赖清德正式宣布 1月10日，赖清德出席台湾地区2026 AI人才年会时宣布：政府大力提倡AI时，绝对不是要独厚部分产业，而是要培养2300万人都能成为善用AI的人才。 他表示：国力不只来自于芯片的‘纳米数’，更取决于每一位国民运用AI的深度与广度，行政机构目前也针对公务人员推动人工智能训练课程，成为既懂产业知识，又懂AI技术的‘二刀流’人才。 这番表态在AI热潮席卷全球的当下，无疑戳中了科技竞争的核心痛点——人才争夺。 所谓“善用AI的人才”到底是什么标准？是能熟练使用AI工具辅助工作，还是具备AI研发能力？从赖清德后续提及的公务人员“二刀流”培养方向来看，核心应该是前者，也就是提升全民AI应用能力，而非培养顶尖研发人才，这一定位倒是符合全球AI普惠的主流趋势。 近年来，台湾多所高校已开始推动AI教育普及，就连中文系、美术系这类传统文科专业也紧跟潮流。辅仁大学的中文系用AI虚拟人物制作招生视频，美术系开设AI动画合成课程，音乐课上学生仅凭几个关键词就能借助AI生成歌曲，这些尝试都在降低AI的学习门槛，让非理工科背景的人也能接触并运用AI技术。 企业端也有联动，不少院校与AI企业合作开设实训课程，学生通过学习影像辨识、加速运算等内容，考试合格就能获得技能认证，直接对接职场需求，这为全民AI培养提供了“院校-企业”的联动模板。 但要注意的是，这些尝试目前仍集中在高校层面，覆盖的是年轻群体，要扩展到全年龄、全职业群体，难度会呈几何级增长。 而公务人员的“二刀流”训练，这一举措的初衷是提升行政效率，这在全球范围内都有先例可循。美国政府早在2016年就将AI发展上升为国家战略，不仅成立专门委员会协调AI人才培养，还组建数字服务学院为联邦政府培养专业数字人才，2024年国土安全部更是直接聘请AI专家组建团队，负责内部人才培训和项目推进。 但台湾地区的公务人员培训面临一个关键问题：如何避免形式化？如果只是开设几门线上课程、完成打卡任务，很难真正实现“懂产业+懂AI”的融合效果。以台湾传统产业为例，制造业中电子相关产业就业人数仅占27.9%，近七成制造业从业者集中在非电子领域，这些传统产业的公务服务人员，需要的是能解决实际问题的AI应用能力，比如用AI优化审批流程、辅助产业升级，而非泛泛的AI理论知识。 赖清德强调“不独厚部分产业”，但AI人才培养终究要落地到产业需求上，这就不得不面对台湾产业结构失衡的现实。此前英伟达执行长黄仁勋访台引发AI狂热，台当局曾提出千亿采购计划打造“AI岛”，并计划4年内培育20万AI人才，但当时就有岛内学者警醒，台湾电子产业占比过高，传统产业发展艰难，若AI政策只向高科技产业倾斜，只会加剧产业失衡。 如今提出2300万全民培养目标，看似覆盖全面，但如何精准匹配不同产业的需求，仍是难题。比如农业从业者需要的是AI病虫害识别、精准种植辅助工具的使用能力，服务业需要的是AI客服、智能管理系统的操作技能，这些细分领域的个性化培养，远比统一授课复杂得多。 从全球经验来看，AI全民普及的核心是降低技术门槛，让普通人能轻松上手。大陆的“全民手搓AI应用”热潮或许能提供一些参考：95后博主用100多元成本就能制作出具备实时导航功能的AI导盲眼镜，蚂蚁集团的“灵光”App让普通用户无需编程，30秒就能生成作业小帮手、投资计算器等实用应用。 这种“低门槛、高实用”的AI普及路径，更适合全民推广。但台湾地区要走通这条路，还面临一个硬约束——电力。AI产业耗电量极大，黄仁勋此前就直言，在台湾发展AI，电力是一大挑战，而台湾本身就存在夏日用电高峰停电的问题，若要支撑全民AI应用的基础设施建设，电力供应首先要过关。 美国为推动AI教育全学段覆盖，不仅制定了从幼儿园到高中的分段教学指南，还设立专项奖学金，支持STEM和AI领域的教师招聘与培训；英国则直接投入2亿英镑建立新技术学院，专门提供高技能AI培训。 这些国家的实践都说明，AI全民培养是系统工程，需要教育、产业、能源等多领域协同。台湾地区若只是停留在口号层面，缺乏持续的资金投入和配套政策，2300万的目标很可能沦为选举话术。 说到底，AI人才的价值不在于数量多少，而在于能否真正服务于社会发展。 赖清德的全民培养主张，方向契合全球AI普惠的趋势，但从目标设定到落地执行，还有太多现实问题需要解决：如何平衡不同群体的学习需求？如何避免培训形式化？如何解决电力、产业失衡等基础约束？这些问题若得不到回应，2300万AI人才的目标，终究只是空中楼阁。 对于台湾地区而言，与其追求覆盖全民的宏大目标，不如先从细分领域突破，比如先让传统产业从业者、基层公务人员掌握实用的AI技能，再逐步推广普及，或许更符合实际。
