近年的人工智慧議題相當火熱，台灣科技部在2017年宣布，將於5年間投入新台幣160億元，分別在台大、清大、交大、成大4校設置AI創研中心，選出67件研究計畫、300名AI專家，來發展台灣AI技術。

本月行政院長賴清德也在記者會宣布，要讓台灣在2年內要孕育出1家「獨角獸新創事業」，第一階段，2年?至少孕育出1家具代表性的獨角獸新創事業，第二階段，促成至少3家具發展潛力的新創事業在6年內均成為獨角獸。或許賴清德是為了呼應科技部的計畫，然而實施起來確實是有困難性。

台灣知名人力銀行也指出，目前線上AI全職工作數量破6,000個，較2015年同期增幅106%，遠大於整體全職工作數增幅，其中六成五的AI工作集中在電子製造業、知識密集服務業。顯然地，過去單純以軟體、硬體工程師為分類的方法必須有所改變，在中國的產業重心也有同樣情況。

在中國為了讓人工智慧變得更聰明，識別正確率更高，也聘請眾多一般機器訓練員來為「人工智慧」服務，也就是讓人類收集相關數據，以協助人工智慧。另外也需要人工智慧測試員，來做品質監督，這兩項職業雖然並非核心演算法工程師的工作，但也是必要工作範圍。

人工智慧除了可以發展科技，在中國更是創造許多如小米、陸金所、美團等獨角獸，卻也成為了政府的利器。由於民間對個人資料的保護意識並不高，政府以防止恐怖攻擊、犯罪為名，取得眾多的人臉資料，更輕鬆的完成對人民的監控，而台灣的保護意識相對較強。然而也因此，中國在人工智慧的發展快速，已經有與美國並駕齊驅的趨勢。

台灣要如何依靠自己島國人寡的特性，打造屬於自己的產業，而非與大國相比，會是科技部及賴清德未來規畫的考量之一，一個獨角獸企業，依靠的是大眾對它的信心(因為尚未上市接受市場檢驗)，台灣知名未上市的電動機車 Gogoro、人工智慧Appier都有相當的潛力，然而它需要政府什麼幫助呢？我想，健全、友善市場制度是當前最急迫的。