(攝影/洪政偉)

「臺灣AI人才已經有些基礎,」微軟臺灣AI研發中心執行長張仁炯表示,微軟選擇在臺灣成立AI研發中心,預計在2年內投資10億,建立百人研發中心團隊,甚至將全球性產品研發的一部分也放在臺灣,便是看中臺灣其實有許多軟體人才,且AI人才也有一定的基礎,但是因為臺灣軟體產業較不發達,導致多數軟體人畢業後投入硬體大廠。

「軟體工程師要適才適用!」張仁炯認為,很多電腦科學系畢業的學生,到了業界工作3~5年後,沒有適當訓練,也不容易接觸軟體開發的工作,因此,逐漸失去程式開發的能力,而這波AI技術的崛起,讓許多企業重新開始重視軟體人才,就連科技部也積極推動AI策略。

而微軟的政策則是期望可以推廣AI普及化,他表示,AI普及化不是要大家研發AI基礎底層的核心技術,像是電腦視覺技術、深度學習演算法,而是要根據產業別的需求,協助企業快速上手AI工具,經過練習,讓企業能夠將AI技術帶到產業的應用場景中。

也就是說,全球需要的AI人才,是偏重應用面的AI人才,企業要做AI,並不需要自己研發AI基本技術,他解釋,就像IC製造廠的本業是製造,但是企業並不需要製造IC的機器,而是採購機器後要會使用,根據自家的需求要會調整參數,寫程式優化製程的效能。

「臺灣不是沒有人能做AI,而是需要時間訓練和適應,」他認為,經過上述的步驟,臺灣可以不斷擴充AI人才,微軟也會與學校和策略夥伴合作,經過微軟一系列的AI訓練,能夠讓學生或是工程師可以在實作的過程中,學習到AI技術的基礎,練習完成後,就可以打造出自家企業所需的AI應用。

微軟在臺設立AI研發中心,以前端科研和產業AI化為目標

微軟在臺設立AI研發中心,將會聚焦於如何應用AI技術在產業上,由微軟提供業界的經驗,而科技部則是從研究的角度出發,兩邊一同合作,微軟主要的任務則是協助科技部想達成的技術落地,而另一方面,微軟也與經濟部合作,主要任務就是要將產業升級,也就是先從產業AI化開始,先協助提升產業的AI技術,未來產業中越來越多AI人才後,就可以發展AI產業化。

微軟在臺灣成立的AI研發中心,主要策略為AI前端科技研究和產業AI化,培育高階AI人才和產業AI應用人才,來打造產業所需的AI應用,聚焦於SwiftKey中文智慧輸入、使用者意圖認知(Audience Intent Recognition)、垂直產業應用。

張仁炯表示,SwiftKey中文智慧輸入和使用者意圖認知,屬於全球性的產品,其中,中文的智慧輸入則是針對臺灣市場獨特性的項目,而垂直產業應用就是要協助臺灣產業導入AI技術,目前會先以製造業和健康照護為主。

而其他的產業微軟的做法則是,先了解產業的需求再決定要如何協助企業,微軟會從自己的戰略角度評估,若該問題戰略價值夠高,微軟會邀請企業成為策略夥伴,一同開發產品,若企業的問題在行業別中,微軟當下還沒認定這是全球性的產品,則會用現成的技術來協助企業解決問題。

AI浪潮帶動臺灣企業投資意願,先從企業AI化開始做起

不過,他也指出,「臺灣的問題其實在於產業!」根據他個人的觀察,多數臺灣企業的運作效率,都還停留在美國1990年的晚期,若一家企業自家的業務的效率,無法有效地提升,就要投入AI,這樣的想法是有些不切實際。

但「過去2個月很明顯感覺到臺灣企業投資或是研發AI的意願,提升非常多,」AI的興起,讓臺灣不少企業也想積極投入AI,因此,他建議,臺灣企業應採取「企業AI化」的策略,在打造AI應用的同時,也將自己企業內部的效率一併提升。

此外,他指出,「AI很有趣的是AI不只有技術,還包含UX,」使用者體驗設計不符合使用者需求,則會讓消費者,不想使用企業推出較低成本的服務,企業也無法達到開發AI應用來降低成本的目標。

因此,他提醒,企業面臨AI投資時,不要只想做AI技術,而是要全面性地將企業的科技技術提升,且在提升的過程中,要想辦法將AI技術,帶入企業的應用中,增加產品和服務的競爭力,以及產品的附加價值。

依照他的觀察,臺灣想投入AI的企業分為三種,第一種是老闆了解AI的重要性,且公司內部已經有部分團隊在研究AI。

第二類則是老闆雖然不太了解AI,但是看到大家都要投入,也決定要投入AI,最後一種則是目前企業營運順利,沒有意願導入新技術。

張仁炯表示,在過去2個月以來,臺灣開始出現很多第一類型的企業,且都是規模較大企業,其中,製造和健康照護的企業較多,但是各行各業都有想投入AI的企業,就連傳統產業也不例外。

軟體工程師如何成為AI工程師?

面對AI熱潮,臺灣軟體工程師如何轉戰AI工程師?張仁炯表示,參與AI專業論壇的人與國外相比不算多,AI技術的資源也不太夠,他鼓勵軟體工程師要勇於嘗試新技術,不要因為工作上原本的技術還能用,就停止學習。因此,具備程式語言能力的工程師要先了解應用場景,並思考AI技術如何幫助原本的應用,讓產品和服務更有效率。

長期來看,「不只AI,電腦技術每隔3~5年就會變得不一樣,」張仁炯認為,不管是程式語言或是技術,經過幾年都會有所改變,AI也是如此,軟體工程師要保持學習的狀態,必須要花足夠的時間了解技術趨勢,除了工程師自身要學習之外,企業也要保持學習能力,也就是說,組織也要對新技術和創新的想法抱持著開放的態度。


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