【觀點】好師資難留?產學合作背後真相:低薪待遇差、傳統士大夫觀念難撼動
【觀點】好師資難留?產學合作背後真相:低薪待遇差、傳統士大夫觀念難撼動

2024年剛開始,高雄市政府已召開二次記者會,分別與陽明交通大學和清華大學簽署合作備忘錄(MOU),由2所大學分別籌設高雄分部,培養未來產業所需的人才,初期將著重於半導體、AI、永續等與未來國家競爭力息息相關的領域。

「產學合作」不是一個新名詞,從過去傳統的建教合作,到前幾年科技部推動的「GLORIA」(Global Research & Industry Alliance,國際產學聯盟),再到這2年依「創新條例」(全名為:國家重點領域產學合作及人才培育創新條例)所設立的研究學院,或初期俗稱的「半導體學院」(台灣大學、清華大學、陽明交通大學、成功大學、台灣科技大學、中山大學各有各的創意命名)。筆者憂心如果學院名稱成為各頂尖大學的「創新」亮點,而非思考制度與營運面上如何跳脫框架,結果恐怕又是換湯不換藥,不為創新只為「創薪」。

過去負責主政的政府部門,涵蓋了教育部、經濟部、國科會或科技部、國發會(部分出資)等,但是每個計畫都是本位思考,缺乏跨產業、跨領域、跨部會的理解,無法落實學以致用的人才培育計畫。 舉例而言,教育部不管產業發展,經濟部面對國內外經濟情勢或能源政策已傷透腦筋、無暇育才,國科會包山包海無法偏廢個別領域或產業(具競爭力的產業恐怕更有資源與能力自己做下一代的研發),國發會下的國發基金更只扮演金主的角色,而非運籌帷幄於國家長期發展。

當我們的政府部門長期欠缺橫向溝通協調的機制與文化,所謂的「不管部」政務委員就形同虛設,加上其本身既沒有人事權也沒有經費,結果一定程度可想而知了。換句話說,產學合作從來就不是這些部會的KPI (Key Performance Indicator)。如果是好幾個部會共同承擔的事,其實就是沒人需要負責的事,成敗不影響官運,自然就不會太上心了!

校園薪酬失衡,難留好師資

最近有一種現象,企業人才不足、但失業問題嚴重。有人解讀是因為台灣低薪,很多人不願屈就 。但果真如此嗎?

以正常人力供需而言,找不到人照理說企業應提高待遇才是,怎麼會低薪? 可能的原因是求職者的「skill set」(整體技能)不符合產業需求。產學合作的首要任務是縮小這個鴻溝,但學校教育不能僅是職業訓練所或補習班,同時要多著墨於培養長期人才目標如團隊合作、職業操守、主動負責、不斷學習等方面的能力。

宏觀的產學合作應該是學校培養人才的同時,又能兼顧積蓄研發能量和產業競爭力。其中最關鍵的人是老師(教授), 而老師也常是產學合作中最大的挑戰。因為大部分的教授可能一輩子都沒有產業經驗,不了解實務運作的困難,也不太關心成本的控制與生產環節的問題。對於產業高度競爭與時效性的要求,也常常與教授們選擇寧靜的校園、較緩慢的生活節奏作為其事業的初衷相違背。

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圖/ <a href="https://www.freepik.com/free-photo/everyo

另一方面,有產業經驗的人,也不願到學校教書做研究,主要是台灣教授的待遇實在太差。這幾年頂尖大學的校長們忙著募款,有部分就是為了補貼優質年輕教授的微薄薪資,但成效非常有限。 找不到「又要馬兒好、又要馬兒不吃草」的教師將會是未來幾年大學的嚴肅議題。

教授的鐵飯碗來自升等成功成為副教授以上(Tenured Professorship),但其升等資格主要是依所發表的論文審查,其他如教學評量和產學合作的具體內容並不在升等的標準中。這是另一個產學合作缺乏教授願意全心投入的間接原因。

筆者建議教授們的收入除了傳統公務員齊頭式、不同工但同酬的給薪標準外,也可接受民間企業的股票(代表長期的合作關係和承諾),財團法人的研發產學計畫執行費且沒有訂上限(而不是區區的1、2萬元計畫主持費,想想是不是比當家教還不如)。同時,以專利發明的申請與學術論文發表做為升等考核的雙軌並行。同樣的模式也適用於教授指導的博碩士生的畢業標準,特別是鼓勵產業在職生回校進修時,多以申請專利或解決產業面臨實際問題的專案來取代論文(依「創新條例」的精神,半導體學院的研究生與教師應可率先示範實施),且可同時邀請業界主管擔任共同指導教授。

產學合作的創新與打破傳統士大夫觀念(比如以考試成績和學術論文為標準)息息相關。如果大學依舊像學術象牙塔,低薪留不住好老師,也無法吸引來自企業界有實務經驗的學者回學校教書做研究。如此以往,劣幣驅良幣的學術殿堂恐難持續下去。

責任編輯:蘇柔瑋

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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