近年來深度學習以及人工智慧飛速的發展，在許多領域都造就了突破性的成果，例如自動駕駛系統利用深度學習來辨識物體、從醫療影像中辨識視覺疾病等。這樣的近況，造就了許多公司積極在現有或新的產品上應用深度學習。
可以想像未來在台灣，對AI人才的需求會越來越多。然而，就如李宏毅老師上一篇文章所提，以深度學習為基礎的AI技術本身並沒有太高的門檻，只要幾台伺服器插幾張顯卡，然後寫幾行程式碼，人人都可以是AI人才。
但是，難道每一位AI人才，都可以成功利用深度學習演算法，開發出實用的產品嗎？
借鏡美國可以發現，各大公司對「高級」AI人才的追求，幾近瘋狂。因為如何訓練AI系統，讓它符合產品需求，是一門難度極高的技術。
以電腦視覺領域為例，Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)是最大的學術會議，2016年有超過60個廠商來徵才。
許多公司例如Facebook、Apple，都進一步邀請口頭發表（oral presentation）的作者們晚上參加聚會，目的是為了吸引最優秀的人才。許多新創公司更是會主動在GitHub上延攬熱門的開源（Open Source）作者，不論作者在不在美國，都主動邀約面談。
從去年開始，許多大陸公司（如圖森 ）也在CVPR跟美國公司較勁，爭取人才。如果台灣公司有產業升級的企圖心，就必須在人才競爭上展露出野心。
台灣留不住高級AI人才
當然現實是殘酷的，一般公司非常難在人才市場上搶贏大公司如Google、Facebook等。因此，台灣很重要的是培育高級AI人才。
不過，好消息是，從2013年台大資工系副教授林軒田的開放式機器學習課程開始，至2015年中研院主辦的深度學習工作坊，台灣資料科學年會對於深度學習的介紹，以及台大李宏毅老師開放課程的推廣，越來越多的學生以及工程師開始學習機器學習以及深度學習，紛紛走上成為AI訓練師（AI Mentor）的路。
然而，高級AI人才的養成需要歷練以及時間。 可惜的是，大部份學生成為AI人才之後，卻只能選擇出國一途，因為台灣缺少需要高級AI人才的產業。另外，許多公司雖投入資源，讓工程師轉型為AI人才，但是遇到瓶頸之後可能缺乏經驗突破，公司內部也可能缺乏夠多的人才去腦力激盪出新的方法。這些問題都很可能讓台灣追不上這波AI創新的浪潮。
因此，台灣近幾年最關鍵的是如何留住人才。台灣公司需要更積極的跟學校合作，開設培育高級AI人才的全職以及在職課程。更盼望可以大張旗鼓地讓台灣年輕人看到留在台灣的出路，讓人才不再淨流出。
AI人才，才能讓台灣彎道超車
怎麼樣才能加速AI發展，讓台灣彎道超車呢？必須創造一個AI人才可以持續成長為高級 AI人才的環境。
成長的環境對現今的AI人才來說是非常重要的, 因為AI領域發展太快速了，幾乎每幾個月，學界或是業界都有重大的突破。因此一個單位是否吸引人才的重要因素是，一年後可以學會多少新的東西？有多少自由度能追逐看似瘋狂的想法？
若剖析最成功的美國AI研發單位，它們有三個共同點：(1) 聚集足夠多的人才，像是Facebook AI Research (FAIR) 、Google以及Apple 的研發單位；(2) 有遠見且能跟AI人才直接溝通的領導，像是Facebook、Google、Tesla 的執行長，都有相關背景；(3) 相當程度的開放研究，FAIR以及Google都開放許多研究發表，成果開源，以及鼓勵經驗分享。
台灣許多令人尊敬的企業家們，請帶頭成立投資AI人才的共同基金。海外成功的國人以及國內的專家們，請你們擔起為台灣識才的評審及導師，替台灣選出以人才為主的團隊。唯有台灣出現願意早期投資AI技術公司（例如DeepMind , Vacarious, OpenAI ），才可能把人才留下。
