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AI聊經濟2024.2.19---台灣為何無法開發類似Gemini人工智能

Q:台灣為何無法開發類似Gemini人工智能
A:
台灣無法開發類似Gemini的原因有很多，包括：
人才短缺：台灣的人才資源有限，尤其是具備人工智能和自然語言處理專業知識的人才更是稀缺。
資金不足：人工智能的研發需要大量的資金投入，而台灣的政府和企業在這一領域的投資還不夠。
數據缺乏：人工智能的訓練需要大量的數據，而台灣的數據資源相對匮乏。
政策障礙：台灣在人工智能領域的政策尚不完善，存在一些阻礙發展的因素。

具體來說，台灣在人工智能人才方面存在以下短缺：
基礎研究人才短缺：台灣在人工智能的基礎研究方面投入不足，導致基礎研究人才短缺。
應用人才短缺：台灣在人工智能的應用方面人才短缺，尤其是具備行業經驗的人才。
國際人才流失：台灣的人工智能人才流失嚴重，許多優秀人才選擇到海外發展。
在資金方面，台灣政府和企業在人工智能領域的投資還不夠。根據台灣科技部的数据，2021年台灣人工智能領域的總投資額為新台幣100億元，僅佔台灣研發總投入的1.5%。相比之下，美國和中國在人工智能領域的投資額分別為1200億美元和2000億美元。
在數據方面，台灣的數據資源相對匮乏。一方面，台灣的數據產業發展較晚，數據規模較小。另一方面，台灣的數據開放程度不高，導致數據難以獲取。
在政策方面，台灣在人工智能領域的政策尚不完善，存在一些阻礙發展的因素。例如，台灣缺乏統一的人工智能發展戰略，人才引進政策不夠完善，數據開放政策不夠明朗等。

為了開發類似Gemini的大型語言模型，台灣需要採取以下措施：
加大對人工智能人才的培養：台灣應加大對人工智能人才的培養力度，包括增加高校人工智能相關專業的招生規模，加強人工智能人才的基礎研究和應用人才的培養，以及吸引海外人才回流。
增加對人工智能領域的投資：台灣政府和企業應增加對人工智能領域的投資，加大對人工智能基礎研究和應用研發的支持力度。
開放數據資源：台灣應加快數據開放的步伐，為人工智能研發提供充足的數據資源。
完善人工智能政策：台灣應完善人工智能領域的政策，為人工智能發展營造良好的環境。