前言 這篇文章想和大家分享我對台灣 AI 政策的一些觀察。未來我還會整理其他國家的案例做比較。不過先提醒大家:這篇的資訊量不算太低,文章提及一些日常生活中不常接觸的政府計畫名稱、大筆預算金額與目標數字,乍看之下會讓人覺得很抽象。 對我來說,這些數字背後傳達的訊號很清楚──台灣政府確實願意投入大量資源在 AI 的產業發展與人才培訓。問題是,這些投資如何真正走到民眾與企業身邊?如何讓公司知道「資源在哪裡」、讓人才看見「機會在哪裡」?這條「最後一哩路」會決定政策成效,也才是和你我最相關的地方。 為了解台灣就業市場的實際需求,我偶爾會瀏覽人力銀行網站。有次看到某家公司在招聘條件中特別要求面試者在面試時分享「自己使用過哪些 AI 工具,以及如何使用」。這讓我注意到:AI 已經被視為職場的基本能力。 在日常生活中,AI 已廣泛應用於工作與個人任務。雖然部分單位仍不鼓勵員工使用,但只要有清楚的界限與正確的態度,AI 工具能有效減少重複性工作,把精力留給更有價值的任務。想像在學校寫報告,老師要求必須說明 AI 工具是怎麼幫上忙的;或在公司加班時,主管要求用 AI 快速整理資料。這些情境都不再是未來,而是現在。 我撰寫這篇文章的原因有二。首先,是因為參加 Anthropic 的 AI Fluency for Students 課程,課程內提到的 4D 概念對學生、新鮮人乃至現在於職場受到 AI 衝擊的世代都很有幫助。如果我是面試官,我會希望求職者能理解並應用這些觀念。其次,是我長期關注各國 AI 政策,想藉此分享觀察成果。這些分析大多是透過 AI 工具分析政府公開資料而得,也讓我更相信 AI 是研究工作人員的得力助手。 以技術與產業發展為核心的台灣AI政策 台灣的 AI 政策並不算落後。除了大家熟知的 DIGI+,政府陸續推動了「臺灣 AI 行動計畫」(2018–2021)以及「臺灣 AI 行動計畫 2.0」(2023–2026)。政策重點主要在產業發展與人才培育。 從預算來看,2025 年度 AI 行動計畫 2.0 編列經費最多的前三個部會為:經濟部、國科會與數位發展部;2026 年(115 年度)未核定的預算書顯示,數發部、經濟部與國科會仍是主要資源分配單位。大部分經費用於應用與普及,例如開發 AI 便利工具、藥物開發驗證平台等。 產業發展 台灣經濟結構仍以製造業為主...
這陣子試著把重心挪到其他非網路世界,讓工作是工作,生活是生活,維護自己的健康,且在聯合國網路治理論壇舉辦期間,也只參與自己有興趣的線上會議。然而在整個上半年,我在工作中所觀察到全球AI治理政策及法規發展,都顯示台灣相關立法進度延宕。 台灣政府的立法習慣是先觀察其他國家怎麼做、已經實行相關政策的後續發展成果優劣,再從這些經驗中快速學習。 我看到幾個國家都在往前一直跑,台灣內部的政治因素影響,台灣國發會終於推出「AI新十大建設推動方案」(草案,不是關係人所以看不到內容),新聞稿中也放很多的關鍵字,如量子電腦、資料治理、智慧XX等談了很多年的東西,再放到一個新瓶子裡,同事形容的很好:「目前因為不知道詳細內容,希望不會是新瓶裝舊酒」。 我讀了行政院在7月3日的新聞稿,腦袋裡浮出的是幾年前智慧國家簡報中的那幾個從平面上長出來的汽球。 快速掃瞄歐盟、英國、美國及日本的相關法案,及民間合作 我在這兩個月觀察到英國、日本、韓國、歐盟、美國,不論是在資料治理或是AI治理上的進度非常快。由於不是每個人都喜歡讀法規內容,所以我簡列事件如下,有興趣者可以再去找相關資料,已通過的法案都已經公告在網站上,可以自己再去看: 歐盟在 7 月 10 日通過「人工智慧行為守則」(Code of Practice),將於 8 月 2 日實施,內容包括透明度、著作權及安全/保障(Safe and Security)的規範,以補足 《人工智慧法》,之後也會有相關的指南,形成完整的治理配套措施。自願簽署的企業就表示也自主遵守歐盟《人工智慧法》(AI Act),也會有遵法上的確定性,降低不確定性的成本。不願簽署的企業也有其他遵法的方式,只是不確定性的風險比較高。 英國通過資料法案,這就不再多贅述。 日本在今年3月更新《企業人工智慧指南》,增加新風險和問責需求,在 6月時通過《促進人工智慧相關技術研究、開發與利用的法案》,目的是打造AI友善的國家。 美國目前仍缺乏聯邦等級的資料保護法案,但各州都有非常嚴格的資料保護法案。除了資料治理法案外,各州也有提出管制人工智慧的法案,而德州州長在6月就簽署該州的《德州負責任的人工智慧治理法案》(Texas Responsible AI Governance Act,TRIGA),管制對象包括人工智慧系統的開發者與部署者及政府實體。 當台灣民間開始覺察《數位中介服務法》的重要性...