖AI人才聚落，擁有更佳硬體製造業經驗的台灣，為何不能？
【本文摘自遠見雜誌3月號；更多文章請上遠見雜誌官網：https://goo.gl/5S7h4Y】
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去年7月，行政院科技會報邀集科技業者共商AI（人工智慧）發展大計，達成的悲觀共識是：缺乏AI人才，是台灣產業轉型的瓶頸。
但時隔半年，情況出現大翻轉。
今年1月10日，天氣預報即將進入嚴寒的下午，台灣微軟總部卻擠進近百位台灣產、官、學精英。
不只當時正忙著「勞基法」修法的行政院長賴清德抽空前來，就連平日坐鎮西雅圖總部的微軟全球資深副總裁古卓倫也專程搭機來台。這場活動中，微軟宣布將在兩年內投資台幣10億元，在台建立百人AI研發中心團隊，五年內更將把規模擴充至200人以上。
人文科系學生春天來了
場景轉到17天後的早上，南港中央研究院現場，正舉行台灣人工智慧學校首屆開學典禮。包括中研院院長廖俊智、聯發科副董事長謝清江等產、官、學界大咖，及210位通過考試而錄取的學員，把現場擠得水洩不通。
「今年是台灣AI人才元年！」科技部長陳良基致詞時表示，去年是台灣AI元年，政府花了很多力氣在基礎建設上，今年要拿出行動力，培養人才。
這兩個場景告訴我們：台灣正掀起AI人才熱，而且「台灣在硬體領域擁有獨特數據，妥善運用它，將提升你的競爭力，」台灣人工智慧學校校長孔祥重呼籲。
到底什麼是「AI人才」？在這波AI人才熱中，該如何為自身加值？為了釐清答案，《遠見》選在台灣人工智慧學校上課日造訪中研院。
210位學員中，不僅有大專院校學生及各大企業選派的代表，還有從軟體公司離職的工程師。三個月的課程，學費4萬8000元，反映學員的企圖心。
他們年齡各異，但上課時無不緊盯筆電螢幕，不斷練習資料分析、深度學習模型計算等AI核心技術，一旦發現問題，馬上向身邊的助教請益。
台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋表示，將透過大量上課、實作、練習、競賽，培養學員撰寫AI程式的能力。
要進台灣人工智慧學校，得先通過考試，科目有微積分、線性代數、機率統計、程式設計。名片上印著「資料科學家」的助教楊証崑透露，原先有410人報名，但經過考試篩選後，只留下48％的學員，競爭十分激烈。
經常被概化成「數理程度好」的台灣人，在這波AI人才熱中要搶得先機，似乎理所當然。
「AI核心人才要懂數據，而基礎數學、理工教學，台灣有非常好的基礎，」台灣微軟總經理孫基康強調。
至於過去「重理工、輕人文」的現象，是否有可能在AI時代改變？人文科系學生，在AI時代，有機會翻紅嗎？
「當然有，」IBM全球企業諮詢服務事業群總經理賈景光解釋，AI人才除了要會寫程式、懂演算法，更重要的是要了解產業，AI技術才能落地與產業結合、商業化，否則只是空泛的名詞。
例如，被科技部長稱為「下一個台積電」的沛星互動科技，在2月初的美國AI年會中，發表全球獨步的AI時尚引擎，讓AI參與服裝搭配、設計。
沛星互動科技創辦人暨執行長游直翰表示，該技術雖然還沒跟設計師合作，但未來若要商品化，勢必得跟設計師、品牌、零售商合作。
「要讓機器懂得辨認美醜，只靠機器學習絕對不夠，」Gartner研究總監呂俊寬分析，美、醜是無法數據化的資訊，必須由人先告訴機器如何判斷美醜才能運作。
「多元」成為AI徵才關鍵字
另一個例子，是台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾，已經做出稱能聽懂台灣國語的語音助理「雅婷一號」。
這個接地氣、懂網路鄉民最新流行語彙的語音助理，能在短短兩個多月以內研發完成，仰賴的絕對不只資料科學家，還包括語言學專家。
呂俊寬觀察，台灣人和大陸人，中文用詞、語法都不同，必須要大量語言學家，搭配AI核心人才，才能訓練出像「雅婷一號」這樣的模型，顯示人文科系學生在AI時代，並不只有被邊緣化的份。
「工程師往往追求研發速度快，但快，未必好，人文可以提供技術人員看不見的盲點，」台灣微軟行銷營運長趙質忠表示。
但與數理、程式絕緣的人文科系學生，該怎麼和機器或資料科學家溝通？104人力銀行數據長呂承諭建議，要有精確描述的能力，資料科學家再把精確描述，轉成量化數字，進到模型裡運算。
如果會寫程式、懂演算法，又具備人文視野洞察社會現象背後的意義，就能成為更炙手可熱的人才，「年薪至少台幣300萬元起跳，」一位科技業高層表示。
「這種top talent（頂級人才），我不能告訴你我們有多少人，但它少於我團隊的5％，」賈景光透露，這些人在台灣很搶手，必須歷練過很多行業別和專案才能養成。
為了「刺激」出頂級人才，包括微軟、沛星互動科技、IBM在內的公司，愈來愈喜歡找不同背景的人才激盪創意火花。
IBM人力資源部副總經理林雅莉透露，「多元」已是AI時代徵才的關鍵字，「畢竟不會有公司運氣那麼好，一下子找齊會寫程式、懂社會現象，和兩者兼具的頂級人才。」
全球頂尖AI人才 目前不到1萬人
台灣微軟在年僅39歲、台灣史上最年輕的資訊科技菜鳥總經理孫基康入主後，也全力打造「合作」的新文化。
「以往微軟真的很強勢，創造了PC（個人電腦）產業，但未來有很多未知的世界，」孫基康強調，AI時代若不懂內部合作，技術就難以精進，若不懂外部合作，技術就難以落地。
需要內、外部合作的AI產業生態系，正是為何微軟選擇在台加碼投資的主因。
「（生態系中）廠商連結緊密度才是我們看重的，」古卓倫觀察，正面臨缺工，往「智」造化轉型的台灣製造業，是微軟AI落地的絕佳場域。
不過，此刻全球正陷入AI人才嚴重短缺。騰訊研究院去年底發布報告，全球需要100萬AI人才，但目前市場上僅30萬；總部位於加拿大蒙特婁的獨立實驗室Element AI更指出，能做頂尖研究的不到 1萬人。
因此，當各類台灣AI人才到位後，已有不少業界人士擔慮，身處中國、美國兩大AI強權間的台灣，是否將面臨人才外流的殘酷課題？
有「BAT」稱號的中國三強—百度、阿里巴巴、騰訊，為了挖角美國頂尖AI人才，不只提供天價薪資，騰訊更在西雅圖直接設實驗室，方便鄰近的微軟人才跳槽。
Gartner副總裁暨傑出分析師大衛?西爾利（David Cearley）觀察，中國正傾國之力發展AI、爭搶人才，語言相通的台灣人才，很有可能是他們下一波的爭搶目標。
「政府應該想辦法和世界爭搶人才，不是只把人才留住，」有「機器學習之神」稱號，自台灣大學資訊工程系借調到沛星互動科技，擔任首席資料科學家的林軒田強調，全球人才高度流動很正常，台灣應該反求諸己，看看制度是否能吸引國際人才。
也有另一股聲浪，呼籲台灣可仿造加拿大，打造AI人才聚落。為什麼是加拿大？
韓國資通訊科技發展中心追蹤各國2005年至2017年9月間AI專利申請件數後，於去年年底發布報告指出，美國數量居冠，中國排第五，加拿大第八，台灣第十。
緊鄰美國的加拿大，就算在Google、微軟、亞馬遜、臉書、英特爾、IBM六強砸錢、挖人下，依然保有強勁競爭力。
AI人才爭奪戰 台灣非處劣勢
「加拿大為什麼在這波AI熱如此重要？因為這波AI熱和『深度學習』有關，」游直翰觀察，Google Brain副總裁、有「深度學習之父」稱號的傑佛瑞．辛頓（Geoffrey Hinton），和深度學習三巨頭之一、微軟AI研究顧問約書亞?班吉歐（Yoshua Bengio），目前分別在加拿大的多倫多大學、蒙特婁大學任教，撐起加拿大AI學術重鎮地位。
但這些專家並非因為發現深度學習熱潮後，才競相投入，反倒是耕耘20年以上，「數據足了，電腦演算能力夠好了，演算法也跟上了，才有現在的AI熱，」趙質忠分析。
游直翰指出，台灣在AI領域未必要有很大投資，有時候單單幾個人才，就能發揮影響力，「人不需要很多，但要有一些傑出的人、傑出的想法、傑出的方向。」
尤其目前大眾媒體較少提及的「支持向量機」（Support Vendor Machine，簡稱SVM）演算法，極其複雜、困難，但台灣卻在此領域，領先全球。「深度學習之於加拿大，就像SVM之於台灣，」游直翰比喻。
在SVM領域，台灣大學資訊工程系教授林智仁已是全球知名學者。大學時期曾和他一起做研究的林軒田回想，一開始沒錢、沒場地，只有幾個懷抱熱情的窮學生和窮學者。
「我們的實驗室只有這間會議室的1／5大小（約不到一坪），」2000年前後，正是機器學習從萌芽到成長的階段。林軒田描述，AI在當時「不新不舊的，大家都覺得很有機會，但又不確定。」
困頓的物質條件下，林軒田、林智仁等人，仍咬牙把SVM第一版軟體開發出來，才造就今日台灣的領先。
看看當時，想想現在。在杜奕瑾、孫基康、游直翰、林軒田等人才陸續把美國經驗帶回台灣的同時，鴻海董事長郭台銘也找來「Google大腦之父」吳恩達，於2月初宣布五年內投入100億元，加速推動AI在各種製造業的應用落地。這讓此刻的台灣等同握有一手好牌。
不禁想問：加拿大能打造頂尖AI人才聚落，擁有更佳硬體製造業經驗的台灣，為何不能？
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