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AI浪潮襲來 台灣人才如何乘風破浪?

圖/Freepik
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全球AI工作機會爆發,台灣科技人才面臨挑戰。台灣AI軟體產業仍處萌芽階段,許多人出走海外尋求機會,也有人選擇返台。

35歲的Leo是台灣本土培育的高階AI人才。他嚮往成熟產業環境,因此先赴歐洲,後來前往中國大陸發展,現任AI科技公司的技術負責人。

對Leo來說,選擇工作最大的考量就是薪資和資源。他說:「除了高薪,算力(GPU)也是一大主因,在現今大模型時代,算力就是軍備競賽的火力,沒有算力就沒有辦法訓練大模型。」

Leo解釋:「要發展AI,算力、數據與人才缺一不可,要不就花時間長期投入,不然就得像中國選擇大撒幣跟美國硬拚,而這幾年中國在AI與大模型上為了要跟美國比拚,投入的資金、資源都相當可觀。」

不過,台灣在留住人才方面並非毫無優勢。另一位工程師Magus,他自清大畢業後,選擇赴美頂尖學校進修電腦工程,課程包括機器學習(ML)、自然語言處理(NLP)等,畢業後也曾在當地工作一段時間,目前選擇回台工作。

Magus離開美國後曾旅居大陸數年,當時以接案、AI講師為職。他觀察到,儘管大陸砸重本拉攏AI人才,不過工時和壓力也遠遠高於台灣。儘管人才年薪兩三百萬,一旦邁入30歲、肝不再新鮮,辦不到「996」(每周至少工作72小時)就得打包走人。Leo也表示,「大陸整體產業和市場就是『捲』。」

Magus表示,中美貿易戰下,中國公司得想方設法「偷渡」算力,時間、成本大幅提高,再者政治情勢敏感、「養套殺」風氣盛行,產業發展受限,這也促使他選擇離開。由於對家鄉的情感,加上美國治安等種種因素,Magus在34歲時返台定居就業。

對於有志投入AI機器學習的人,Leo認為,大學的基本功與專業技能打底不可少,到研究所之後,則必須要自己多看、多讀、多研究最新技術和論文,緊跟產業發展。另外,有餘力可做「個人項目(side project)」實作,這對企業來說,往往比畢業論文更具說服力。

看重AI軟體在商業應用的Magus,則強調好奇心的重要性。他指出,台灣大部分的課程偏重理論,美國則非常重視「從做中學」,若是搭配商學課程,玩創業、練習商業模式,也更能抓住市場需求。

儘管Leo和Magus選擇不同的路線,不過兩人皆對產業保持極大熱忱。Leo強調,「雖然能夠賺錢對許多人來說,也是熱忱的來源,但最好還是找到一個自己真心有興趣、喜歡的方向,才能做得長遠。」

這場席捲全球的技術革命中,無論是未來準備投入的新鮮人,抑或是正在浪尖上的人才,透過持續學習、培養專業能力,並保持對新技術的敏感度,都有機會找到屬於自己的定位。

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