2020年的全球疫情，讓台灣的半導體產業，成為全球製造供應鏈的焦點。以台積電為首的台灣半導體和高科技業，更被譽為「護國神山」，成為引領台灣站上國際舞台的最重要產業。

近三年來，產官學界公認台灣最有機會的兩座新神山，一是「生醫科技」、二是「人工智慧」。《遠見》採訪產官學界，告訴你如何搭上起飛列車，成就更好的學習與就業未來，讓研究所選擇成為「有深度又有實用」的職涯起點。

文／謝明彧

許多人驕傲台灣終於站上國際舞台要角，從「代工廠」一躍而成「全球企業重要生產伙伴」，開心之餘，也不免提出一個帶著擔憂的疑問，除了半導體與高科技業，台灣是否有機會培育出第二座、第三座「護國神山」、甚至「護國群山」？
接棒下一座護國神山？AI、生醫最有潛力

近年，被產官學界公認台灣最有機會的下一座神山，一是「AI」，二是「生醫」。

台灣擁有實力強大的資通訊人才和高科技技術，結合生活應用場景的大數據後，將可以為企業優化決策、帶來市場洞察與創新應用。

台灣國土小、人口相對少，但上網普及、數位產品使用發達，對各種新商業接受度也高，被認為是極佳的AI新應用實驗場域。

不僅官方和產業都看好AI，有機會成為台灣下一個站上國際舞台的亮點；近年來，各大學院更紛紛成立AI學院或成立與AI相關科系，鎖定「人工智慧跨域」，爭相培育相關人才。

然而，看好聲中，依然不是沒有隱憂。台灣發展AI，最常被質疑的就是市場太小、法規保守，撐不起AI產業帶來破壞式創新的發展可能。

另一個被看好的，則是「生醫」。台灣擁有國際排名領先的醫學研究能量，這次疫情，包括防疫作法、檢驗製劑、生物晶片等研發，再度向國際彰顯台灣在醫衛生科領域的專業實力。其中，「生醫」被認為可以結合原本台灣就極具優勢的資通訊和高科技技術，鎖定包括「生物晶片」「醫療大數據」等開發，有機會成為台灣下一個國際亮點。

今年教育部更是在睽違39年後，首度開放國立三所頂大中山、中興、清大成立醫學院或學士後醫學系，串連區域醫學中心，培育未來「生醫跨域人才」。

然而，「生物科技」相關科系，多年前曾爆紅後並陷入低潮，許多人畢業後，才發現台灣沒有預期的就業機會。

「生醫新創」是國內熱門創新創業選項，但因為醫療產品國際檢驗要求極嚴，讓相關創新落地商業化的成本很高，也多次被質疑台灣市場太小，撐不起相關發展。

機會與風險的拉扯，讓很多準備就讀研究所的學子，在考量科系選擇，抱持著期待又害怕受傷害的心情，既想把握難得的產業起風時機點，又擔心會不會只是曇花一現的假象。

到底AI和生醫，是否真的有機會成為下一座神山？如果是，學生又如何透過研究所的選讀，成為產業需要的未來人才，幫自己找到正確的登山口？ 台灣不缺工程師，而是具軟體思惟的AI腦

面對「台灣到底是否能夠發展AI產業？」曾任微軟公司人工智慧部門亞太區研究總監、被暱稱為「PTT創世神」的台灣AI實驗室創始人杜奕瑾說，很多人都認為，台灣市場太小、人才又不夠，所以很難，「但台灣其實非常具有潛力。」

對於「市場小」，杜奕瑾認為，台灣是海洋國家，不管是傳產業、製造業、科技業，從來都是做國際市場；而且AI產業的產品是軟體，從來都是無國界的，「完全沒有市場小的問題」。

而對於「人才少」的擔憂，杜奕瑾回憶，2017年，他決定回到台灣時，很多人都警告他台灣人才不足，但他在海外看到的現況是，微軟實驗室中有超過300位台灣人，Google企業裡也有超過200位台灣人，全球各大資訊公司中，看到的都是最頂尖的台灣軟體人才在其中。

「台灣缺少的是『軟體思惟』，還是用傳統製造業觀點，去看AI產業的發展，」杜奕瑾說，這是台灣AI發展的侷限，也是台灣教育制度在談AI人才培育與跨域轉型時，必須突破的自我限制。

所謂軟體思惟，就是思考如何利用新的科技，去創造一個新的體驗，提高使用者的黏著度。AI工程師的任務，並不是複製過往的成功，而是開創新的體驗；尤其是那些使用者不知道、沒想過，在接觸之前，都不知道自己原來需要的創新內容。

台灣過往的僵化的教育體制，很難培訓出這種思惟的學生；台灣的投資人，也不習慣投資這樣的企業；台灣現有法規，還是用傳統製造的模式，來規範新的軟體產業；整體社會欠缺對軟體思惟的了解，這也是許多人會質疑「台灣養不起AI產業」的原因。

杜奕瑾抱持樂觀態度，指出台灣發展AI的優勢還是很大。台灣軟體人才的素質非常高，理工科系學生的技術能力很強，加上台灣的資通訊（ICT）產業非常發達；例如AI實驗室與醫療產業或政府單位合作智慧醫療、智慧城市的專案時，就看到台灣因為過往IT產業的投入，累積了非常多的大數據資料，「我們已經坐在金山銀山上，只是還不知道怎麼好好利用。」

勇敢提問、大膽試誤，敲開AI產業大門

想要突破，就是讓更多人一起轉變軟體思惟，尤其是年輕學子。「思惟才會帶進人才，人才就能創造產業、改變法規，」杜奕瑾說，這也正是他回到台灣的重要原因。而改變思惟的方法，杜奕瑾對於想要投入AI產業和創新創業的學子，強調的並非技術面的程式學習，而是兩個更「軟實力」及「個性面」提點：

1.勇敢提出自己意見

杜奕瑾在美國微軟總部擔任主管時，每當與團隊成員溝通，團隊成員都很積極找出問題，提出批判、集體討論，尋找更優化的可能點；在台灣的會議中，多數人卻不太主動提問，這或許是台灣從國中到大學教育長期養成、學生習以為常的學習態度；「但如果一種教育，並不是要大家去發現問題、解決問題、創造體驗，而是教導人們去學習與複製過去的成功典範，那台灣人技術再強，也很難跟上AI產業的需求。」

杜奕瑾強調，在AI產業中，不問反而是最有問題的，軟體時代最有價值的工作，就是創造，去發現別人沒發現需求，第一時間滿足它。「就像微軟，曾花了很多經費投入做社交軟體，最後還是不成功；Google花了很多資源做線上文書軟體，但也無法取代微軟的Word和Excel。」 2.練習敏捷式開發思考

AI的開發模式，通常採取「敏捷式開發」，根據收到的使用者回饋和數據，不斷進行修正與優化。所有人有一個共同的願景目標，以及當前需要解決的問題認知，但過程中，沒有可依循的前例、標準、答案，只能不斷面對問題、拆解問題、假設可能、設定解法、上線嘗試，再透過使用者的回饋和數據，進一步確認其中對與不對的部分，再進行下一輪的優化嘗試，尋求更好的新解答。

「AI的開發，就像是一場持續不止的創新創業，」杜奕瑾說，理解沒有人可以給予正確答案、也沒有成功前例可以照抄依循，將是未來AI人才的另一項特質。

「勇敢提出你的問題、積極嘗試你的解法，AI時代，請不要當copy cat！」杜奕瑾給每一位想敲門AI產業的年輕人提出忠告。 閱讀完整內容