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「這個問題從來不存在！」微軟台灣AI研發中心執行長張仁炯，為了「撥亂反正」，從去年年底開始，不斷拜會政府各部門，強調「有些工作會減少，但創造的新職缺更多。」
去年12月，Gartner發布報告指出，2020年時，全球將有180萬個職缺被AI取代，但它也將創造出230萬個全新工作機會。
哪些新職缺將出現？由於此波AI熱，和五年前崛起的大數據浪潮有很大關係，目前人力市場中，AI核心領域的新職缺，都和大數據有關，包括：資料科學家、演算法工程師、機器人工程師、數據分析師、機器視覺工程師、數據工程師等。
104人力銀行數據長呂承諭分析，國內目前AI人才缺口約6000人，三年來翻倍成長，與AI相關的資料科學家職務，平均年薪達新台幣122萬元，但碩士學歷是基本門檻。資料科學家
其中，資料科學家的養成最難，必須懂統計、建資料庫和個別領域知識，但平均年薪也最高，可達台幣122萬元，《哈佛商業評論》更直指，「它是21世紀最性感的工作。」
資料科學家必須懂從大量非結構化資訊中，撈出可用數據，找到最佳解決方案，「多半要有博士學位，但台灣人才奇缺，門檻可能會稍微降低，」呂承諭分析。
如果處理的問題極度在地化，資料科學家的身價可能更高。例如104人力銀自己需要的資料科學家，必須了解中文語言分析，以提供網站優化建議。但國際上很難找到懂得正體中文語言分析的資料科學家，只能從國內覓才，「一年台清交畢業的相關博士，只有不到15人」，可見人才稀少。演算法工程師
演算法工程師則在軟體工程師撰寫程式前，先設計數學計算流程、規劃程式架構，多半由具有博士學位的人才出任，至少要會寫程式、懂演算法，平均年薪達88萬元。機器人工程師
機器人工程師必須具備硬體、軟體知識，通曉機器人各種不同的系統，平均年薪達83萬元。台灣智慧自動化與機器人協會每年均定期舉辦證照考試，考試科目有：自動化工業概論、機器人學、機械工程概論等。數據分析師
數據分析師可說是資料科學家的初階版，雖然不見得要像資料科學家有一眼看穿數據背後意義的能力，但起碼要能數據蒐集、整理、分析，並依據數據做出評估，多數都有數學、統計、電腦科學相關學位或背景，平均年薪達75萬元。機器視覺工程師
機器視覺工程師必須結合視覺影像演算法，找出合適演算法後整合軟、硬體系統，進行研究、分析與應用，多半出身電子工程、電機工程、資訊等相關領域，平均年薪達73萬元。數據工程師
數據工程師的工作包括資料分析和規劃，提供大方向給資料科學家和數據分析師進行細部分析。他們多半出身資訊、理工相關科系，平均年薪達70萬元。
除了上述AI核心技術人才，為了讓AI更貼近HI（Human Intelligence，人類智慧），成為SI（Super Intelligence，超級智慧），包括微軟、IBM等外商也在台招募各領域專家，協助優化。
台灣需求最大的AI領域專家有：傳統製造、醫療、金融、中文語言學，但目前業界普遍並未給予這些專家特定職稱。
微軟全球資深副總裁暨人工智能核心團隊負責人古卓倫表示，微軟不會把職稱分得很細，「分太細反而花更多時間定義每個人之間的界線，這不是AI的精神。」
IBM全球企業諮詢服務事業群總經理賈景光也表示，他的團隊裡面很多都是學藝術、心理學的素人，進到IBM以後再學習AI的核心知識。
即便不懂程式設計、演算法的素人，若能透過AI核心知識為履歷加值，培養洞悉大數據背後意義的能力，就能成為AI頂尖人才，在台灣起薪年薪300萬起跳，美國甚至達30萬至50萬美元（合台幣879萬至1466萬元），顯見AI對履歷加值的力道有多強。
（作者／陳育晟 本文出自2018.2.22《遠見》網站，未經同意禁止轉載。）
