AI新局逐步開創系統整合/資安人才前景佳

相較於半導體元件生產, 人工智慧應用在軟體上有賴更不同的研發技術來解決, 因其涉及的不僅是規格上的遵循, 更包含了具高度自主, 求新求變的應用開發任務, 這進而使得AI新局在逐步開創的過程中, 勢必會出現不少系統整合人才的需求. 此外, 為確保AI在實際商用上的安全, 資安人才的缺口也將同時開始浮現.

台灣大學資工系暨研究所教授洪士灝表示, 台灣過去光是靠硬體就有不少利潤, 但隨著技術越來越成熟, 且來自中國大陸的競爭也越來越激烈, 硬體的利潤早已大不如前, 這進而使得硬體優勢現反倒變成了台灣科技業的包袱, 發展軟體則是目前台灣必須面對的挑戰.

洪士灝進一步表示, 台灣的硬體人才, 過去在實作基礎上佔有一席之地, 但這樣的基礎能否繼續強化, 延伸, 並結合軟體來實現完整的應用系統, 是很重要的議題. 目前有越來越多相關科系開始加強軟體教育的比重, 主要即是希望能將原本局限在硬體的思惟逐漸翻轉過來, 讓學生有能力做到整體的系統.

洪士灝認為, 以往的半導體與目前AI的人才需求有很大的不同, 即便過去半導體中也有軟體開發的工作項目, 但大多是因為硬體的需求而來, 因此研發人員僅鬚根據硬體規格來做即可. 此外, 台灣科技業是以代工為主, 因此研發人員的自主性並不是太強. 但在AI應用上, 這種軟體就十分複雜, 且研發的自主性要求也很高.

此外, 無論是什麼樣的AI應用, 包括自駕車, 機器人等, 都可能面臨到駭客入侵的問題, 且這類應用系統對資訊安全的要求更為嚴謹. 以傳統的資訊系統為例, 即便系統的弱點被攻破, 通常也不致於會對實體世界的財產, 人身安全造成直接損害; 但若是機器人的系統漏洞被攻破, 有心人士就能透過遠端控制技術執行各種不當操作, 對使用者的人身跟財物安全造成威脅. 而且, 相較於家用的消費機器人, 工業機器人的破壞力更大, 影響性也較大, 因此勢必要有更嚴格的把關. 比方說在軟硬體上, 加入更多的密鑰. 這樣的資安問題, 也同時讓產業對相關人才開始出現更大的需求.

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