專訪：《TechOrange》社長戴季全 / 撰稿：李昀蔚
隨著近年台灣政府積極推動「AI 十大基礎建設」與「AI 人才」計畫，讓 AI 教育與人才培育議題不斷成為焦點。本集《全新一週》特別邀請均一平台教育基金會董事長兼執行長呂冠緯，從親身經驗出發，分享個人應用 AI 的心法，以及 AI 在職場、教育與政策端帶來的影響及挑戰。
應用 AI 的兩大心法：大量嘗試、理解「原生家庭」
「第一件事情就是『大量用』，因為人是經驗的物種，所以談方法之前，要先有『量』，」呂冠緯舉例，即便醫師學習再多技術，仍需大量手術才能熟練，應用 AI 也是如此，只要先大量用了以後，就會抓到一些眉角，再跟別人大量討論、獲得回饋後，就比較容易學會。
不過，現在 AI 模型眾多，使用者如何選擇合適模型？「我後來有個體會，就是要去認識這些模型的『原生家庭』，」呂冠緯分析，原生家庭會決定模型長什麼樣子，像是 Google 的原生家庭是 Google Search，所以對於資料的正確性比較在行；如果是OpenAI，就比較適合拿來做創作性的東西。此外，如果是想要了解國際八卦討論，呂冠緯分享自己會用馬斯克（Elon Musk）的 Grok，因為 Grok 的原生家庭是 X ，因此針對網路上的熱門話題，跟 Grok 對話會產生有趣的結果。「總結就是兩件事，首先是大量試錯、大量用、大量討論；其次是認識模型的原生家庭，進而理解怎麼使用這個模型比較合適，」呂冠緯說。
AI 對學習與職能的衝擊
從自身經驗出發，呂冠緯進一步探討 AI 對學習與工作者職能帶來的具體影響。例如均一平台教育基金會推出 AI 筆記本，能讓學生在觀看影片、解題時更有效率地自學。
「傳統學習是你卡住了，可能就要問人或是看一下習題詳解有沒有回答到你的需求，如果不符合的話就會卡在那，但透過 AI 筆記本可以了解相關知識脈絡，如果看影片做習題卡住，就可以跟 AI 進行家教式的對話，這種引導過程又被稱為『半蘇格拉底式』，」呂冠緯說明，AI 通常會澄清三到四次，直到學生即將失去耐心，才會給出標準答案，這樣的設計，讓學生在得到答案之前，仍能透過思考和對話逐漸理解內容，而不是被動接受答案。更重要的是，AI 不僅能協助考科學習，還能模擬不同領域的工作者，提供虛擬訪談體驗，讓學生可以透過這樣的互動，學習到課本以外的知識與經驗，並獲得更豐富多元的成長機會。
在職場端，呂冠緯也以產品經理（PM）的工作內容為例，說明過去需要請設計師繪製 wireframe 或 UI／UX 圖面，如今生成式 AI 工具已能協助完成初步設計；同樣地，原本必須依賴前端工程師撰寫程式，現在產品經理也可以先透過 AI 或 Cloud Code 生成雛形。呂冠緯強調，這樣做的好處是，PM 可以先產出一個階段性產品，再交給設計師或工程師檢視，並從專家的回饋中了解哪些部分 AI 還不足，下次再改進。隨著時間發展，這位產品經理的設計與工程能力都能提升到一定程度，就會慢慢具備更全面的才能，「所以我覺得 AI 對於職場工作者而言，最大的好處是很容易跨相近職能，」呂冠緯說。
培養 AI 人才，政府應該具備的視角
對於政府提出將 AI 人才培養數量擴增至「千萬」的目標，呂冠緯認為整體方向正確，但不能僅聚焦在提升「數字」，更應明確區分「拉均」與「拔尖」兩條路線，讓不同層次的人才培育有清楚的目標與配套。
在「拉均」方面，重點是提升全民的 AI 素養，讓一半以上的國民能熟練「與 AI 互動」（engaging with AI）及「與 AI 共創」（creating with AI），這意味著不論是學生、基層員工或一般民眾，都要能把 AI 當成日常工具使用，例如利用 AI 生成社群貼文、進行翻譯、產出簡單的報告或多媒體內容，確保 AI 技術真正融入社會與產業，避免人才發展出現落差。
在「拔尖」的人才面向，則需專注於培養能「管理 AI」（managing AI）與「設計 AI」（designing AI）的人才。這群人必須具備深度理解與整合能力，能掌握不同模型的優劣，進而將各種工具串接成解決方案，甚至開發出更適合台灣在地語境或特定產業應用的 AI 工具。因此，這些人才將不只是 AI 使用者，而是能引領產業升級、建立台灣在全球競爭力的關鍵角色。
為了推動這樣的雙軌策略，呂冠緯建議政府部會明確分工，例如教育部與勞動部應負責推動「拉均」，數發部與國科會則應聚焦「拔尖」，確保台灣能培育出足以和國際接軌的頂尖人才。
從學生到上班族，乃至政府政策制定者，都必須在 AI 時代重新定位角色。唯有同時提升全民 AI 素養、培育精英人才，台灣才能在全球 AI 浪潮中走得更快更遠。
