(報新聞/鄒志中 特稿) 經濟部日前公布「AI人才培育已突破10萬人次」的亮眼成績，並透過「訓、考、用」三位一體的 iPAS 體系串連產業生態，積極塑造台灣成為「人工智慧之島」的國家級願景，並在多個部會與機關共同站台的成果發表會中，政策的力度看似強勁而明確。
然而，若將台灣的量化成果置於全球AI競賽的視角下，問題的核心便清晰浮現：台灣AI人才政策的「廣度」固然領先，但在「深度」與「實戰效能」上，卻面臨顯著的結構性落差。
當前的挑戰已非能否招募到受訓者，而是這些人才能否真正具備企業所需的核心技能、融入關鍵的AI專案、並有效率地提升國家整體數位競爭力？
國際視角下的質變落差：從初階應用走向深度研發
經濟部大力推動AI訓練普及至製造、服務、中小企業乃至外貿領域。這項「廣度導向」的策略，若與主要競爭對手相比，便可看見台灣在AI研發金字塔中的定位瓶頸。
- 美國：深度工程與基礎模型人才為核心
美國的AI人才戰略主要由科技巨頭如 Google DeepMind、OpenAI、NVIDIA …等引領。其訓練重點聚焦於：
大型語言模型（LLM）的基礎研發與微調（Fine-tuning）。
企業級AI部署與維運（MLOps）。
高度專業化領域（如生醫、量子計算）的AI系統工程師。
台灣現況對比： 台灣的訓練內容多停留在數據導入、流程優化…等基礎應用層面。AI核心演算法與基礎技術的研發能力，仍嚴重依賴國際的AI供應鏈。
- 日本與新加坡：跨領域治理與國家級實戰陪跑
日本在「社會 5.0」框架下，強調AI人才必須具備倫理、數據治理與跨產業整合能力，確保AI的導入符合社會的價值。新加坡則透過 SkillsFuture 結合AI Singapore 國家級平台，為企業提供專屬的AI部署團隊（Deployment Teams）進行實質的專案陪跑。
台灣現況對比： 台灣的AI教育偏向「工具操作」，對於AI決策層面的治理、合規與跨部門決策的訓練仍未系統性嵌入。且國家級的「陪跑機制」，無論是深度還是規模，均遠不及新加坡的資源投入。
結論：台灣的培訓量雖大，但缺乏國家級、聚焦於基礎研究、大型模型研發與AI治理的「深技人才」的AI供應鏈。
iPAS 證照機制的有效性檢驗：能力鑑定與產值落地的斷裂
iPAS「AI應用規劃師」的報考人數與通過率看似成功證明了市場需求。然而，專業政策評估必須追問：這項證照是否具備真實的AI能力鑑定價值，以及它是否真正被產業接納為「硬門檻」？
- 證照內容面臨技術迭代挑戰
當前全球AI技術已從傳統的機器學習模型，迅速演進至AGI趨勢下的LLM 模型微調、生成式 AI 安全評估，以及高效能運算的部署。
關鍵疑慮： iPAS 證照的知識體系更新速度，是否能跟上大模型時代所需的模型微調、企業級MLOps技能、以及AI風險評估…等前沿AI技術？若內容仍偏向入門或基礎數據處理，其對企業的實戰價值將大打折扣。
- 企業承諾與實質用人需求的不對等
經濟部宣布有4,500 家企業承諾採用，甚至提供獎金。但政策的成功與否，取決於這項承諾的實際效力：
企業是否將證照視為「優先錄用」或「薪資溢價」的依據？
取得證照的人才，能否真正參與到高價值的AI專案設計與領導工作？
政策是否持能夠持續追蹤「證照→職缺→薪資→專案產值」的閉環數據？
若缺乏透明且嚴謹的產值追蹤考核機制，證照恐淪為政府補助或企業的「形象工程」，無法驗證究竟能夠為企業與政府單位、學術研究以及教育訓練單位，帶來何種經濟利益或是實際生產力的提升？
企業端鴻溝：中小企業 AI 轉型的「最後一哩路」
經濟部宣示推動「百工百業AI化」，但這項願景遭遇台灣產業結構的根本性挑戰：高達97% 的中小企業結構。
- 結構性問題：缺乏自建 AI 基礎設施的能力
在美國與中國，AI轉型主要由大型科技公司和龍頭企業拉動供應鏈。然而，台灣的中小企業普遍缺乏：
數據整備度（Data Readiness）： 缺乏乾淨、可標註的內部資料。
IT 基礎設施： 無力部署 MLOps 平台或聘用專職資料工程師。
專案人力與預算： 即使員工接受訓練，也無專門資源投入AI概念驗證（PoC）或實際部署。
- 訓練與應用的最大斷點
現行政策雖提供了訓練課程，但當員工回到缺乏數據基礎和技術支持的中小企業環境時，他們所學到的AI知識，也很難轉化為實質的生產力。
這揭示了「訓」與「用」之間最大的結構性斷層：中小企業需要的不是單純的課堂知識，而是深入企業內部、提供數據盤點、模型輔導與部署驗證的「系統化導入資源」。
台灣 AI 戰略的三大瓶頸
綜上所述，台灣現行的AI人才政策雖然積極，但在戰略層面仍有三大瓶頸待突破：
- 深度人才供應鏈的失衡
政策資源過度集中於應用端普及，導致高階、前瞻性人才…仍然嚴重短缺。這包括基礎模型研究員、AI 晶片與硬體優化工程師、以及專業領域（如生醫或半導體）的 AI系統架構師。此短缺，將成為台灣實現「人工智慧之島」願景的戰略制約。
- 缺乏專案實作與實務導向的標準
相較於新加坡要求AI人才必須通過國家級專案累積經驗；或歐盟強調的AI法規與治理能力。台灣的證照與訓練仍偏向學科式、理論式，缺乏要求參與真實企業專案以及解決複雜實務問題的強制性機制。
- 跨部會資源的整合與治理框架的缺失
儘管經濟部、勞動部、教育部均參與其中，但目前缺乏一個超越部會層級、類似「AI Singapore」或「國家AI戰略中心」的統一平台。這導致人才標準不一、培育路徑分散，以及國家級AI治理框架（如數據倫理、模型透明度）的建設進度遲緩。
政策建議：邁向「AI島國化」的三大戰略行動
若台灣要將人才優勢從「量」轉化為「質」與「戰略競爭力」，政府必須實施以下三項根本性轉變：
建議一：設立「國家級AI創新與人才戰略中心」
功能： 整合跨部會資源、統籌人才標準、並負責國家級AI基礎模型的投入與研究。
目標： 專注於培養金字塔頂層的AI基礎研發人才，並將國家投資與特定產業（如晶片、高階製造）做深度的綁定。
建議二：將「負責任的 AI 治理」納入人才核心能力
強化內容： 將AI倫理、數據隱私、風險評估與模型透明度納入所有高階AI訓練與鑑定標準。
實務應用： 培養不僅會「用」AI，更會「負責任地使用」AI的治理人才，以符合國際不斷升高的AI法規要求（如歐盟AI法）。
建議三：建立中小企業 AI「落地轉換機制」
從訓練轉向輔導： 將資源從單純的課堂式訓練，轉向支持「實地輔導與部署團隊」。
提供深度服務： 這些團隊需能進入企業進行數據盤點、協助資料標註、部署輕量級模型，並陪伴企業完成概念驗證（PoC），最終衡量並量化生產力提升。
唯有當AI人才的產出，真正轉化為工廠產線效率的提升、服務業流程的重塑，以及國家級技術的突破，台灣的AI人才政策才算真正成功。
從自我感覺良好，邁向全球實戰競爭
經濟部AI人才培訓突破十萬人次，無疑是值得肯定的里程碑。但政策制定者必須警惕，不能因此陷入「量化成果」的自我感覺良好。
在AI競爭的下半場，台灣必須聚焦於：更深的AI專業知識、更強的AI實戰部署能力、更完整的跨部會治理，以及更具體的企業導入成果。
台灣真正缺乏的，不只是受過訓練的人，而是能夠引領AI產業升級、重塑商業流程、具備高階決策能力的「AI 實戰戰略家」。要將「AI島國」的願景化為現實，台灣的AI人才政策，仍需進行更深層次的「戰略升級」。
