林彥廷分析，訓練AI就像教小孩讀書，讓小孩逐漸擁有成人的知識量。因此不只是讀教科書，也需要散文、小說這類文學作品。林彥廷心中最佳知識來源，就是典藏了全國所有出版品的國家圖書館。
然而，為大型語言模型訓練AI使用和取得資料，在世界各國都還是很新穎的事例。如何判定侵權、如何「合理使用」，各國幾乎都還在觀望。如今年年初，有美國大型報社控訴OpenAI侵害著作權，但卻因無法證明ChatGPT「重製」其報導，反被OpenAI發現，報社刻意誤導ChatGPT，涉嫌產出「誤導性內容」。截至目前，此訴訟仍在持續中。
類似案例也讓出版社、圖書館等藏書所有人，不敢輕易釋出資料使用權；開發團隊更怕被大量訴訟拖累，只能用最笨的方法、一一尋求授權，讓取得資料變得曠日廢時。
另一方面，法規制定者也很為難，擔憂設立過多限制，扼殺了產業的研發能量。行政院在7月下旬剛公布的《人工智慧法》草案中，針對資料取用並沒有提出太多的解釋或規範，在政府推動人工智慧研發與應用的原則中，寫了「應促進非敏感資料之開放及再利用」，也沒有指定負責監管的主管機關。
對此，專長於智慧財產權的德勤商務法律事務所合夥律師熊誦梅指出，政府初期不宜介入太多，這份草案以7大原則貫穿法條，已經展現出政府支持AI發展的意願。
「台灣人力夠，只是留不住」
在台灣，我們引以為傲的是優異的電腦及半導體設備製造能力，在全球佔有領先地位。然而在軟體方面，台灣企業的優勢是什麼？
《風傳媒》訪問一名參與過上市金融、科技業AI導入專案的軟體工程師，他說國際軟體巨頭搶人搶很兇，台灣開出的價碼根本留不了才；而軟體新創並不受創投青睞，軟體還沒設計出來，錢就先燒光。台灣惡劣的軟體研發環境，讓人才紛紛外移到美國矽谷等地追夢。
他認為，台灣不乏優秀的軟體人才，這點從Google、微軟等軟體科技業巨頭來台設立據點，和近期AMD、輝達等公司宣布來台設立分部等現象，便可見一斑。
然而這正是企業轉型的重要機會。AI人才的重要培育基地，台灣人工智慧學校的校務長蔡明順，接受《風傳媒》訪問時信誓旦旦地說：「台灣不會掉隊，但，怕認知跟不上。」
蔡明順觀察台灣人工智慧學校辦學7年來，開課對象遍及醫療、金融、製造，也推動以公協會、龍頭企業等對象的專班，讓企業把員工送來學校進修，即可結合自身產業知識，發展出企業獨特的AI應用。台灣人工智慧學校從企業人才出發，培養懂得使用AI、管理AI的新時代科技人才和管理者；接下來，他們辦理全民AI人才素養，希望全國人民都能擁有對AI的正確認知和基本素養。
蔡明順估計，未來台灣擁有AI素養的人佔9成、技術工程人才8-9%，最後1-2%則是管理治理者。管理階層不用摸透AI技術，但他必須有概念、有邏輯，知道如何讓AI發揮最大效用。
他認為台灣的機會在於軟硬整合，以硬體為基礎，加入軟體服務，面向國際市場，才能長出穩健成長的軟體公司。這想法與資深AI工程師的觀點有異曲同工之妙，他也認為台灣的軟體創業團隊應該多尋求國際合作，取得足夠的資金和團隊合作的能量，才能擁有足夠的規模、穩定獲利。
然而，儘管中研院和台大先後投入台產AI模型的研發，對企業而言，我們有必要用到自製的AI模型嗎？日前，台灣知名AI新創iKala執行長程世嘉（Sega Cheng）接受電子時報採訪時指出，台灣不需要專屬AI模型；他認為在全球AI競爭中，語言霸權必然發生，人們應設法提高自己的英語水平，來使用國外現有的AI工具。
現階段已經開始導入AI的企業，他們怎麼做，什麼情況會用到自製AI模型？在AI即將進入每間企業營運環節的時刻，風傳媒將剖析企業組建人工智慧團隊的困境。
責任編輯/周岐原
