邁入人工智慧（AI）時代，全球頂尖高等學校紛紛砸大錢設置AI專門系所或學院，如培育AI英才無數的美國卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University）就在2018年5月宣布，設立美國第一個人工智慧科系，並已經在2018年秋季班學期開課；麻省理工學院（MIT）更直接成立AI學院。
2018年10月15日，麻省理工學院在學校官網公布成立新學院——計算學院（College of Computing）。值得注意的是，這個新學院有高達35％的資金來自企業贊助，贊助的人大有來頭，是美國投資顧問公司黑石集團執行長Stephen A. Schwarzman。他捐助了3.5億美元（約合台幣108.7億元）給MIT設立這個新學院，新學院也因此被命名為「MIT Stephen A. Schwarzman College of Computing」。
選才偏好「即戰力」，願長期投資育才者少
不過，這則消息卻讓台灣大學資工系的教師感觸很深，為什麼呢？原來台大資工系也要在2019年成立招生名額為15名的「AI碩士班」，但是教育部與台大校方都沒有針對這個AI碩士班給予額外的教學研究資源，因此台大資工系教授兼副系主任洪士灝在Facebook撰文，「我呼籲高瞻遠矚的企業家們理解計算和AI對於國家未來的重要性，贊助教育和前瞻跨領域研發。」
他擔憂地說：「我們雖然努力籌措資源，但還是有很大的改進空間，尤其是要跟世界一流的大學在尖端科技上競爭與合作，必須要有充足的資源與先進的設備，不能做土法煉鋼的井底之蛙。」
洪士灝呼籲企業家也鼎力贊助，「光是靠政府的力量恐怕很難有大作為，而且因為拿了一些政府的經費就得設法達成政客要求的KPI，並且接受其他學門和社會大眾民粹式的批判，也是一件頗辛苦的事情，不如透過募款自籌經費來做我們認為正確的事情。」
另外，台灣企業面對AI科技時代總是大喊「缺人才」，在徵才時則是先衝短期，用加薪或增加福利吸引優秀人才，而且大部分企業想招募的是已經理解機器學習（Machine Learning）原理，甚至能創造新演算法的「即戰力」，願意長期投資贊助台灣頂尖院校，培育學生從小苗變大樹的企業則是少數。
台灣企業有沒有想過，在大喊缺人才的同時，自己近幾年又花了多少銀兩或資源，培養台灣本土的學生呢？除了企業捐款踴躍度，在產學合作方面，台灣也還有不少難關有待克服。
產學合作三難：管理者思維、成本、開放數據
第一關也是最重要的關卡，就是企業管理者本身的思維。智慧醫療影像新創長佳智能執行長黃宗祺認為，企業管理者本身思維極為重要，需要更為開放、勇於創新的心胸，「這是一個嶄新的領域，要能容許犯錯、容許試誤，人工智慧領域需要跨領域的溝通協作，因此牽涉到組織型態與工作模式的轉變，以醫療領域來說，就更需要醫師參與，每個科室的醫師都是訓練AI的老師。」
另外一個層面，則是經營者不要陷於成本控制的迷思，落入「要馬兒好，又要馬兒不吃草」的困局。以醫療行業為例，「醫師的平日工作量已經不小，若要跨界合作，還要額外花自己的時間，但若醫師增加工時卻沒有得到應有的報酬，光靠熱血與情懷是走不久的。」黃宗祺說。
第二個關卡則是學術端。AI晶片知名新創、耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠在比較台灣與美國環境之後認為，美國學術圈進行產學合作時，重心在於技術的商品化或市場化，但台灣學術圈太看中論文發表與點數制度，很多產學合作的最終結果僅限於論文發表而沒有實務產品。台灣學術圈的格局還不夠大，或對商品化的企圖心還不夠強，這是很可惜的事。
觸控IC大廠義隆電在AI產學合作方面也相當成功。義隆電與中研院資訊科學所所長廖弘源團隊合作推出「城市車流解決方案」，義隆電董事長兼總經理葉儀皓談到產學合作經驗時不斷強調：「學界不應把學術論文當作主要考量，應該要以AI理論的產品化和產業化為最優先。」
最後一個關卡則是數據開放性。學界需要真實的企業數據訓練機器建出模型，但這些資料往往都是企業的營業祕密，無法外流。要如何取得兩邊的平衡？對此黃宗祺認為，最終核心還是在雙方互信機制。他以台積電為例，作為全球最大晶圓代工廠，台積電手上的客戶其實彼此都是競爭對手，但台積電卻可以贏得這些客戶的信賴，讓客戶放心把產品交到台積電手上。對企業來說，把真實的數據當成營業祕密保護是非常自然的事，因此需要這些資料的學界如何受到企業信賴，且敢把數據交予做研究是最重要的事。
高教和研究單位，是全球機器學習人才大本營！——機器學習人才分布狀況
- 高等教育和研究單位33%
- IT和電腦軟體業19%
- 網路產業7%
- 金融業5%
諮詢顧問業2%
資料來源：《Linkedin全球人才大數據報告》 整理：翁書婷
