作者：資策會產業情報研究所所長 詹文男
鑑於歐盟及亞洲主要國家，如法國、英國、中國大陸、日本與韓國等政府全力推動人工智慧發展，過去對於AI產業多採取不干預政策的美國政府，也透過美國科技政策辦公室發佈經美國總統川普簽署的「美國人工智慧倡議」（American AI Initiative）行政命令，並以《維護美國人工智慧領導力的行政命令》為題向全美民眾宣告。
此一倡議內容提及人工智慧不僅有助於提升美國經濟和國家安全，更能改善人民的生活品質，因此美國應該持續在AI的研發與應用上投入，以保障美國在AI產業上的優勢。內容建議未來美國AI發展應遵循以下幾個原則：
首先，投資AI研發：美國必須在聯邦政府、產業和學術界的研發任務中，重新盤點相關資源，並優先考慮投入AI的投資與應用，並強化美國產、官、學、研界緊密合作的研發生態體系。
其次，應釋放AI資源並建立標準：政府應開放及提供更多的聯邦數據、模型和電腦運算處理資源給AI研究人員，以提升資源的價值。同時也須確保公民的隱私及安全，以提升民眾的信任。而未來美國國家標準與技術研究院（NIST）也應透過標準的制訂，以促進可靠、強大、值得信賴、安全及可攜的人工智慧系統發展。同時透過為不同技術、產業的AI開發使用制定指南，促進公眾對 AI 系統的信任，並協助聯邦監管機構制定並維護採用AI的準則。
再者是勞動力的再訓練：要求各機構透過學徒制、獎勵、技術學習等培訓課程及相關機制，協助美國勞工提升技能，以面對AI時代所帶來的多元挑戰。 最後是國際的參與及優勢的確保：美國在AI領域需與其他國家開展更多的合作，以確保技術發展符合美國的價值和利益，但聯邦機構還是必須制定與實施相關行動計劃，以確保美國在AI的技術優勢，並避免關鍵技術流失。
回到台灣，相對美國AI倡議的剛推出，近兩年我國政府在AI上的推動，可謂不遺餘力，在資金的投入上也相當可觀。從AI產業化到產業AI化，以及人才的訓練多有著墨。但觀察台灣整個發展環境，面臨了一些亟待政府與產業攜手共同克服的挑戰：
其一是資料量的缺乏。台灣於商業應用與網路服務方面少有規模廠商，在缺乏足以支持的資料量下，不易有效形成正向資料回饋，造成人工智慧模型養成不易；其二是企業應用的匱乏。具有足夠資料量的業者諸如電信、金融業者，對於人工智慧技術的導入，少見積極態度；其三為產學明顯的落差。於核心技術演算法、統計與數學模型，其能量多存於學研單位，國內軟體產業多以系統整合為主，難以有效承接與釋放相關能量；而應用專利佈局落後也是危機。衡諸美國人工智慧技術應用專利佈局，領先者皆為美日廠商，隨人工智慧產業蓬勃發展，專利戰火遲早蔓延至國內業者。
因此，從美國倡議的幾個指引及台灣所面臨的挑戰，我們也看到國內需要努力的幾個面向：首先，AI的應用的層面廣泛，不僅是一、二、三級產業需要，政府機構也應該率先投入。因此除了重新進行資源盤點及優先順序的部署安排，以聚焦關鍵議題之外，就電子化政府可以提升民眾服務效率與品質的項目，也應積極進行AI的研發，以帶頭示範，提昇國內整體AI應用水準。
其次是AI資源的釋放。相對產業的研發環境與資源，一般來說，大學、研究機構及研發法人在設備及電腦資源上有比較多的餘裕與空間，建議政府應該協調相關的研發機構，除了自行研發及產學合作外，應該對產業界開放及提供更多的數據、模型和電腦運算資源。尤其是政府所擁有的數據，在合規的要求下，針對產業的需求加速釋出，以利AI的訓練與應用。
再者，建議政府應速思考選擇特定在地需求領域進行場域及系統的試煉。除了兼顧本土市場需要，未來亦可伺機拓展全球，如智慧工廠、照顧服務、安全監控，智慧能源系統等。
此外，多數人都忽略了，這波AI技術帶來的衝擊，並不僅是效能強化、流程重塑與工作替代，更重要的是新商業模式及新生態系統的建立。尤其未來的市場變化，不管是C2B（客戶直接對企業）或C2M（客戶直接對製造商）等去中介化及逆商業的興起、無人商店的浪潮，或者是虛實整合的需求等，AI都將扮演關鍵角色。 最後是勞動力的再訓練。AI時代將帶來多元的挑戰，不管是白領或藍領，就業都將受到一定程度的衝擊，如何有計畫且系統性的提供目前廣大的就業民眾相關的課程與訓練，以協助其面對未來的AI環境，的確需要加速進行！
（全篇完）