[科技快訊]

第一階段：去行銷化與事實摘要

核心技術 (What)： 陽明交通大學資訊學院針對生成式AI崛起對資工領域的影響，提出資工專業並非被取代，而是延伸的觀點。學院調整課程設計，將AI導入教學，並與醫學院合作成立新的研究所，擴大AI的跨域應用。

關鍵突破 (How)： 學院強調資工人才的核心能力，如驗證AI產出結果、避免資安風險等，仍不可取代。課程內容從搜尋演算法轉向深度學習、大語言模型等，評分方式也從標準答案轉向開放式問題，培養學生利用AI輔助解決問題的能力。

應用場景 (Where/When)： 學院認為AI在人機協作、機器人、智慧照護、智慧金融等領域有發展潛力。目前產業界處於硬體先行階段，未來軟體應用爆發後，對資工人才的需求將會增加。

主導者 (Who)： 陽明交通大學資訊學院。受訪者包含資訊學院院長謝續平、數據科學與工程研究所所長王昱舜、資訊工程學系系主任張立平。

第二階段：社會影響力與倫理評估

1. 影響力總體定調

產業升級 / 雙面刃： 此新聞旨在安撫大眾對於AI取代資工人才的焦慮，強調資工專業在AI時代的重要性。然而，雖然點出AI帶來的產業升級機會，卻也可能加劇教育資源分配不均，並忽略了AI發展可能帶來的倫理風險。

2. 關鍵影響分析（舉證）

• 「AI能協助查資料、處理基礎工作，讓人類能投入更複雜、更高階的研發，同時資工人才也在AI的日漸強大下，感受迫切成長的壓力，因而更加強調自身技能的與時俱進。」
  • 【涉及層面】： 勞動就業、技能提升
  • 【社會衝擊分析】： 這段話暗示了未來勞動市場對於資工人才的要求將會提高，需要不斷學習新技能才能適應AI發展。然而，並非所有人都具備持續學習的資源和能力，可能導致資工領域的「馬太效應」，強者恆強，弱者被淘汰。
• 「學生必須具備堅實的基礎，才能在AI產出結果時進行有效的驗證，避免AI的錯誤或幻覺導致資安風險。」
  • 【涉及層面】： 教育資源、資安風險
  • 【社會衝擊分析】： 這段話強調了基礎教育的重要性，但並未提及教育資源分配不均的問題。如果學生在基礎教育階段沒有獲得足夠的資源，將難以在AI時代具備競爭力。此外，AI的錯誤或幻覺可能導致資安風險，需要具備專業知識的人才進行驗證，這也增加了對資安人才的需求。
• 「現在像是人機協作、機器人、智慧照護、智慧金融等等，都是AI在未來能夠大力發展的領域…反而將其看作AI為資工領域創造的全新廣大藍海。」
  • 【涉及層面】： 產業發展、倫理議題
  • 【社會衝擊分析】： 雖然AI在這些領域的發展可能帶來便利和效率，但也可能引發倫理問題。例如，智慧照護可能涉及個人隱私洩露，智慧金融可能加劇貧富差距。這些倫理問題需要社會各界共同探討和解決，不能只看到技術發展的「藍海」。

3. 盲點與反思

• 能源消耗與環境影響： 新聞中完全沒有提及AI發展所需的龐大算力所帶來的能源消耗問題。數據中心需要大量的電力，而電力生產往往伴隨著碳排放。在追求AI發展的同時，必須考慮其對環境的影響，並尋找更節能的解決方案。
• 數據隱私與演算法偏見： 新聞中輕描淡寫地提到了資安風險，但並未深入探討數據隱私和演算法偏見的問題。AI的訓練需要大量的數據，這些數據可能包含個人隱私信息。此外，演算法的設計可能存在偏見，導致AI的決策不公平。這些問題需要引起重視，並制定相應的法律法規進行規範。
• AI倫理教育的缺失： 新聞主要關注資工專業的技能提升，但忽略了AI倫理教育的重要性。未來的資工人才不僅需要具備技術能力，還需要具備倫理意識，才能在AI發展的過程中做出正確的決策，避免技術被濫用。

參考閱讀

,遠見雜誌 ・ 8 小時前