第一章：数据洪流中的预兆
夜幕低垂，台北的霓虹灯在雨幕中晕染开来，如同散落的血光。李宗盛，这位曾经以音乐著称的传奇人物，此刻却眉头紧锁，面对着屏幕上密密麻麻的代码和数据图表。他并非在为音乐创作，而是在为一场即将到来的数字风暴感到担忧。
“AI的浪潮，它不仅仅是技术上的革新，更是一场对人类社会结构、职业格局的深刻冲击。”李宗盛的声音低沉而凝重，他与蔡家春，这位在人工智能领域颇有建树的专家，正坐在一个布置简约的房间里进行一场深入的对话。
蔡家春点了点头，语气也十分严肃：“我们提到AI的浪潮之下，究竟哪一些行业会大受影响？我想这个可以从AI的原理来看。AI是需要经过数据学习的，所以就是说可以累積越多数据這樣的工作，而且是重複性越高的工作，這個越容易被AI取代。”
他举例道：“比如說在銀行裡面，就是像這種客服或者是櫃台，這種就是行政，這種就是比較容易被取代的工作。我們不要以為說高科技的產業，就可以幸免於難。比如說我們在美國矽谷，它這個即使是最夯的資訊產業，軟體設計也是發射一些取代的狀況。比如說中階的程式設計人員，就被取代了。因為我現在只需要最低階跟最高階，最高階他就可以透過AI的輔助來執行這些中階的工作。”
李宗盛深吸一口气，他知道蔡家春所说的并非危言耸听。他自己也亲身经历了AI对传统行业的冲击，曾经的音乐制作，如今也开始受到AI作曲软件的挑战。
“更可怕的是，AI的渗透速度远超我们的想象。”李宗盛补充道，“最近我看到一个报道，说连做卖豆鱼的老板，之前可能他们的产业快要没落了，但最近突然間的銷售是翻倍在漲的。因为他们可能把每一个豆鱼的一进来了，都做了QR Code编号，是可以把他们所有豆鱼的那种特徵，用AI的分析，然後那個大數據再出去，去讓所有的就是可能的消費者，然後去做評估，然後大大地增加他們的競爭力。”
蔡家春赞同地点点头：“是的，如果傳統產業的經營者，他願意嘗試去導入AI，然後做出一些不一樣的變化，像你剛剛說的豆鱼的這種，它的一些特徵的深層，那確實是把深層之AI用到，我認為蠻好的地方。”
第二章：数字鸿沟与价值迷失
然而，AI的崛起并非只有机遇，也带来了巨大的挑战。李宗盛越来越担忧的是，AI的普及可能会加剧数字鸿沟，让一部分人被时代抛弃。
“如果是非資工背景的人，要怎麼樣來接觸AI的學習增加競爭力？我覺得其實有很多那種科普的書籍，像我自己就寫了兩本，寫給中學生看的AI課。這可以拿來看一看。還有就很多科普的節目，這也都是可以先去了解一下AI的。但是我覺得如果要再進階一點，就是我覺得必須要有一些課程來讓非本科系的專家們，領域專家們可以真的動手參與AI的發展。我因為重視到這件事情，因為我本身是這個大語言模型的發展者，我在國客會的泰德計畫，在做大型語言模型，我發現我導入的時候，現場的這些專家們，他們對AI的這個可以做什麼不能做什麼，不是那麼清楚。”
蔡家春补充道：“而且AI进入以后，原本这个领域就已经有一个既有的系统。比如說我們今天要導入一個，能夠幫我們寫公文的AI，可是這個單位，它本身就已经有一个公文系统了。這個AI模型，它要怎麼樣去跟原本的這個公文模型，公文系統做一個借接，那就是要資訊廠商，原本在設計這個公文系統的資訊廠商，他也要能夠了解AI的這種行為，這樣才能夠做一個很好的借接。”
李宗盛叹了口气，他知道，仅仅依靠科普和课程，无法真正弥合数字鸿沟。更重要的是，要培养人们对AI的批判性思维，避免盲目崇拜和过度依赖。
“更可怕的是，AI可能会导致价值迷失。”李宗盛继续说道，“现在的孩子，他们习惯通过AI来学习新的知识，就不再去实查证，很少去看书。如果他们直接去用某个平台比较大的，比如LGBD或者Deep Seek，得到了比较多的关注量，他就觉得那我直接去用那个是最正确的。但是其中的信息，可能包含一些文化或普世价值，不一定符合正确性，或者不符合地缘性，就會造成整個世代的觀念上的危機。”
第三章：主权AI的挑战与机遇
“台灣要怎麼樣迎頭趕上？”李宗盛问道，语气中带着一丝焦虑。
蔡家春回答道：“我覺得台灣人才很多，絕對沒有問題。但我比較看到一個很大的危機，是台灣的投入不夠多。對岸有好幾組團隊，都有上千上萬顆的GPU，可以訓練這樣的大語言模型。可是台灣，我們現在最大的算力，是NVidia Gen的那個計算中心，國科會自己大概只有一百多顆GPU上下。以這個等級要去訓練，所謂可以平替掉Deep Seek的模型，因為Deep Seek它的量體非常大，差不多相當於GPT-4，有600B以上的。台灣的大語言模型，都只能做到這種非常小中小型的，因為算力不足。這樣的話，差距會越來越大，而且會造成一個，台灣的AI人才，他其實沒有實戰經驗，他其實沒有訓練這種大模型的實戰經驗。因為我們在做，因為Deep Seek的論文裡面，沒有講到說，有些小模型，有些現象在大模型上面才會發生，小模型上面是不會發生的。看不到這樣的bug，可是大模型會有這樣的能力。”
“而且，还有一个关键技术，Deep Seek里面最重要的技术就是，怎麼樣讓這個GPU之間的通訊能夠加速。我們訓練一顆模型，需要好幾千顆GPU一起同時計算，可是台灣沒有這樣的平台，所以台灣的學生，工程師，也沒有這樣的經驗。如果沒有引頭趕上，沒有辦法，未來這的差距是非常遙遠的。”蔡家春语重心长地说道。
第四章：信息安全与意识培育
“这就像当初台积电成立，让台湾有了护国神山，现在AI浪潮来袭，台湾还能不能有这样新的技术跟上？”李宗盛问道，语气中充满了担忧。
蔡家春点点头：“是的，如果这个东西像目前这个状态，纯粹放在国科会做的，那它的脚步会跟不上世界的脚步。我们知道工部门做这件事情，有很多的限制。可是工部门如果跟民间合作起来，那投入其实台湾是有这样的实力的。所以，刚才教授点到了一个很重要的一点，就是台积电一直以来，当他们研发出了这样先进的制程的时候，让台湾有了护国神山。现在，我们面临的是一个新的挑战，AI的崛起，它对信息安全带来了前所未有的威胁。我们需要加强信息安全意识的培育，让每个人都成为信息安全的卫士。”
“我们应该如何做？”李宗盛问道。
“首先，要从娃娃抓起，在学校开设信息安全课程，培养学生的数字素养和批判性思维。其次，要加强对企业的安全意识培训，提高员工对网络攻击和数据泄露的防范意识。第三，要加强政府的监管力度，建立完善的信息安全法律法规，严惩网络犯罪。”蔡家春说道。
第五章：安全意识计划与专业人才培养
“我们现在正在制定一个全面的信息安全意识培育计划，包括线上课程、线下培训、安全演练等多种形式。同时，我们也在积极与企业合作，推广安全防护产品和服务。”蔡家春补充道。
“同时，我们也需要培养一批专业的安全人才，他们不仅要有扎实的技术功底，更要有敏锐的洞察力和解决问题的能力。我们正在与高校合作，开设安全专业课程，并提供实习和就业机会。”
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信息安全专业人员成长路线图：
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