AI即戰力!吳恩達稱「AI運用」已成關鍵職能:開始猶豫該不該聘用不懂AI的人?
AI即戰力!吳恩達稱「AI運用」已成關鍵職能:開始猶豫該不該聘用不懂AI的人?

「第一步就是要知道這件事做得到!」 AI科學家吳恩達於3月26日以「AI時代的終身學習」為題,和中原大學智慧運算與量子資訊學院副教授胡筱薇展開對談。

吳恩達認為,AI讓寫程式和開發軟體都變得容易,但首先要相信「做得到」,並邁開第一步。

「有了AI能力,很小的團隊也能和規模大上百倍的公司競爭。」據吳恩達觀察,美國有許多小型新創,所創造的營收更勝於擁有數千至數萬名員工的企業,因此,使用AI對於人口僅2,300萬的台灣而言是機會,「會是台灣下一階段經濟發展的重要環節。」

面對大眾憂心AI可能會取代工程師,吳恩達表示未來最重要的技能之一,就是能夠準確地告訴機器想做的事,讓機器代勞,而學習寫程式、或讓AI幫忙寫程式,會是實現這個目標的好方法, 「學習掌控AI,讓AI做你想做的事,這樣一來你就會變得更強大。」

吳恩達表示他帶領的團隊成員,即使不是工程師,也或多或少懂得如何編寫程式,就像過去徵才會希望求職者有電腦運用能力,吳恩達說自己也開始會猶豫,該不該聘用不懂AI基礎操作的人。

在工程領域,經常有10倍技能值說法,代表部分工程師的程式撰寫能力比一般人優秀10倍。吳恩達認為未來在每個專業領域中,都會有懂得協調AI工具的人,成為行業內的「10倍專業人士」。

AI如加速器!讓最小可行方案加速出爐

此外,生成式AI正在顛覆軟體開發的速度,包含Windsurf和Cursor等AI編寫程式工具,都讓架構程式雛型(Prototype)的成本大幅下降。其他AI所需的硬體設備、大型語言模型也更容易取用,加上愈來愈多開源的資源出現,吳恩達認為,可以專注在應用層面的開發,「我們團隊也建立了自己的應用層,而且我們避免只使用單一個大型語言模型。」

吳恩達舉例,他這週一剛和員工開會,隔天一早對方就根據會議內容,寄來最新的雛型設計。他也分享自己只花了1小時,寫出軟體幫6歲女兒製作背誦九九乘法表的字卡,「如果這要耗費我1天時間,我肯定不會做。」

不過,隨著個人的AI能力提升,吳恩達也提醒企業要調整工作流程,「如果可以在1天內建立雛型,卻要花上6個月跑完內部流程,完全不合理。」

他表示,下放軟體開發權力、讓個人發揮潛力,以及將數據建置在正確的位置很重要,「有時候做決定的最佳人選是員工而不是管理階層,通常我團隊中的夥伴會比我更了解他們的業務領域,當團隊中有很多能力強大的人時,讓他們能獲取做出良好決策所需的數據也變得愈來愈重要。」

備好AI裝備!這是孩子們的絕佳時代

「人們把寫程式看作很神秘、難以接近的事物,但很多不是工程師的人在開始學寫程式後,會發現其實沒這麼難。」吳恩達表示學習機器運作、寫程式和組織軟體可能需要幾週的時間,但有了AI的幫助,可以更容易寫出意義和經濟效益兼具的軟體。而且寫程式的能力,可以從小開始培養。

「在場的父母,你們的孩子將在充滿無限可能、比以往任何時候都更廣闊的視野中成長。」吳恩達最後指出,AI正在改變許多體系,教育是其中之一,除了要促進AI學習,也要為孩子們提供學習裝備,教導他們正確使用AI工具。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #AI #軟體工程師
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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