| 為了加速人工智慧商業化，以達到人機協作的新企業環境，需要許多專業長才協助整合商業環境和人工智慧技術，甚至為不同的商業領域客製化設計。擁有豐富機器學習開發經驗的104人力銀行數據長呂承諭說：「每一次的人工智慧開發，都是高度客製化的結果。」不同的商業領域，存在著通水管不一樣的需求，機器學習需要歷經長時間大數據資料分析、建立模型，才能夠符合企業應用環境與需求。就好像企業在數位化發展的過程中，需要系統產品經理協助與內部員工溝通、重新校正整個作業流程。因此，資料科學家、機器學習科學家，甚至是協助企業導入應用的人工智慧訓練師等三種職通馬桶角色，就變得很重要。這群人才，已經變成未來整體人工智慧趨勢下很重要的戰略資源。他們要將高度系統化的人工智慧演算法，落實到一般社會環境，更要協助企業利用人工智慧，創造更好的利潤與產值。根據Gartner預估，2018年全球將有440萬個資料科學家，其中不乏與人工智手機維修慧有關的人才。臺灣104人力銀行的統計數據也顯示，目前光是台灣的資料科學家和資料工程師，就約有2萬名職位缺口。2016年以來，全球各大業者已紛紛儲備人工智慧相關人才，希望將新科技作為優化整體服務的重要策略。和過去相比，全球企業用於人工智慧的支出已經大幅成長，ID通水管預估，2022年全球人工智慧的系統支出將高達576億美元。這些專精於演算法撰寫、機器學習的軟體工程師、數學家、甚至是懂得人機溝通的語言學家、心理學家、人類學家等等，在人工智慧走入商業化應用的過程中，彌補技術與產業應用之間的鴻溝，甚至成為企業爭相尋找的人才，加速人工智慧商手機維修化，為大眾化AI踏出重要的第一步。 關鍵人才：人工智慧訓練師——縮短企業智慧升級學習曲線 2016年開始愈來愈多人工智慧商業化的案例浮現。當一項新技術邁入商業化階段，勢必要為了商業環境做更多調整，甚至客製化，才能讓系統運作順暢，融入商業應通馬桶用環境中。而這時，就需要人工智慧訓練師。過去一般企業要導入e化系統時，不管是由內部自行開發，或引入外部資源，均會由產品經理等職位角色來協助優化導入過程。而現在，隨著人工智慧漸漸成熟，在國外，也有企業開始設立人工智慧訓練師這樣的角色，協助企業導入人工智慧系統，並輔通水管使用者了解人機合作的工作環境，加速人工智慧融入企業應用。人工智慧訓練師的職位概念，就好像當人類就職時，就要接受教育訓練，熟悉企業作業流程。而AI訓練師正是扮演教育訓練講師的角色，協助人工智慧系統更符合企業內部環境與需求，一步步的校正、客製，以符合企業運用環境。通馬桶舉例來說，當資料科學家、機器學習科學家等團隊成員設計好AI系統的模型、使用型態、使用目的後，這時AI訓練師要協助系統培養更多的實戰經驗。無人汽車要進展到完全商用的環境，就需要有測試員不斷的訓練上路狀況，讓無人汽車可以在一次又一次的實戰經驗中，累積更豐富的學習機制，手機維修除可能遇到的錯誤，近一步優化駕駛流程。這一類的職位角色，不一定需要會撰寫語言程式的軟體工程師，更多是了解整個商業流程、站在使用者角度去思考系統問題的人。透過這個職務角色，可以解決人工智慧大量部署於商業環境的問題，更有機會加速人工智慧普及，讓機器更符合人的需求。 |
