公平會發布報告 AI 人才培育跟不上需求

公平會日前公佈《生成式人工智慧相關競爭法議題徵詢公衆意見彙整報告與政策聲明》報告點出，我國在AI晶片設計、算力架構、基礎模型研發整合等領域，以及跨領域應用人才的需求持續上升，其中以軟體和跨領域整合的人才缺乏最爲明顯。 路透

公平會日前公佈《生成式人工智慧相關競爭法議題徵詢公衆意見彙整報告與政策聲明》報告點出，我國在AI晶片設計、算力架構、基礎模型研發整合等領域，以及跨領域應用人才的需求持續上升，其中以軟體和跨領域整合的人才缺乏最爲明顯。

由於AI基礎設施與模型開發多需碩博士層級專業，培訓期約二至五年；應用與部署層面則仰賴具產業背景與AI技能的跨域人才，培訓期約六個月至兩年，業界普遍認爲「現階段人才培育速度難以跟上需求」。

報告指出，最難招募的人才，依序爲AI與資料科學家、AI顧問、AI專案經理；在培訓年限方面，工程師與資料科學家多需具備二至五年實務經驗；專案經理及顧問則通常須具五年以上跨域歷練。在人才招募上的意見則呈現兩極化反應。國外基礎模型業者表示，並未發現企業在招募專業人才時有特殊困難或被特定企業壟斷或集中，AI專業人才充分流動，爲產業帶來許多新進者與新創事業。

但國內半導體業者認爲，優秀人才傾向前往歐美、中國大陸、新加坡等地發展，加上產業人才培育速度難以跟上市場需求，進一步加劇了人才短缺的情況；國內雲端服務業者指出，過去我國已有相當程度的硬體制造基礎，因此在軟體和跨領域方面更明顯感受到人才缺乏，AI部署應用層面（產品、資料科學、提示工程、RAG／Agent）的人才也相當缺乏。