準總統賴清德將新內閣定位為「行動創新AI內閣」，而他所講的AI是(active and innovative cabinet)，強調的是「行動、創新」，不是眾所週知的人工智慧(artificial intelligence AI)，且無具體措施，遭外界批評是為了蹭AI熱度。
AI技術在新一輪科技革命和產業變革中，扮演越來越吃重角色，尤其對促進實體經濟發展具極大的潛力。隨著AI技術的不斷突破和創新，不僅可以為傳統產業轉型升級注入新的活力，也可以透過AI技術運用，帶動智慧工廠的迅速崛起，2023年全球智慧工廠市場規模估計約為3231.3億美元，預計到2028年將達到5142.9億美元。
據微軟統計，企業每投入1美元研發AI相關技術，就可收獲3.5美元利潤，AI發展潛力不容小覷；今年投資美國新創公司的費用四分之一流向了人工智慧公司（德國和歐洲其他國家在AI研究方面的領先地位已被美國和中國取代）；中國大陸亦積極將「中國製造」朝向「中國智造」佈局。由於AI的普及化，可預期現有人力資源將逐漸退出一線生產，轉向決策與管理者，所需技術和人才自然於傳統工商需求不同，台灣缺乏系統性的人才養成體系。
人工智慧技術發展路徑為機器學習—深度學習—大模型（如IndustryGPT，ChatGPTD，Sora，Dreamina，文心一言，華為盤古大模型等等）；先前廣為製造公司採用的機器學習，也隨著深度學習的出現，以樣本學習為核心的機器學習已經過時；透過深度學習（如圖像識別，利用深度學習算法建構預測模型等）可以幫助農業在生產過程的自動化監測及智能化管理，進而提高農業生產效率及質量，為消費者提供更加優質、安全及可持續的食物；近來大模型在自動駕駛、智慧醫療、工業互聯網、環境污染治理等眾多領域已經展現了優勢，正朝向多模態領域發展。
AI本質上是輔助人的，會讓很多人的工作品質和數量有較大的提升。為此青壯族群不應害怕學習而抗拒排斥，應該積極擁抱新技術，將人工智慧當成一種謀生技能，即便銀髮族也應善用AI技術和設備，來改晚年的生活環境。儘管如此，AI人工智慧發展仍存在瓶頸待突破包括：能源消耗大（在AI大模型驅動下的一次谷歌搜索耗電8.9瓦時，AI大語言模型GPT-3一次訓練的耗電量為1287兆瓦時，國際能源署（IEA）提及，到2026年AI產業的電力消耗預計至少是2023年的10倍；到2030年，智慧計算年耗電量將達到5000億千瓦時，占全球發電總量的5%；AI大語言模型GPT-3在訓練期間耗水近700噸，每回答20個至50個問題就要消耗500毫升水），高品質資料短缺，商業風險和安全風險高，以及需建構公平、公正的AI國際治理準則和體系。
