最近幾年，不管是媒體報導、市場調研、產業報告、創投焦點，都不約而同的指向了AI人工智慧產業，看來AI已經在不知不覺間滲透百工百業，就像是半導體一樣，在未來幾乎每個產業都少不了AI。但與半導體不一樣的是，除了最高階的先進製程外，半導體的技術可以說是相對的成熟，所以基本上人才的獲得難度不算太高，只要薪酬符合市場行情，員工的招募應該不難，但能否留住人才，特別是頂尖的人才，則是另外一個議題。相對於半導體及資通訊技術，AI人工智慧仍是發展中的技術，就算是目前應用比較普及的語音辨識、電腦視覺、機器學習、深度學習…等等，仍然有許多不成熟的地方有待改善，也沒有統一的標準可以跟隨。另一方面，雖然AI技術的發展歷史可以追溯到1956年達特矛斯（Dartmouth）會議，迄今已有超過60年歷史，但事實上，AI應用的起飛及大量企業投入也不過是這10年左右的事，相關的人才培育亦然。因此，人才嚴重缺乏的現象是可以理解的。AI的人才究竟有多缺？一家國外專利事務所負責人舉了這樣一個例子，雖然有點誇張，但卻可貼切描繪現況：「假如你是一個半導體、5G、物聯網人才，你還是要飛到我們公司來面試，不會享有什麼特別待遇；但如果你是一個AI領域的人才，就算你身處月球，我們也會想盡辦法飛過去跟你面談。」

在過去10年間，隨著全球AI人工智慧迅速發展，世界各國無不費盡心力投入相關領域的人才培育。據北京清華大學人工智能研究院知識智能研究中心發表的 《人工智能發展報告2011- 2020》（下稱報告） 數據顯示，截至2020年底為止，全球人工智慧領域學者數量共計155,408位，覆蓋120多個國家，主要集中在北美、歐洲及東亞地區。其中，值得關注的是「高層次學者」的名單。

報告所指的高層次學者是AI 2000的最具影響力學者名單 (AI 2000 Most Influential Scholars)。[1]2021年度AI 2000推出200名人工智慧全球最具影響力學者和1800名提名學者，分佈全球，其中美國占大多數，達1,164人次，占比58.2%，中國大陸在學者規模上位列第二，為222人次，占比11.1%。與此同時，二百多位學者在多個領域上榜，比如 Yoshua Bengio 在五個領域取得傑出科研成果。[2]

報告中的「AI人才」指的是入選 AI 2000榜單的 2,000位高層次學者。由於同一學者會入選不同的領域，因此報告經過去重處理後，得出AI高層次學者共計1,833位。如以地區分類，則美國AI高層次學者的數量最多，有1,244人次，占比62.2%，超過總人數的一半以上，而且是第二位中國大陸196人次 (占比9.8%)的6倍以上。德國位列第三，是歐洲學者數量最多的國家；其餘國家的學者數量均在100人次以下。人工智慧領域高層次學者人數前十大的國家如圖1所示。

Google擁有最多AI人才，Microsoft、Facebook緊隨其後

雖然這裡的人才指的是高層次學者，但這些學者不是都藏身在學研機構中作研究、寫論文的。事實上，也有不少被大企業網羅，投入AI的應用開發。圖2是人工智慧領域高層次學者人數排名前十大的單位，當中有7家學研機構，3家企業。其中有9家是美國的單位，而排名第九的北京清華大學則是唯一的中國學術單位，不得不說美國在AI人才的培育及取得上，占了領先的地位。從圖2可見，全球人工智慧領域高層次學者人數前十大單位中，居首位的是美國的Google，擁有 135人，也是唯一一家高層次學者數過百的機構；另外2家企業分別為Microsoft (80人)、Facebook (51人) 。

其中，Google人才的領域分佈與Microsoft明顯有所區隔，反而與Facebook重疊比例較高。Google人才主要分佈領域包括電腦視覺、自然語言處理、語音識別、安全與隱私；而Microsoft人才主要分佈領域則為數據挖掘、資訊檢索與推薦、資料庫、人機交互、可視化及電腦網路。

AI人才培育  大專院校任重道遠

從圖2《人工智慧領域高層次學者人數排名前十大單位》中明顯可見，AI領域高層次人才培育及養成有很大部分是從學校著手的，因此才會出現十大中學研單位的數目比企業多一倍的現象。

以中國大陸為例，從2018年起開始重點發展，主要藉由高校成立AI學院研究院 、設立AI專業課程的方式來培養AI人才。 大陸教育部在《高等學校人工智能創新行動計畫》中提出，要加強人工智慧領域專業建設，形成「人工智慧 +X 」複合專業培養新模式。當時目標是到 2020年建設100個「人工智慧 +X 」複合特色專業課程，設立 50 家人工智慧學院、研究院或交叉研究中心，並引導高校通過增量支持和存量調整，加大人工智慧領域人才培養力度。

在台灣的部分也不遑多讓，筆者粗略的統計，在最近3年已經有近20家大專院校成立AI人工智慧相關學位／學程（附表1）。雖然沒有打出「人工智慧 +X 」的口號，但事實上各大專院校相關的AI學位／學程就是以「人工智慧 +X 」的概念打造出來的。像是醫護起家的中臺科技大學於2020學年增設人工智慧健康管理系，目標培育能將AI技術導入健康產業和醫療院所的人才；以工科起家的大華科技大學2020學年增設「智慧製造工程系」、「智慧車輛與能源系」； 中信金融管理學院於2019學年度起，設立全台第一個人工智慧學系（AI系），課程目標以人工智慧、區塊鍵、雲端運算與大數據等四大方向為主軸；馬偕醫護管理專科學校成立人工智慧暨醫療應用科…等等。以上各校的例子均是在學校本身的專長 (X) 上，再加上人工智慧技術，以達到「1+1 > 2」的加乘效果。

附表1. 台灣近3年新增之AI人工智慧相關學位／學程；資料來源：各大專院校，製表：李淑蓮，2021年6月22日

附表2.  中國大陸70所高校人工智慧學院、研究院、研究所名單；資料來源：清華大學人工智能發展報告 2011-2020

參考資料：

1. 人工智能發展報告 2011-2020，清華大學人工智能研究院知識智能研究中心
2. 2021年AI 2000，AMiner

備註：

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