[新聞] GTC Taipei預見AI趨勢　李宏毅：AI正改變

看板Tech_Job (科技人)作者foxmoulder (X-file)時間4小時前 (2026/06/01 17:50)推噓3(3推 0噓 0→)

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陳玉娟台北 2026/06/01 12:28 NVIDIA GTC Taipei首日登場，一早會場外聽眾大排長龍，顯見NVIDIA執行長黃仁勳及AI 趨勢熱潮不減。此次演講同樣延續2026年3月在美國的GTC模式，安排台積電共同營運長米玉傑、聯發科副董事長蔡力行、華碩董事長施崇棠、緯創董事長林憲銘、廣達董事長林百里及和碩董事長童子賢，以及台大電機工程系教授李宏毅等暖場開講。其中，生成式AI（Generative AI）快速發展，AI正在改變產業對人才的定義。李宏毅表示，未來最有價值的AI人才，未必是會訓練模型的人，因為連模型開發與優化工作，都可能逐漸由AI接手。真正關鍵的人才，將是能夠理解需求、定義問題、判斷價值並持續監督AI發展方向的人。他指出，過去談到AI人才，往往聚焦於模型訓練、演算法開發等技術能力，但這樣的認知可能很快會被顛覆。近年來已有愈來愈多案例顯示，AI不僅能協助研究工作，甚至開始參與AI本身的開發流程。如OpenAI等機構陸續展示AI在數學推理、科學研究及程式設計的突破，相關成果幾乎每天都是全球科技圈焦點。李宏毅也分享實驗室的實際案例，有博士生發現一項既有演算法的理論證明存在問題，於是將相關內容交給大型語言模型（LLM）分析。結果AI不僅指出原始證明的漏洞，還提出新的推導方向與證明方法，最終協助團隊完成研究成果並順利發表論文。再過數年，AI模型的開發方式可能已不再是研究人員逐行撰寫程式碼，而是透過自然語言向AI下達需求，如要求系統協助打造新的語音模型、優化既有演算法，甚至自行設計更有效率的模型架構。因此，在這樣的發展趨勢，人才需求也將出現根本性的改變。李宏毅表示，「未來最重要的人」不一定是負責訓練模型的人，而是知道「為什麼要做這個模型」的人。AI可以協助優化模型，但無法取代人類決定需求與價值的角色。以語言模型為例，人們需要先思考為什麼要打造特定能力的模型、這個模型要解決什麼問題，以及它是否符合社會需求與使用者期待。這些問題都需要由人類進行判斷。此外，即使AI能夠持續自我優化，仍需要有人在訓練過程中進行測試、評估與監督，確認模型是否朝正確方向發展，並衡量其實際價值。「未來5年後最需要的人才，可能是那些知道需求是什麼、懂得如何監督模型發展、判斷模型是否真的變得更好的人。」李宏毅指出，AI人才培育不能只侷限於技術能力，而必須與各領域專業知識結合。因為不同產業面臨的問題與需求截然不同，若不了解產業背景，即使擁有再強的AI技術，也難以打造真正有價值的應用。無論醫療、金融、製造、生技或商業領域，都需要兼具產業知識與AI能力的複合型人才，才能判斷模型應優化到什麼程度，並確保AI真正解決實際問題。未來的競爭力將不再只是「懂AI」，而是「懂產業且懂AI」。唯有深入理解各行各業的需求，再結合AI工具，才能在AI時代保持優勢。談及未來人才培養方向時，李宏毅認為，在AI快速進步的世界裡，「你想做什麼」將比「你會做什麼」更重要。因為當AI逐漸具備執行各種技術工作的能力後，人類真正稀缺的價值將來自於洞察力、創造力以及對問題的理解能力。能夠發現需求、定義目標、提出正確問題的人，將成為未來最重要的人才。李宏毅另也談到AI基礎建設的重要性。全球各國積極投入算力中心與AI資料中心建設，但背後牽涉土地取得、變電站建設、能源供應及相關法規等複雜問題。相關團隊過去半年曾深入研究美國AI基礎設施建設經驗，從土地、電力到能源法規全面了解，希望能將國際經驗帶回台灣，協助建立更完善的AI算力環境。李宏毅強調，算力本身並非最終目的。如何讓珍貴且昂貴的算力資源被有效運用，進一步轉化為模型能力、產業創新與商業價值，才是台灣發展AI最重要的課題。責任編輯：許經儀 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.73.42.212 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1780307413.A.D54.html ※ 編輯: foxmoulder (42.73.42.212 臺灣), 06/01/2026 17:51:22

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