Page 55 - 鴻海研究院2023年年鑑

諮詢委員序 精彩活動 亮點技術 趨勢焦點

訓練AI模型需要跨領域
的合作，學界在模型培
養上提供幫助，產業界
則負責應用實踐。

資源應該要如何整合？產官學界分別可以 型基礎模型，可能整個產業鏈要先有大公
扮演什麼樣的角色，需要投入什麼樣的資 司去帶動，然後就是往正向循環發展，才
源才是足夠的？陳忠誠認為，做大型語言 會有比較多的機會培養出人才，並且留在
模型有3個要素：計算能力、資料及AI人 台灣來做AI相關的技術發展。

才。國家如果可以投資建設下一代的AI基礎 花凱龍指出，政府有沒有針對未來的
建設，配合產業界的人才投入，以及學界 應用情境做好評估，是非常重要的前提，
很多非常優秀的學者，高品質資料和下一 因為每一次要訓練的成本其實並不低，必

代AI基礎建設是關鍵，學界在模型訓練提供 須思考清楚使用情境，合理規劃投入的資
幫助，產業界則負責應用實踐。 源，確保持續維護和發展。政府的規劃清
打造國家級大型語言模型需要各式各 晰，業者更能理解政府意圖，創造應用場

樣的政策，模型的發展不是突然的成長， 景的價值，未來的貢獻清楚了，要怎麼投
而是需要經歷一段披荊斬棘的過程，學界 資才會清楚，整個面向就會更完整。
在這階段可以提供會是非常大的幫助，產 栗永徽總結，若台灣要開發大型語言

業界的能力就會比較局限。這是一個很大 基礎模型，應先確定目標，由資源最多的
也應該做的工程，但絕對不是單一單位可 政府帶頭，結合產業界力量，尋求好的應
以獨立完成，所以非常期待產官學界可以 用，讓整件事情可以變成一個可持續的狀
一起合作。 態。學界可協助技術深化，未來可能有更

古倫維表示，現在面臨的問題，就是 大的模型能融合不同技術，讓AI朝向更高智
相關人才比較短缺。如果說要做自己的大 慧發展，迎接新AI時代。

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