新人才戰爭!20歲大學生、30歲記者、40歲資深醫師,為何都在準備數位轉型?
專題故事

國發會預估,2030年全台數位轉型的人才缺口將高達8.3萬人。看20、30、40歲的大學生、記者、醫師,如何打贏即將到來的新人才戰爭?

1 一個資深醫師的數位轉型:他為何開始學習Python等程式語言?

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曾經利用AI判讀病人是否罹患敗血症,45歲的重症醫學科醫師袁國慶再度當起了學生,但這次他學的不是醫術,而是像Python這樣的程式語言,為什麼?

近年來,在數位科技浪潮的衝擊下,幾乎各行各業都面臨了「被革命」的壓力。醫療業,便是經常被點名有部分工作會被人工智慧(AI)取代的行業之一。

2017年,原本任職於長庚醫院的袁國慶,加入了北醫團隊,參與由院長陳瑞杰一手創建的「TED-ICU智能重症照護系統」,專注於開發AI醫療,嘗試透過演算法,判讀病人是否罹患敗血症,享有更精準的醫療服務。

回想當年執行這個計畫時,目前擔任北醫急重症醫學部重症醫學科主任的袁國慶表示,即使已經了解AI將改變醫療現場,平時也少不了一些業餘的自修,來因應未來的變化,但是直到真正上場時才發現,自己所積累的知識竟是如此破碎,因而激起了重新當學生的念頭。

只是這次不學醫術,他報名了台北醫學大學人工智慧醫療碩士在職專班,開始學習像Python這樣的程式語言。

「目前醫院討論數位化,其實已經是老議題了。」袁國慶解釋,真正的考驗在於, 如何將數位化後的資料變得「結構化」,再進一步分類成有用的數據,拿去做深度學習、訓練AI,並且選擇合適的題目

如目前較主流的醫療影像等應用,要解決的問題不用大、但求能跨出第一步去執行AI,從累積數據開始,進一步擴展跨界資料的整合,而這都和醫生本身的數位素養有很大的關聯。

45歲的袁國慶,現為台北醫學大學附設醫院急診重症醫學部重症醫學科代主任,專注於AI演算的診斷開發,致力改變醫療現場。
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因此,對袁國慶而言,學習程式語言不是要讓自己成為工程師,也不只是為了了解演算法或分析大數據,而是要「學會工程師的語言」。這樣的出發點,讓他具備智慧醫療時代的「話語權」,能夠用工程師聽得懂的話,探索在醫療現場上,有哪些環節需要他們的協助,以合力設計出真正有意義的應用,進而提升醫療品質和效率。目前袁國慶就利用學習到的程式語言,與指導教授進行以胸部X光為基礎的智慧醫療相關計畫,除搜集資料外,也能透過AI演算法,協助判讀胸腔X光上的管路位置。

掌握傳統醫療的痛點、加速改變

隨著AI時代腳步的逼近,在醫療的應用上也相當多元。包括以影像分析為主的操作、協助醫師診斷的精確度;又或是能夠偵測使用者心跳、血壓的智慧穿戴裝置,如此結合物聯網的應用,將有助於未來針對個人身體數據進行演算、即時掌握身體狀況。不過AI之於醫療仍是兩個不同的產業,機器學習的過程中仍存在太多例外,因此若是就「診斷」這件事情,還是需要靠醫師本身的專業經驗判斷,這也是袁國慶所認為的,即使有了AI的輔助,加速了分析過程,最終還是需要回到醫師本身,尤其是牽涉到跨領域的複雜決策更是如此。

「現階段醫師的角色還是很重要。」袁國慶說,醫師不是一群被AI追著跑的人,而是可以「主動決定」是否投入AI的懷抱,並且駕馭新科技。

回到自身的經驗,袁國慶從兩個方面說明醫師如何在科技巨浪中自處。首先,不管智慧醫療何時到來,持續強化自己的本職學能,都是不變的追求。畢竟AI給出的答案,絕對無法完全取代醫師累積多年的專業判斷。不過他認為,像他這樣中生代的醫師,可以主動跨出舒適圈,去學習程式語言來迎接智慧醫療的時代,配合他們的經驗,將有助於目前醫療產業運用機器學習的速度與表現。

而就目前在學的學生來說,袁國慶指出,主動了解AI、程式語言技能,對於未來也會有所助益。

學習程式語言不是要讓自己成為工程師,而是要「學會工程師的語言」,讓AI為醫療提升品質和效率。
袁國慶

目前北醫大學部醫學院,除了原有的基礎程式設計課程外,108學年也開始將AI相關課程設為必修課,包括機器學習、自然語言處理、電腦視覺處理等內容,除了訓練學生思考AI與醫療產業將有何種結合及如何發揮應用,也能讓學生訓練邏輯、運算的能力,對於未來在智慧醫療的時代之下能有相關專業知識。

她的產品連柏克萊都感興趣!21歲創業家李婷婷,靠自學玩轉區塊鏈、AI與MR

展望未來,袁國慶認為,要擁抱智慧醫療,並接受可能帶來的改變,因為AI終將逐步導入醫療現場,未來5G時代下,智慧醫療將可能不再是僅限於精準醫療而已,甚至引領AR、VR等技術發展,逐步實踐遠距醫療的藍圖;又或是機器人、區塊鏈等都是廣義智慧醫療的範疇。

因此,不論是現在作為醫師或是就學中的醫學院學生,都要主動去了解程式語言、了解AI是如何執行,並結合自己醫療現場的操作環節,透過這些新科技的幫助來加強執行的效率跟精準度,提供給病患一個更好的診斷品質。

責任編輯:林美欣、張庭銉

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2 她的產品連柏克萊都感興趣!21歲創業家李婷婷,靠自學玩轉區塊鏈、AI與MR

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21歲的李婷婷是「圖靈鏈」共同創辦人暨CTO,從自學程式語言開始,到分享技術細節、發表論文,對一切新興科技充滿好奇的她,揭示了下個十年數位人才的樣貌。

採訪這天,李婷婷剛從台大人機互動實驗室下了課趕過來,包包裡背了兩台電腦,一台Mac、一台Dell,手上還提了個黑色袋子。打開一看,是一副MR(混合實境)眼鏡。

「我兩個禮拜前開始玩AR(擴增實境)、VR(虛擬實境),最近都帶著這副眼鏡在身上。」穿著印有自己於2019年9月創立的「圖靈鏈學院」logo的衣服,李婷婷開心地說,「我喜歡探索新的領域。

生於1998年,李婷婷高中畢業後,選擇前往香港科技大學,就讀資訊工程系。去年香港反送中運動爆發以來,她成了首批返台的在港台生。

「小時候我喜歡玩養成遊戲,常常想辦法鑽漏洞、跑到遊戲後台去破解。」就讀北一女中時,李婷婷參加了資訊研究社,從C++語言開始學。當時有一個程式的解題系統,讓挑戰者在一定時間內完成題目,啟發了她對程式的興趣。

上大學後,她積極地參加各種國際黑客松競賽,累積了近30場的國際比賽經驗與數座冠軍獎座。「大二選了一堂區塊鏈應用的專題研究,教授給了幾個連結,要大家自己想辦法摸索。」本以為是個無奈的必修報告,李婷婷卻研究出了興趣,一股腦鑽進區塊鏈的世界裡。

大二下學期(去年5月),李婷婷就和共同創辦人胡耀傑創立了圖靈鏈,還開始對外接案。他們做線上遊戲的區塊鏈應用,也獲得第一部華人區塊鏈電影《聖人大盜》邀約,協助搭建系統,發布加密貨幣「self」。

加密貨幣SELF的上線,打破現實世界與電影《聖人大盜》的虛實界限。
selftoken.co

還沒看完區塊鏈資訊,我捨不得睡

李婷婷不但自學速度快,學習動機和行動力也很強,「我上午看區塊鏈的線上課程、下午看AI,想試試自己在哪個領域能撐得更久。」2017年9月,她進到微軟的人工智能部門實習,做AI數據分析,透過實際投入來評估自己的興趣所在。

三個月後,答案揭曉。李婷婷離開了微軟的實習,決定擁抱區塊鏈。「我發現自己每天早上起床,第一個想看的就是區塊鏈的新聞資訊,每晚睡覺前也會躺在床上,覺得:「啊,捨不得睡,還沒看完。」

對她來說,AI是相對成熟的領域,但區塊鏈很新,2015年才開發出來第一個可以寫程式語言的區塊鏈平台,這意味年輕人可以有更多發揮空間。李婷婷想靠自己的努力,成為區塊鏈領域內的專家。

事實上,李婷婷已經跑得比許多區塊鏈的專家都還要前面了。她與胡耀傑不僅在2019年3月到7月間接受美國加州大學柏克萊分校區塊鏈研究所邀請,成為首兩位造訪該研究所的亞洲訪問學者,也先後在2018到2019年間於國際級學術論壇及期刊上發表三篇論文,其中一篇在2018年於德國慕尼黑舉辦的ACM CryBlock論壇上發布的論文,更是獲得了最佳論文的殊榮。

延伸閱讀:用區塊鏈革命電影產業,徐嘉凱透過虛擬貨幣邀請觀眾加入劇情

區塊鏈證書應用搶先跑,省去HR麻煩

圖靈鏈現階段最想發展的項目,是證書驗證的技術應用。他們將這個計畫稱為「圖靈證書」,要為學校、企業、政府等機構打造可以快速審核畢業證書,以及技術執照等資料的簡易驗證系統。

「對許多人力資源部門及獵頭公司的人來說,驗證履歷是一個繁瑣的事。不僅要打電話去詢問,且每次換工作時就得重新跑一次同樣的流程。」李婷婷說,「我們希望提供發證方新的技術,讓資料可以在一開始就存在區塊鏈上,方便後續的驗證作業。」

這套系統在操作上很簡單,每個證書會有一個自己的連結,人力公司若要查證履歷,只要點進連結確認即可,無需在本地端的電腦上部署任何軟體。李婷婷表示,這個技術關聯到發證方以及驗證方,將優先向有發證需求的單位推廣,而他們也才剛簽下與加州大學柏克萊分校某科系的付費證書合約。

李婷婷表示,目前他們有6個付費用戶,計畫在累積到20個付費客戶後再擴大營運,「我希望可以透過區塊鏈的認證系統,讓全世界可以有一個統一的制度。」

不過,作為一位年輕女性,李婷婷在男性主導的科技領域內也免不了受到質疑。科技圈的性別刻板印象或許一時難以被翻轉,但在文字的世界裡,她可以找回話語權。自2017年起,她開始在Medium上用中英文來分享自己學習區塊鏈的心得與教學文章,累積了近4,000名追蹤者,也為她帶來了知名度與合作邀約。每一篇扎實的文章,都是她不證自明的實力。

「如果我不說自己是技術長,很多人都不知道我是懂技術的。也有人會質疑我到底會不會寫程式。」李婷婷說。
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但「證明自己」並不是李婷婷寫作的唯一原因。「自學的過程需要分享。如果沒有分享,自學就是一件孤單的事。」所以她除了在Medium上寫教學文章外,更拍課程影片、帶區塊鏈工作坊,或者做企業內訓。

更進一步地,她和胡耀傑在線上課程平台Hahow(好學校)上開課,很快地就有學生敲碗想要更深度的課程內容,於是他們創立「圖靈鏈學院」,並從200份履歷中選出9位第一期學生,培育進階的區塊鏈人才。

圖靈鏈學院的課程要求不簡單。每個禮拜會進行兩次1小時的線上課程,每次上課會提供20到30篇閱讀資料,學生要在3到4天的時間內閱讀完,下次上課時驗收。兩個月的密集訓練後,第一期的學生在去年11月底舉辦的台北金融科技展上進行Demo,展示的內容正是他們積極推廣的圖靈證書。

學員每周花20小時,「不夠自發的人很難完成」

「有學生從未上過正式資工課程,靠著自學就能做到這樣,我很感動。」李婷婷發現,每個學生平均每周花上20個小時自學。這也表示,不夠自動自發的人是很難完成他們設計的課程的。

這樣的教學方式,是李婷婷在香港求學期間得到的啟蒙。「香港非常自由,這是自學者的必備要素。在香港,老師有時上課半小時就讓同學自習,用出功課的方式教學。」她說,工程類系所一學期僅約18學分,有許多自由時間。

多出來的課餘時間,拿來做什麼?「香港幾乎沒社團活動,所有大一、大二生都在想實習還是工作,學校創業中心也每天寄訊息,說哪個機構願意給新創團隊贊助,也會提供很多比賽資訊。」李婷婷說,「看久了就覺得,不去參加比賽、爭取機會,好像很浪費學費。」

讓學生可以發自內心自己去學才是最重要的。畢竟如果課程結束就跟著停止學習的話,就沒有意義了。
李婷婷

然而反送中運動爆發,李婷婷被迫返台,但生活的巨變沒有讓她停下學習的腳步。她成為台大的訪問學生,在人機互動實驗室裡摸索MR的新技術。她表示,隨著自己對區塊鏈越來越熟練,跟上相關新知要花的時間也變少了。所以又有時間來學習新的知識。

「沒有人能預料大學讀到一半會被迫中斷,不過這也是個好時機讓自己重新審視兩地的差異,回顧自己在香港得到了哪些資源,而現在回到台灣又該如何去善用現有的這些。」時局的變化或許影響了李婷婷,但對勇於探索嘗試的她來說,危機也可以是新的契機。

李婷婷現為香港科技大學資訊工程系大三學生,她穿著自己創立、印有「圖靈鏈學院」logo的衣服。
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什麼是區塊鏈(blockchain)?

區塊鏈是一種技術方案,可以不倚賴第三方、透過自身分散式節點,進行網路數據的存儲、驗證、傳遞和交流。區塊鏈技術目前最大應用是密碼貨幣,例如比特幣。因為支付的本質是「將帳戶A中減少的金額增加到帳戶B中」;如果人們有一本公共帳簿,記錄所有帳戶至今為止的所有交易,那麼對於任何一個帳戶,人們都可以計算出它目前擁有的金額數量。

責任編輯:林美欣、張庭銉、蕭閔云

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3 什麼是數據記者?他用百萬筆房屋資料,說一個台北的故事

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從分析總統大選、監測空氣品質到探詢市區老屋,對數據記者林佳賢來說,只要有數據資料,就可能藏有一些不為人知的故事。挖出那些故事,正是他最大的樂趣之一。

打開Facebook專頁「Data Man的資料視覺化筆記」,可以看到一個個發揮創意的視覺資料化專案。有總統大選時台灣各地藍綠戰績的互動式地圖;有將空氣品質監測資料製作成月曆式圖表,分析哪個月空氣品質比較糟的作品;最有趣是透過姓氏地圖,看閩南、客家、外省、原住民等族群在台灣的發展軌跡。

這個粉絲專頁,是數據記者林佳賢四年前剛學習程式語言時,記錄分享自學路上的點滴。如今,這個平台已經吸引2.5萬人追蹤,他也成了新加坡最大英文媒體《海峽時報》(The Straits Times)的數據記者,忙著準備星國2020年大選的資料視覺化專題。

而這一切,都是七年前他從台大經濟系畢業時,不曾想像過的事。

如果換個方式說新聞,那會是怎樣的體驗?

「2013年大學畢業時,根本還沒有什麼大數據,系上也完全沒有coding課程,只有教一些基礎的統計用軟體。」離開校園後,林佳賢選擇專攻新聞界,在《經濟日報》編譯國際新聞。

「當初加入媒體,是因為我覺得新聞可以直接改變社會。」然而,文字記者當久了,他漸漸感到突破性有限、有點無趣,開始好奇國外新聞媒體有沒有什麼創新做法,一研究就入了迷。

他看到一篇《彭博社》(Bloomberg)的報導,用視覺化的方式彙整全球百大富豪的資料,「我從沒想過新聞可以這樣做。」後來,林佳賢離開《經濟日報》,到了《關鍵評論網》工作,有一天主管來問他,「你會不會想做一些創新的東西?」他靈機一動,想到了資料視覺化。於是他開始自學程式設計。而這一刻也成了他踏上數據記者道路的契機。

雖然沒學過寫程式,但林佳賢認為自學程式並不難,因為工程師社群有一種互助的風氣,Medium、Github等平台資源也很多,他從專門用來做資料分析、爬蟲與視覺化的R語言學起,利用各種公開的數據,邊做邊學。

林佳賢,30歲,台大經濟系畢業,曾任職於《經濟日報》、《關鍵評論網》、《端傳媒》及《天下》雜誌,現於新加坡《海峽時報》擔任數據記者。
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林佳賢經常基於個人興趣,發想各種專案。他最喜歡的一個作品,是統計了台北市建築屋齡的互動式地圖,藉由將市區屋齡做視覺化的呈現,可以一眼看出城市內不同區域的發展軌跡,也能發現哪些地區亟需都市更新。若能掌握這些特點繼續向下挖掘,也有機會發展出更深入的報導。

而這正是一般程式設計師難以做到的事情:從資料中找到好素材,說出好故事

數據記者──「文」與「理」結合的跨界人才

「技術好的程式設計師不難找,但他們不一定有新聞眼。」林佳賢直言, 程式設計和新聞的性質很不同,前者需要邏輯思維,後者需要人文素養;而一個好的數據記者,兩者都得兼顧

林佳賢曾經與「國際調查記者同盟」(ICIJ)合作一個離岸避稅天堂的報導,由於當中涉及許多金融、法規知識,「只懂得操作資料,是沒辦法講出什麼故事的,你得理解這套制度的由來、制度又圖利了誰……,你必須看很多書才行。」

「數據記者非常跨界,這也是媒體愈來愈重視這種人才的原因。」不過,待過多家媒體的林佳賢坦言,目前台灣媒體界要養一個創新的數位新聞團隊,還是有些吃力。

林佳賢指出,「相較於國外的旗艦式媒體,台灣媒體的資源比較少,大多只仰賴少數幾個人來支撐這樣的新聞。」
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因此林佳賢在三個月前轉戰新加坡,想從亞太區的中心累積海外經驗。目前他在《海峽時報》裡的數位新聞團隊至少有十個人,跟過去在台灣單打獨鬥的經驗有很大差別。

數據記者一職的出現,似乎彰顯了媒體界也踏上「數位人才轉型」的道路。林佳賢強調,傳統調查記者有其無可取代的價值。但他也認為,一個記者若能增添自己的數位技能,那麼他可以操作的題目就會愈來愈廣。

「如果要做假新聞的題目,你怎麼可能不碰資料?」林佳賢指出,「你一定需要更深的資料分析能力,才能講好這個故事。」而對期許自己能在數位時代處理各式題目的新聞人來說,數位技能,或許正是必須補上的那一塊拼圖。

責任編輯:林美欣、張庭銉

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