2012年，加拿大科學家辛頓（Geoffrey Hinton）、克里澤夫斯基（Alex Krizhevsky）、蘇茨克維（Ilya Sutskever）共同設計了「深度學習」架構AlexNet，標誌著人工智能（artificial intelligence，簡稱AI）度過寒冬，起死回生。2022年，OpenAI推出ChatGPT，一舉讓AI登上歷史新高，且後勢看漲。甫於2024年6月19日首度躍居全球企業市值第一的輝達（NVIDIA），經過十多年沉潛修練，從一家GPU顯卡公司蛻變為AI公司，從硬體到軟體，既讓自己，也讓業界客戶，乃至消費者，都有機會完成原來難以想像的事。
在ChatGPT倚靠輝達高階GPU運作而創造生成式AI的同時，輝達已另闢機器人產業，再一次整合軟硬體，推升更加壯闊的AI浪潮。可以預期，這不僅僅是科技革命，一場嶄新的全球產業革命已經降臨。
這一波AI熱潮，與臺灣的關係是什麼呢？除了資通訊產業下游終端的電腦、伺服器之外，最顯而易見的是半導體，這是AI創新必備的關鍵基礎元件。然而，與生成式AI相關的創新遠遠大於半導體，範圍擴及「數學與邏輯」、「程式設計」、「數據分析」、「機器學習」、「深度學習」、「跨域知識與應用」等。至於再延伸出去的領域，則涵蓋人工智能在科學、工程、醫藥、農業、經濟、商業經營、社會調查，乃至設計、文藝創作等方面的應用。在以上這些領域的表現，目前臺灣的人才、產業或相關基礎建設、法規、制度等，都還有相當大的成長空間，不能偏廢。
所謂「AI人才」，既包括AI軟體或硬體「研發」，也包括為數更加龐大、以AI為工具在各行各業從事的「應用」，或是建置相關基礎建設、法規、制度等。根據人力需求的調查，實際上大約只有21%的AI人才與「資訊工程」相關，另有22%來自「電機、電子工程」，其餘各類AI人才幾乎都不限科系。
根據以上對於「AI人才」的理解，當臺灣社會出現一窩蜂讓孩子「讀AI」的熱潮時，我們不禁得追問，所謂「讀AI」，真正的意思到底是什麼？
若心中殷切期待的是在未來職涯中享有高薪，「讀AI」的有限想像當然是資工、電機、電子等領域的研發工作，但這是屬於「小眾」的人才需求，必須先精通數學、物理、化學等基礎學科，然而目前不少大學相關科系為了讓學生順利畢業，根本不敢嚴格要求基礎數理學科的學習，如此畢業的多數「人力」，研發是做不了的，大概只能做中低階勞心或偏向勞力工作，偏偏這些工作，AI大多在精熟中。甚至於全球首位AI虛擬工程師「Devin」已在2024年3月登場，能夠寫程式、架網站，且功力正快速提升。此外，多種生成式AI已在分頭訓練可執行不同任務的數位人類（digital humans），或為客戶量身打造可進行人機協作的智慧機器人，這將直接導致許多工作職缺銳減，或消失。
