Google 台灣日前（7月31日）發布「台灣 AI 發展與治理：Google 的洞察與展望」白皮書，並對台灣在 AI 發展上提出投資 AI 基礎建設、打造鼓勵創新環境、發展 AI 人才培育體系，以及推動 AI 科技普及化三大建議。延續這個討論議題，8 月 1 日美國商會數位經濟委員會特別舉辦圓桌論壇，邀請人工智慧基金會 (AIF) 董事長詹婷怡、台灣人工智慧卓越中心 (Taiwan AIoE) 、中央大學資工系教授蔡宗翰與 Google 傑出科學家紀懷新，共同交流台灣 AI 發展的機會與挑戰。

AI 應用基礎在於數位轉型

面對台灣 AI 環境的發展，詹婷怡認為除了需要更多人才投入之外，數位轉型的概念是重要的基礎，面對新的生態系發展，企業如何因應流程調整與協作都是十分關鍵的議題。同時，人工智慧相關的規範（regulation）也需要注意，例如訓練資料是否侵權或對隱私造成損害資料治理的相關議題，都需要有相關的配套，才能協助企業在 AI 發展上發揮創造力。

從產業的發展角度切入，她認為，台灣的機會除了晶片、半導體外，還有許多製造業或是其他產業的供應鏈與生態系的建立，甚至在特定產業的流程與製程技術可說是全球獨具。尤其有許多不以 AI 技術為核心的企業，雖然具有極強的領域知識，但這些企業並未跟上這一波 AI 浪潮。因此，更應該鼓勵這些企業，協助提供相關教育，使其可以透過科技進行數位轉型，擷取出企業中具有價值的流程與知識，並落實到企業文化中。

AI 教育不能只求快速應用

蔡宗翰則認為，台灣擁有優秀的製造能力且能快速掌握資訊，但是在 AI 教育上，仍需要更深入、扎實地學習基礎原理與架構，而不是只求快速應用。同時，在基礎教育的培養上，更應該兼顧文理學科，以及更為廣闊的思維。他指出，台灣學生的實作能力很強，且具備優秀的數理能力，因此台灣有條件提供客製化 AI 的幫助。未來，更應該強化各學科的教育與跨領域的學習，才能培養多元專長的人才。

他也提醒，家長應該尊重小孩的志願選填，而不是獨尊資訊、醫科等科系；他也進一步建議企業在招募人才時，可以放棄過去以科系作為篩選標準的方式，以開放的思維重新建立真正能夠找到未來人才的機制。

至於企業內部的人才培養，詹婷怡則提到，上課只是基礎，整合與協作能力的培養才是真正決勝負關鍵，例如 AIF 這兩年持續進行的企業陪跑計畫，就是希望藉此將協作的概念與方法論導入企業中，才能突破上過一堆 AI 課卻始終無法落地應用的問題。