【大紀元2026年05月19日訊】（大紀元記者戴德蔓台灣台北報導）AI浪潮席捲全球，台灣也開始正面迎戰「工作被AI取代」與「人才荒」雙重壓力。數位發展部5月19日發布「AI產業人才認定指引3.0」，首度新增「AI治理素養」與「AI協作與開發」兩大能力，並攜手產學界推出公版教材與學習資源。數發部長林宜敬坦言，AI已開始衝擊初階白領與年輕工程師，但若善用AI，也有機會讓人才價值升級，「所有人都找得到工作，工作也都找到人」。
數位發展部數位產業署上午舉行「AI產業人才認定指引3.0」記者會，包括數發部長林宜敬、數產署長林俊秀、人工智慧科技基金會（AIF）執行長溫怡玲、台灣人工智慧學校（AIA）產學長郭秉宸、思哈（Hahow）創辦人兼CEO江前緯、Meta台灣暨香港總經理潘先國等人出席。
林宜敬致詞時表示，AI人才已成為國家核心競爭力，數發部透過建立AI人才能力框架，希望讓企業更精準提出人才需求、培訓機構開設更符合產業趨勢的課程，認證單位也能推動AI能力認證，民眾則可透過學習與認證資源強化自身能力。
他強調，科技創新與突破終究必須來自民間產業，因此AI人才教育不該只是政府主導的計畫，而是逐步轉化為真正的產業生態，「AI產業人才認定指引3.0」，象徵台灣AI人才政策開始從更多元面向與產業生態進行整合。
數產署指出，這次3.0版有兩項重要更新。首先因應今年1月公布的《人工智慧基本法》，新增「AI治理素養」，協助人才建立AI風險意識與治理框架；其次則因應順應氛圍編碼（Vibe Coding）與代理式AI（Agentic AI）趨勢，新增「AI協作與開發」能力，強化人才與AI工具協作及開發的實務能力。
此外，指引3.0也同步新增推薦學習資源，納入AIA與Meta共同開發的「好好用AI」教材，以及與AIF聯名開發的公版教材；數產署也與Hahow合作，讓平台課程對齊指引架構，協助民眾與企業快速找到適合的學習內容。
記者會中，媒體也關注AI快速發展對白領階級的衝擊，以及未來哪些工作最可能被取代。對此，林宜敬表示，從目前歐美觀察來看，AI衝擊最大的是初階白領工作，尤其是剛進職場、較基層的工作，反而對已具經驗的資深人才影響較小。
他指出，台灣現在同時面臨兩個挑戰，一方面是少子化導致未來「工作找不到人」，另一方面則是AI可能取代大量白領工作，變成「很多人找不到工作」，但如果政府能妥善處理，這兩個問題有機會互相抵消。
林宜敬表示，政府推動AI人才指引，就是希望讓「找不到工作的人」與「找不到人才的企業」之間取得平衡。「所有人都找得到工作，工作也都找到人，公司找到很好的人，人才也找到很好的工作，這是今天記者會的重要目標。」
他也提到，外界常認為AI會取代法律助理、行政等基層白領工作，但換個角度來看，AI其實也可能提升工作者價值。
林宜敬舉例，原本月薪4萬多元的工程師，如果能善用AI提高效率與能力，未來有機會承擔更高價值工作，「也許可以拿到6萬多元薪資」。他強調，企業真正重視的是「價值」，AI不只是取代工具，而是幫助人才從基層工作往上升級。
談到全球AI浪潮下，電腦科學人才面臨的焦慮，林宜敬也分享自身經驗。他表示，自己1995年於美國布朗大學取得Computer Science博士學位時，正好碰上Internet剛興起的年代，「大家都很緊張，也很興奮，但不知道真正的機會在哪裡」。
他回憶，當時曾加入IBM與趨勢科技工作，也參與過科技浪潮下的產業討論，因此他始終認為，「科技的創新突破與發展，必須來自民間產業」。
林宜敬坦言，目前不只是台灣，全世界電腦領域都正在經歷一段「比較迷惘的時間」。AI所有重要突破，其實都是程式設計師創造出來的，但另一方面，AI又開始衝擊初階工程師與年輕從業人員，「全球都還在找真正的方向」。
他也以2000年前後網路泡沫時代為例，當時有些公司迅速崛起又消失，也有公司從小企業一路成長成國際巨頭，「AI時代也會再經歷一次」。
不過，溫怡玲認為，台灣不需要直接與美國大型科技公司競逐底層技術，「真正產生價值的地方，其實是在應用」，台灣最大的優勢，在於能把硬體基礎、產業能力與人才培育快速結合，轉化成AI時代的新競爭力。
溫怡玲透露，近年已有不少非美中的國家主動向台灣取經，希望了解台灣如何結合硬體優勢與AI人才培育，包括英國、荷蘭、西班牙等國，都曾與台灣交流相關經驗。人才其實是AI價值鏈最頂層、也最關鍵的一環，「我們已經跨出很好的一步，而且速度並不慢」。
郭秉宸則形容，AI時代像是「大航海時代」，而AI人才指引就像羅盤，雖然沒有人知道完整路徑，但至少知道方向在哪裡。他認為，台灣最珍貴的是應用能力。雖然台灣土地不大，但產業多樣性與應用場景豐富，是許多國家羨慕的優勢。
郭秉宸也坦言，台灣在開源（open source）部分仍需加強，但未來更重要的是建立「產品思維」，「以前很多企業做的是專案，做完就結束，但未來必須轉向真正能持續發展的產品模式，才能把產業經驗與AI能力真正結合。」
責任編輯：鄭樺
