避免擴大數位落差　沈伯洋拋「AI教練」駐點產業、支持方案適用中年轉職

民進黨台北市長參選人沈伯洋今（10/24）天舉辦「市政Debug松」活動，過程有民眾問到，AI讓許多人有能力貢獻社會，但也可能出現「強者越強、弱者越弱」的情況，反而擴大數位落差。沈回應，可參考「AI教練」模式，由熟悉AI的人才進入產業實習3至6個月，掌握需求後再開發工具，對中年轉職者，他認為可以延伸青年AI使用支持方案，協助縮小數位落差。

沈伯洋今天下午舉辦「市政Debug松」活動，整理成7個台北市真實市政痛點，然後邀請工程師、設計師與資訊人，用一天做出最小可行性方案（MVP）。在問答環節，一名市民指出，現在透過AI，許多人都能開發程式、貢獻社會，但也可能出現「強者越強、弱者越弱」的情況，以自己的年長父親為例，可能連ChatGPT是什麼都不清楚，所以AI有可能進一步擴大數位落差。

沈伯洋承認，確實有許多人對AI不熟悉，目前常見的因應方式，就是替產業安排課程、教大家如何使用，不過他認為，上課完全趕不上現在AI發展的速度，不過這不代表不能上課，而是應該有人專門處理AI相關工作，協助把技術轉化成產業能夠使用的工具。

沈伯洋提到，先前參加記帳士公會聚餐時，當時受邀出席的日本記帳士公會就分享，他們內部有一組人專門研究AI，雖然並非每位記帳士都懂得使用AI，但該團隊會研究AI未來如何應用於記帳士的工作，並開發相關工具，再提供其他人直接使用。他指出，網路、大數據及統計等知識與技術出現時，不是每個人都能掌握，但透過工具開發，就有機會讓更多人使用，「他不一定懂，但是他可以使用」，這是思考如何降低AI使用門檻的重要方向。

沈伯洋表示，除了運用科技解決市政問題，百工百業同樣有AI應用需求，例如商圈可能想知道AI能如何協助日常工作，但如果要求業者先學會AI，再自行摸索如何應用，時間上可能來不及，因此可以參考「AI教練」模式。他進一步說明，所謂「AI教練」，就是讓一名非常熟悉AI的人，直接進入特定產業實習3至6個月，透過與業者一起工作，逐步掌握實際流程，辨識哪些事情有機會交由AI處理。

沈伯洋表示，經過反覆交流、確認需求後，AI人才再回到智庫端開發工具，後續無論是商業化或產品化，都能把成果提供給相關產業使用，如此一來，產業中的工作者即使不熟悉AI，仍能透過新工具受惠。他說，這個思考方式是先從產業之間的落差切入，當一個產業獲得適合的AI工具，即使裡面的人不會操作或開發AI，也能因為取得工具而降低落差，讓技術帶來的好處擴及更多工作者。

至於個人層面的協助，沈伯洋認為，因為中年轉職者也可能需要使用AI，並在學習、轉換工作的過程中需要協助，所以他在思考將原本提供給青年的AI token支持方案，延伸適用於中年轉職者。

沈伯洋強調，AI導入職能訓練同樣值得重視，因為過去有不少產業反映，現場需要更多兼職人力，希望台北市安排職能培訓時，也能考量這類需求，由於部分民眾並沒有投入全職工作的打算，培訓可以朝時間較短、符合兼職工作需求的方向設計，並在其中思考如何導入AI，協助民眾取得所需能力、縮小差距。

最後，沈伯洋直言，數位落差不能只看台北市內部，城鄉之間的差距也很重要，即使有人可能認為城鄉差距與台北無關，但他仍認為，「做為首都，我們有必要帶著全台灣一起飛！」所以城市與城市，以及城市和鄉鎮之間的合作相當重要，若相關技術與工具能夠應用到不同地方，就有機會讓大家共同受益。