人工智慧浪潮席捲全球，產業對人才的需求正經歷根本性的結構重塑。過去，AI技術被視為資訊工程系所的專屬領域；如今AI正加速走向百工百業，成為各行各業不可或缺的第二專長與跨域生產力。面對生成式AI帶來的衝擊與機遇，大學教育該如何定位？又該如何透過制度設計與資源整合，培養出引領未來的跨域人才？
台灣AI人才報告：「非工程職」需求增速超越技術職缺！
根據104人力銀行發布的《2026台灣AI人才趨勢報告》[1]，台灣AI相關職缺每月高達9.9萬人，5年累計成長率達97.6%，意味著AI人才需求幾乎每5年翻倍。
值得關注的是，需求成長幅度最大的不是資工背景的技術職，而是專業管理、業務與行銷等「非工程職」，其需求增速甚至超越技術職缺，這個現象揭示了人才培育的結構性轉變。在日前一場「AI科技聚落發展與勞工轉型論壇」中，台北大學校長林道通以一句話道破核心問題：「產業缺的，不只是會訓練模型的人，而是能把AI放進產業流程、真正創造價值的人」，也就是AI人才培育的框架必須根本翻轉。
過去，AI是「資工專業」的領域，集中在模型訓練、演算法、程式開發；未來，AI是「跨域生產力」，核心是「專業知識 × AI × Data × Problem Solving」的有機整合。
產業AI人才的四層架構
同時，林道通提出了「產業AI人才四層架構」，說明不同層次的人才需求，並指出未來人數需求最大的並非頂層的研究人才，而是懂專業、懂流程、也懂如何用AI改造工作的人，以智慧製造、Legal AI、AI Finance、Medical AI、AI Governance為代表的跨域人才，才是台灣產業最迫切的缺口所在。
林道通強調，產業欠缺的不僅是能訓練基礎模型的技術專家，更是能理解產業流程、定義問題，並將AI導入實務場域創造價值的「T型AI問題解決者」（T-shaped AI Problem Solver）。T型人才的「廣度」包含Domain Knowledge × AI Capability × Data × Communication × Business Value；「深度」則是AI/Data/Engineering的紮實技術底蘊。
產業AI人才四層架構
| 層級 | 人才類型 | 核心能力 |
|---|---|---|
| L4（頂層） | AI科學家／架構師 | 基礎模型、演算法、人工智慧基礎設施 |
| L3 | AI工程師 | LLM/VLM、RAG、Agent、MLOps、系統整合 |
| L2（需求最大） | AI領域專業人才 | AI × 法律/商管/製造/醫療/公共治理 |
| L1 | AI使用者 | 生成式AI、Prompt、資料整理、AI輔助工作 |
AI時代真正值錢的三種能力
在AI技術高度普及的時代，許多重複性與技術性的工作將逐漸被自動化工具取代。林道通強調，學生不被AI取代的核心能力，關鍵在於「以人為本」的軟實力與判斷力。未來真正值錢的能力，不是「懂多少AI技術」，而是三個根本性的人類能力：
- 拆解能力：能不能把複雜問題拆解清楚；
- 表達能力：能不能把需求講精準；
- 判斷能力：能不能判斷AI做得對不對。
這三種能力是AI目前最難模仿的「人類感知與判斷」層面，也是使AI工具能夠被有效使用的前提。而大學教育的責任，則是培養學生成為「能把AI轉化為組織生產力與產業價值」的人才。
「AI是所有專業的第二專長」
秉持著「AI不再是一個系所的能力，而是所有專業的第二專長」的理念，台北大學啟動大規模AI課程盤點，建立以「AI融入程度」分級的全校課程系統，並將130門AI課程分布於電資院（35門）、商學院（29門）、通識（19門）、社科院（17門）、國際學院（12門）、文學院（6門）等各學院，覆蓋法律、金融、社會科學、公共事務等各垂直領域。透過盤點全校各學院AI課程，台北大學建構包含「AI素養」（A1）、「AI應用」（A2）與「AI專精」（A3）的學習路徑，並深化「X+AI」跨領域整合，將AI應用帶入法律、社會科學、人文及商管等傳統學門。
此外，藉由擴大教學創新補助與學生支持，優先補助將AI融入教學的課程與專案；同時台北大學自建AI算力中心與小語言模型基礎設施，消除學生跨域學習的硬體門檻，並透過探索學分與AI智慧應用創新競賽，實現「AI賦能」與「永續發展」雙軸並進。
林道通指出，大學轉型的成功與否，教師與課程架構是關鍵驅動力。為鼓勵教師跨出舒適圈，台北大學創設「AI種子教師計畫」，由學校提供減授授課時數（次學期可減授8至10小時）與獎勵機制，以「一系一種子教師」為目標，協助非理工學門教師開發跨域AI教材與創新課程。
從台北大學AI課程經驗，反思突破教學轉型瓶頸
台北大學的AI種子教師計畫，利用「減授時數」這個制度誘因，降低教師參與的機會成本，撬動了教師參與AI轉型的意願。然而，從「種子教師」的制度思維延伸，高等教育轉型面臨更深層的挑戰：光靠大學體系內部的漸進式改革、倚賴學校內忙於授課和研究的老師開發AI課程，恐怕並不足以跟上科技爆發的速度。
「種子教師」的本質，仍是讓學術體系的人才去學習產業知識，而不是讓產業人才直接進入教學現場。真正的制度突破，或許是讓具備深度實戰能力的企業AI工程師、產品經理、資料科學家，能夠全面打破教師資格認定束縛，直接在大學課堂中擔任主力教師或共同授課者。
目前台灣高等教育體系的慣性，仍是由學校決定人才培育方向，再期待產業吸收畢業生。但在AI快速演進的時代，這個順序或許應該大膽翻轉。涉及專業教育的學科與教學內容，由產業界組成的「產業政府」來主導，拋出這個問題，不是要否定大學的學術自主性，而是要正視一個現實：在AI、半導體、生技等高度動態的專業領域，傳統上由學術單位獨立決定課程內容的模型，已難以及時回應市場需求。
更具建設性的思維是：未來的人才需求，應由產業提出；專業能力標準，應由產業制定；專業課程內容，應由產業與教育單位共同規劃；企業也應投入師資、設備、實作場域與研發資源，真正成為高等教育的重要提供者。我們需要的不是企業偶爾捐款給學校，而是產業界成為高等教育的共同治理者，以「產業政府」的視角，在人才培育的設計上取得制度性的話語權。
若將產業主導觀念導入台灣AI高等教育，能從三大具體路徑打破傳統教育瓶頸：
課程即時更新：企業將最新技術規格、市場趨勢與實戰挑戰直接轉化為教學大綱，確保人才培育緊密符合市場需求，縮短學校課程與產業實際的時間落差。
硬體資源注入：尖端科技教學需要昂貴且持續更新的設備。由產業直接挹注資源或提供實踐場域，從根本解決大學設備老舊的問題，讓學生在真實產業環境中學習。
聘用產業界實戰師資：由產業提供具備豐富實戰經驗的師資，讓學生真正掌握具有商業價值與實戰意義的專業技能，而非僅學習理論上正確但實務上過時的知識。
林道通校長在演講中，引用約翰·甘迺迪（John F. Kennedy）的名言：「我們選擇登月，不是因為它們簡單，而是因為它們困難」，一語點出台灣高等教育轉型的挑戰。
AI時代的高等教育轉型，絕非單純開設幾門程式設計課，而是一場涉及組織治理、師資重構、產學深度結合與教學哲學的深度變革。從大學內部的制度創新，到產業界深度參與主導人才培育標準，高等教育正站在全新的十字路口。期盼透過智慧科技與人文社會科學的深度融合，結合產業實戰資源的強力注入，大學將能培養出兼具科技實力與人文關懷的未來人才，引領台灣在AI時代邁向更具競爭力的未來。
（本文出自北美智權報）
