AI（人工智慧）的發展，早就不再只是待在大學實驗室裡的冷門學術研究，而是全面席捲全球、影響國家競爭力與你我日常生活的關鍵字。面對這股不可逆的科技浪潮，政府與民間該如何攜手合作，創造最大的AI價值？
115年5月13日，數位治理研究中心（TEG）舉辦了「114年度數位治理研析成果發表會」。在壓軸登場的「趨勢論壇」中，由政大資訊學院院長、AI跨域研究中心劉吉軒主任主持，邀請到三位產研界重量級人物：資策會人工智慧研究院戴偉峻院長、AI大聯盟吳漢章會長，以及Open Data聯盟陳奕廷會長，共同探討「各國政府與民間協力發展AI應用趨勢」。
這場論壇乾貨滿滿，從中小企業的AI落地實踐、全球主權AI的戰略佈局，再到最底層的數據空間架構，為我們勾勒出一幅清晰的AI發展藍圖。以下帶您完整回顧這場論壇的精采重點！
AI不只是大企業的專利！智慧餐飲與醫療照護的落地實踐
首先登場的資策會人工智慧研究院戴偉峻院長，一開場就幽默地分享，即便現在有了ChatGPT、Gemini和Claude等強大的AI工具，他為了製作精美的簡報，還是弄到了凌晨三點多！這也反映出AI工具在實際操作上，依然需要人類的智慧與時間去引導。
戴院長點出台灣目前的產業現況：硬體極強，但軟體相對沉悶。在基礎建設帶動下，硬體大廠獲利驚人，但對於廣大的中小企業而言，運算算力與設備成本依然太過高昂。為了不讓AI成為大企業的專利，政府透過公私協力與經費補助（例如企業與學校各補助約500萬元上限），積極推動AI在不同領域的落地。
智慧餐飲：解決缺工與食物浪費的痛點
餐飲業普遍面臨尖峰時刻人力不足的問題。戴院長舉例，某大型自助餐飲業者一年有高達130萬通來電，常發生漏接、重複訂位等狀況。透過導入AI生成式客服系統，自動接單率高達83%，顧客滿意度達到90.7%。 更厲害的是，AI還能透過影像向量識別顧客輪廓（如高矮胖瘦、性別），分析不同客群喜愛的菜色，並結合廚餘辨識系統，讓餐廳精準準備餐點。這項應用不僅讓整體人力效率提升了38%，每天還能減少約23公斤的廚餘，降幅達21%。
智慧健康照護：機器狗講冷笑話陪伴長輩
因應「健康台灣」與高齡化社會趨勢，政府也大力推動智慧照護。研究發現，照護人員實際上只有40%的時間在直接照顧病患，高達60%的時間被行政文書、寫照護紀錄與接電話給佔據。此外，機構內的用藥、量測等系統往往各自獨立，形成「治療孤島」。 透過結合大專院校與科技新創的「大南方計畫」，團隊開發出能聽懂國語、台語、英語的AI語音平台，快速生成病歷摘要，並整合跌倒偵測（反應時間縮短至1分鐘內）與生理量測數據。系統不但可信度達99%、紀錄準確率達85%，還成功降低了10%的護理工時。
此外，戴院長也分享了「實體AI」（Physical AI）的應用陪伴機器狗。這隻機器狗不僅會跟長輩對話，還會講冷笑話，當長輩開玩笑說「想吃狗肉」時，它甚至會幽默回擊，成為極佳的社交陪伴工具！戴院長強調，AI一定要結合「領域知識」（Domain Knowledge），才能大幅降低AI的「幻覺」，這也是公私協作中不可或缺的一環。
全球競局下的台灣機會：「主權AI」與「核心流程」戰略
接下來，由來自華碩集團、同時也是AI大聯盟會長的吳漢章總經理帶來宏觀的產業視角。AI大聯盟是在ChatGPT問世、也就是被定義為「AI 2.0」時代後所成立的，象徵著AI能力已大幅突破人類的想像。
吳會長首先分享了成功的公私協力經驗。例如2021年華碩與科技部合作，將國網中心團隊Spin-off成立「台智雲」，這個過程就像1986年政府推動台積電從工研院獨立出來一樣，由政府承擔前期高風險投資，技術成熟後再交由民間資本接手。去年，他們也與國衛院合資成立公司，專責處理醫療資料的商業化與數位治理。
吳會長精闢地分析了當前全球發展AI的不同樣貌：
- 美國：以科技霸權之姿，掌控強大的模型與算力資本。
- 中國：在地緣政治下，走出一條獨立發展的道路。
- 歐盟：以「治理」為導向，率先推出AI法案（AI Act），強調負責任與安全的AI應用（台灣目前的AI基本法草案精神亦與其相似）。
- 日本：為了彎道超車，政府砸下高達10兆日幣重金補貼民間建置算力與訓練模型，甚至希望藉此復興本土半導體產業。
- 台灣：雖然預算無法與大國匹敵，但台灣因為很早就投資了超級電腦（如台灣杉），在這一波伺服器與AI雲端發展上佔得先機。如今，台灣的科技品牌與影響力已在國際發酵，迎來了「國運上升期」，未來除了賣硬體，更有機會將AI軟體與應用整廠輸出。
吳會長提出，AI的應用可以分為四個層次（4P）：賦能員工（People）、賦能流程（Process）、賦能產品（Product）與賦能規劃（Planning）。 他指出，目前許多組織的AI應用流於「碎片化」，多半停留在知識管理或對話機器人，難以計算投資報酬率（ROI）。他強烈建議公部門應勇敢將AI導入「核心流程」。例如，美國FDA（食品藥物管理局）開發的OSA系統，將原本曠日廢時的合規審查流程，從好幾個禮拜大幅縮短到幾個小時！這類能帶來巨大效能躍進的深層改革，才是未來公私共創的期盼。
打造堅實的AI燃料庫：數據空間 (Data Space)願景
AI的發展除了算力，最不可或缺的就是「資料」。Open Data聯盟的陳奕廷會長直言，要推動AI發展，不能只靠政府的開放資料，還必須建立一個能引進民間資料、具備「資料信任」與「資料共享」的基礎架構。
目前在推動資料共享上，面臨著三大痛點：
- 授權疑慮：資料提供者擔心資料開放後失去掌控權。
- 標準不一：不同領域間的資料格式與標準缺乏溝通橋樑。
- 隱私與治理：缺乏明確的利益分配機制與隱私保護。
為此，陳會長提出了解方：建立信任導向的「數據空間」（Data Space）。在這種架構下，資料不再只是單向開放，而是可以在保有「資料主權」的前提下進行去中心化的分享，甚至透過市場化機制產生價值。
陳會長進一步以歐盟和日本的案例，說明台灣的機會在哪裡？歐盟透過《數據戰略》與《數據治理法》從頂層戰略立法，由政府提供資金並建立基礎樞紐（如Gaia-X）。隨後，結合民間力量制定產業專屬的資料標準（例如Catena-X串聯了德國所有車廠），並透過IDSA（國際數據空間協會）推動國際技術框架。而日本則是由內閣官房牽頭成立戰略組織，結合政府、法人、企業與學校，發展智慧城市、農業、防災等多個「主題性Data Space」，並與國際組織深度鏈結。
陳會長興奮地分享，台灣在軟體實力上絕對不容小覷！台灣的新創公司「核桃數位」近期甚至在歐日舉辦的Data Space黑客松中奪得第一名。他建議政府應扮演關鍵角色，建立資料信任框架、推動跨部會治理並導入隱私強化技術；而民間企業則可接手營運，並積極參與國際組織，將台灣打造成亞洲區的Data Space樞紐（Hub）。
精彩對談：政府如何迎接AI轉型挑戰？
在論壇尾聲的問答環節，來自公務機關的長官與同仁提出了極具實戰意義的問題，三位專家的回應更是句句切中要害。
產業界對公部門推動AI，有什麼最直接的建議？
避免碎片化：戴院長提醒，如果各個局處各自為政導入AI，容易造成技術與資源的重複浪費。政府應該有一個高階機構來進行跨部會的協調，並將破碎的數據整合起來，這樣才能發揮出AI的真正戰力。
先革老闆的命：陳會長語出驚人地說，AI轉型要成功，「必須先革老闆的命」！主管若不懂AI，怎麼帶領團隊轉型？他建議公務機關可以參考交通部的做法，由部會首長親自帶領一級主管定期開會交流AI應用。此外，重新梳理業務流程，想像一下未來能否由「AI Agent」在半夜自動幫公務員跑完跨系統的資料搜集，隔天直接出報告，這才是真正的效能革命。
AI技術日新月異，公務人員該如何進行教育訓練？有專屬的預算或工具嗎？
動態的培訓思維：戴院長強調，AI的學習絕對不能套用過去「考一張駕照用一輩子」的舊觀念。上個月學的工具，這個月可能就落伍了。政府的主管機關必須針對不同的業務需求（如程式開發、領域知識、日常應用），規劃持續且動態的培訓機制。
善用AI成為自我學習的神器：陳會長大方分享自己的學習秘訣，就是每天早上五點起床看YouTube學習最新的AI趨勢。但他不只是看影片，還會把影片丟給AI工具，讓AI直接幫他總結並生成簡報重點筆記！未來的學習不需要全靠傳統的課堂教育，而是要懂得「善用AI工具來學習AI」。
乘著AI的風，開創台灣下一個黃金五年
這場趨勢論壇雖然只有短短的時間，但資訊量龐大且深刻。從劉吉軒主任的引言到三位專家的無私分享，我們看到AI已經成為國家向上提升的關鍵燃料。
誠如吳漢章會長所言，因為AI的帶動，台灣正面臨著極佳的國運上升期。未來的五年、十年，只要政府與民間持續攜手合作，在「硬體算力」、「核心應用」與「資料空間」三大支柱上共同發力，台灣絕對有機會將這份深厚的數位治理實力推向國際舞台，建立起令人安心且強大的AI創新生態系！