2025年底，一張「台灣AI國力」的成績單出爐。根據英國《觀察家報》對全球93國的AI指數調查，台灣一年之內從第21名衝到第16名，是亞洲進步最快的國家之一。
其中，政府策略全球第八名、基礎建設第七名，這兩科考得不錯。
然後，漂亮成績單的旁邊，躺著三個略顯難看的紅字：人才第33、商業生態第30、發展能力第27。
台灣人工智慧學校迄今已培養1.3萬名AI人才，執行長陳伶志看待這項國際評比，直覺「國外對台灣不是很了解」。以「AI科學家」指標為例，台灣的頂尖AI專才將會遇到「算力環境不如他國豐沛」「台灣厲害的人職涯首選是半導體」的先天性狀況，所以在評比上相較吃虧。
「我們不是早就喊過，台灣要當『最會用AI的國家』嗎？」陳伶志提醒，並進一步解讀「最會用」這三個字。
最會用，意味著台灣要成為最會使用AI來解決問題的國家，因此AI教育的重點，除了要有能參加AI頂級研討會的博士後，還需要培養「不囉唆，直接把事情用AI搞定」的AI應用人才。
陳伶志再以一位近期因為一場演講引起熱烈討論的新加坡官員為例，官員本人並非AI專家，也不會訓練模型，卻能自己動手做出一堆能自動處理業務的AI代理人。因為他超清楚自己的工作每天的卡點、哪個環節又是在浪費生命，於是從自己的痛點出發，一路試，試到把問題解決為止。
「他會的AI技能，很多我還不會呢！」會寫程式的陳伶志笑說。
最強AI人才，可能就坐在你辦公桌隔壁
順著這個邏輯，眼下的教育跟訓練當然也得跟著換方向，應該強調培養「動手解決問題」的能力。畢竟評分標準都換了，還照舊考卷唸書，不是很奇怪嗎？
「接下來還分什麼AI應用人才，就是每個人都要會AI。」陳伶志表示，未來的AI 應用人才必須將AI工具「內化為本能」，從學生時代開始學習深度使用AI，令AI 應用能力成為邁入職場的標配。
回到辦公室現場，同一套邏輯也在上演。
很多老闆現在急著徵求AI人才，想外聘資料科學家或AI工程師。陳伶志則建議一個更接地氣的做法，是往公司內部「挖角」，把公司裡的「power user」（超級使用者）找出來。
「power user」可能是行銷人員，或是財務會計，乃至客服，職稱或許跟AI八竿子打不著，卻早就自行摸索出一套用AI把工作做得又快又好的方法論。
關鍵還在於，「power user」會帶風向，以自己摸索出來的成果，激勵同事一起學AI。一個部門只要有一、兩位這種人，整組人的AI功力就會被拉上去。
所以企業還應該做的，是挖掘這些藏在各角落的AI高手，提供舞台和資源，讓他去「傳染」別人。
階級流動翻身梯，從聯考變AI
當然，一定有人要問，眼下主流的大語言模型競爭激烈，ChatGPT、Gemini、Claude、Kimi升級迭代如此之快，今天學的，5年後不就變垃圾了？
「所以該投資的是，是那種不會過期的基本功，」陳伶志指出，包括怎麼問對問題、怎麼把一個模糊的問題拆成AI聽得懂的樣子、怎麼判斷AI給的答案是不是在唬弄、怎麼把一堆工具串成一條自己的解題工作流。如果一直追著最新工具跑，將會永遠追不到盡頭。
此外，也得營造一個能讓國民持續學學AI、持續善用AI的學習環境，比如台灣人工智慧學校定期開設的課程，讓用AI變成呼吸一樣自然的日常，今年還破天荒推出給董監事上的AI課程。
「我其實還滿看重，用AI來改變數位落差。」陳伶志以更高格局眼光檢視，上一輩台灣人能靠聯考翻身，讓沒背景、沒人脈的孩子，能純靠實力擠進窄門，轉換新的人生。如今，AI正在變成新一代最公平的翻身工作。
海內外很多實例說明，一個懂得拿AI放大自己能力的人，可以在很短時間內，做到以前整組人才做得完的事，社會階級流動的機會於焉誕生。
「AI就是要普及，好讓台灣的下一代人人平等，然後有更多的機會。」陳伶志致力於讓「用AI」這件事，變成全民的反射動作。因為台灣要贏的，既是頂尖AI專才的影響力，更是一整個社會有多會解題，成為最會用AI解決問題的「AI台灣」。
