歲月的容顏 YingChu Chen

昨晚看新聞，現任台北市長拋出一個政策宣示：未來公務員將配給自動化的AI工具，讓台北市政更「前進」。台北市資訊局也已快速推出 CiviClaw，目標是 2027 年讓每位公務員都能無門檻使用 AI。 這樣的政策方向讓我感到憂心。長期觀測各國個資保護規範的我清楚知道：台灣的個人資料保護主管機關至今仍是「籌備處」，尚未正式運作；《個人資料保護法》的修法呼聲雖久，AI相關條款卻付之闕如；《人工智慧基本法》已於今年1月施行，但高風險AI認定標準的子法至今仍是空白。 有網路、有 IoT 不等於智慧城市，有 AI 當然也不等於智慧城市，應該重視制度能否承接工具帶來的責任。 歐盟已明確禁止業者使用 AI 推測員工或學生的心理狀態；美國聯邦政府要求採購 LLM 時廠商必須提交模型卡與資料卡；韓國 AI 基本法的子法早已配套生效。這些都是台灣政府在推動配給公務員 AI 之前，必須正視的制度差距。 以下我與大家分享長期觀測的內容，由AI協助整理資料： 歐盟：從禁令到揭露義務的多層規制體系 歐盟的AI治理框架是由多部法律疊加起來的立體架構，最底層是2018年施行的 GDPR，處理的是個人資料如何被蒐集、儲存、使用的基礎規則，再來疊是2024年生效的《人工智慧法》（EU AI Act，下稱 AI 法），建立不同風險等級分類管理AI系統，從禁止使用到高強度監管、再到一般透明度義務，形成不同層次。最新的一層則是仍在立法程序中、但主要架構已確立的 Digital Omnibus ，試圖修補 AI 法與 GDPR 之間的規範衝突。 AI 法第50條是最直接影響生成式AI服務的條款，自2026年8月2日起全面適用。根據這條規定，凡是讓使用者與AI系統互動的業者，必須主動告知對方「正在與 AI 互動」，而不能讓人誤以為面對的是真人。AI生成的文字、影像、音訊等內容，還必須以機器可讀的格式加上標記，使平台與監管機關得以溯源辨識。與此同時，AI法第14條要求高風險AI系統必須設計成「可由自然人有效監控」的形式，確保機器的決策不會在缺乏人工審核的情況下直接作用於當事人。 AI法所稱的「高風險 AI 」，涵蓋的場景比一般想像的廣。依該法附件三列舉，生物辨識系統、關鍵基礎設施管理、教育與職業篩選、就業與人員管理、信貸與社會福利申請審核、執法、移民邊境管制，以及司法審判輔助，都在高風險範疇之內。這些場景的業者必須進...

因為種種原因，今年6月1日開始，我從原單位全職轉為兼任員工，放下長期擔任的全職工作。就在做出這個決定後不久，NVIDIA GTC 大會的通知跟著到來，我候補到黃仁勳執行長 Keynote 演講的入場名額。 計程車上的台灣故事 六月的第一天早上雖然是個不太熱的陰天，我在咖啡店外攔到計程車，表示要前往台北流行音樂中心，司機大哥很敏感的說：「要去聽黃執行長演講啊？那裡排好多人。可以去買紀念品哦！」基於十多年的工作經驗，辦會、與會，我只留對我有意義會議的Badge，其他都是身外物，然而這位司機大哥的熱情稍微感染了我。 熱情的司機大哥一路上不停講述家裡親人在相關供應鏈工作的忙碌，每天都當空中飛人，落地沒多久就又要到另一個國家的工廠監督。台灣的電子製造業供應鏈養活許多家庭，這是很棒的一件事，這些家庭又帶動其他消費需求，帶動創造經濟效益。 人潮與恐慌 當我下車看到會場的人山人海時，倒抽一口氣。 因為疫情前的密集出差經驗，我得了機場恐懼症，只要看到人群、機場相關場景或班機表，全身就開始冒冷汗。平常去送機接機，或路過北門站，都要努力克制自己的恐慌。人多的場合也會觸發類似反應。 好在現場的流程管控得當，幾千人入場，一切準時開始。排隊時偶爾有人因為天氣悶熱不耐等候而抱怨，但多數人都能控制自己，沒有不愉快的事發生。每位與會者除通行證外，還收到一個漫畫版黃執行長擁抱龍蝦的小吊飾（代表NVIDIA 的 NemoClaw），是當天與會的小紀念品。 帳篷裡的 AI 人才問題 在會場外的帳篷裡，還有幾場專家訪談直播，與會者一邊排隊等候，一邊可以聽訪談。其中一場的主持人問：「我們還需要什麼樣的AI人才？或我們還需要再訓練AI人才嗎？」 這個問題讓我想起多年前「數位經濟」這四個字很熱門時，同樣的問題，只是把「數位經濟」換成「AI」，所以我只是靜靜的繼續排隊。 就像種植蔬果，不管專家怎麼呼籲，市場往往還是一窩蜂種高麗菜，搶著賺高麗菜的利潤，結果菜價崩盤。人才培育也有類似的慣性，大家一窩蜂往電子或相關領域擠，真正重要的人文領域反而乏人問津，最後又要政府砸幾千億去呼籲、鼓勵產出「內容」。 與 Windows 重逢，心情複雜 領到通行證，進入會場後，一般與會者只能遠距離觀看，所以如果沒有要再去看 Computex或是參與NVIDIA GTC其他活動的話，看轉播或是之後再看錄影就可以，而且會更清楚。 一如以往，黃...

台灣有不少企業直接在歐盟市場做生意，或是與歐盟企業有供應鏈往來。只要產品或服務觸及歐盟，AI Act 的規範就可能適用，這件事與台灣企業的距離很近，而今年5月是AI Act進度發展密集的一個月，值得整理一下發生什麼事。 AI Omnibus 修正案：從提案到5月協議 AI Omnibus 修正案 (一攬子修正案，以下簡稱Omnibus )是指把多項修正打包成一個法案同步處理的立法方式。這次的 AI Omnibus，是《AI Act》2024年正式生效以來的首次實質修正。 它的起點在2025年11月。當時歐盟執委會(European Commission)提出修正提案，認為《AI Act》中的高風險 AI 的法遵負擔過重，有必要調整期限並減輕中小企業壓力。歐盟理事會(Council of the European Union)與歐洲議會在2026年3月分別通過各自的談判立場，三方協商正式展開。歐盟理事會與歐洲議會在5月7日凌晨達成暫定協議，打包以下2項修正： 時程延後： 就業審查、執法、信用評分等領域的AI系統( Annex III )，遵法的截止日從2026年8月延到2027年12月；嵌入醫療器材、機械等產品的AI( Annex I )，則延到2028年8 月。 新增禁令： AI生成非自願性親密影像(俗稱AI裸化應用)，以及生成兒童性剝削內容的AI系統，2項均在2026年12月生效。 這份協議目前仍是暫定協議，需要歐洲議會全體投票與理事會正式採納，預計2026年6至7月完成。 行程緊湊的歐盟AI Office Omnibus 協議簽完，歐盟AI Office在5月做2件事： 透明度義務指引草案(5月8日)： 歐盟執委會就《AI Act》第 50 條的 透明度義務公開徵求意見 至6月3日。這份指引將規範「互動式 AI 系統必須主動告知使用者正在與 AI 互動，生成式 AI 的內容也必須植入機器可讀的浮水印」，這項義務沒有延後，依然在2026年8月2日生效，距現在只剩10週。 高風險AI分類指引草案(5月19日）： 148 頁的草案出爐，涵括生物辨識、教育、就業、基本服務、執法、移民、司法等7大領域，逐一說明什麼樣的AI系統會被認定為高風險。「 高風險AI分類指引草案 」公開徵詢意見至6月23日。這份指引原定2月發布，實際延遲整整3個月才出來。但歐盟 AI Of...

當各種AI工具迅速發展的情況下，大家也開始製作自己常用的工具，更進一步公開分享給大家使用，例如 Jimmy Su 就分享自製的 沉浸式翻譯工具 ，滿足一般人平時上網閱讀外文頁面的需求；進一步像是 Justin Lee  開發的 ccxray ，讓Claude Code的使用者可以監看Claude Code與Anthropic API之間的互動，使 AI Token 的消耗變成視覺化的儀表板。 為什麼做這個工具 AI 幫助許多一般網路使用者做出適合自己使用的工具，我自己也曾 分享自己的經驗 ，現在做出一個應用程式的門檻已經降低許多，AI不會讓程式設計工作消失，反而讓更多人投入這樣的工作，從這個角度看應該是好事。 我自己也用AI打造一些工作上會使用的工具，包括後來做的這個「 AI-Doc-Translator 」，這是獨立自我日常工作使用的工具的其中一個功能，做成一支桌面程式。 由於每天都會接觸到外文論文、期刊，很多PDF檔下載後，只會放在儲存空間裡，或是丟到電子書應用程式裡，但什麼時候再打開？打開還要再閱讀外文的摘要、從頭理解？這些都會消耗掉耐心，於是我讓AI先幫我摘要重點，讓我大致了解檔案內容、記錄後，再做關聯成為自己的知識庫。 這個工具主要的功能是翻譯、摘要，它不是通篇翻譯，也不是改寫作者的內容，只做摘要，長期累積起來的文件會相當可觀，就可以做成知識庫應用。人們通常在下載文件時，自己已經先篩選過資料了，也不是隨便下載，所以使用者自己就是守門員。 為什麼不用 Notebook LM 就好 當然也有很多人習慣把檔案抓下來後丟進各種AI工具，Notebook LM、各種AI Chatbot或是翻譯軟體，但我自己在使用後的心得是，因為資料量太多，Notebook LM的效能會很差，而各種AI Chatbot 在對話結束後，使用者要再找回對話記錄可能還要花時間找尋。那為什麼不平時就開始做知識庫呢？所以在翻譯、摘要的過程中，也是在建立自己的知識庫，存在某個資料夾，可以再利用各種工具來搭建。 我自己是使用 Obsidian 配合 Claudian Plugin 一起使用。在閱讀由LLM產出的摘要時，我一定會遇到無法理解的內容，就可以再使用Claudian進一步「討論」內容，或請它解釋。於是文件就不是只有文件，而是可互動性的內容，也不會只在電腦裡積灰塵。 製作「AI...

在經歷一些浪潮後，開始看到歷史不斷重複，只是每次更換不同的工具或名字。 記得自己學習 Microsoft Office 的時候，很多人排斥辦公室軟體，認為沒必要特別去學。那時候的Office在市場上還有競爭對手，選擇不只一種。但慢慢地，「會用 Office」變成找工作的加分項，許多公司願意花錢讓員工上課、請講師來開班。等到我大學畢業，會用 Word、Excel與Power Point 已是基本職能要求。 網際網路也是一樣。先不談基礎的域名與IP資源分配，在應用上，網路發展初期會架設網站是專業，是可以收費的能力。後來出現架站工具、有現成的模板服務、內容管理工具，慢慢降低架站的門檻。現在，一個使用者只要懂得使用 AI，幾分鐘就能生出一個網站，還可以快速切換版型和配色。 疫情之後，許多公司急著招募「會用 AI」的員工，但因為沒有清楚的標準，招進來的人良莠不齊，之後又陸續裁員。這個過程，跟當年搶招「會用電腦」的員工，幾乎如出一轍。 我自己也在摸索 AI 工具，做一些每天都會使用的應用程式，但我不會說自己是開發者。我也很清楚，有些人對 AI 的認識，還停留在聊天機器人的階段。進一步，可能會用用排程功能，但要做出自己的應用，感覺還是有一段距離。即使工具已經很努力在降低門檻，面對一個空白的輸入框，很多人還是不知道要從哪裡開始。 這讓我想到一件事：每一次新工具出現，都會有一門生意是幫人跨過那道門檻。教人用 Office 是生意，教人架站是生意，出版相關書籍是生意。不是每個人都需要成為專家，但每個人都需要有人扶一把。 最近常聽到有人說，AI 時代最後比的是品味、是判斷力，但品味是「用」出來的，判斷力是撞牆幾次之後長出來的，都是累積下來的經驗。回頭看那些被工具的浪潮淹沒的人，多是因為太晚決定要不要踏進去，多數人只需要工具夠用，夠用來解決自己的問題、完成自己的工作就好。 那 AI 這一波呢？ 工具每天都在更新，資訊不對稱的差距愈來愈小。當「會用 AI」也變成基本能力之後，真正稀缺的東西會是什麼？ 人類真正需要的，又是什麼？

轉變的開始 我在2023年開始使用 AI 工具協助處理工作後，逐漸把心思轉向可以使用 AI 開發的應用。最直接的是建置一個整合多國政府開放資料庫的研究平台，目的預測全球科技發展趨勢，同時我也開發一個半自動化工作流程，讓例行性的法遵工作由AI自己執行。 這樣的經驗讓我看見一個現象：從電腦、通訊、網路到人工智慧，每一波科技進步都在做同一件事—降低資訊門檻，讓人無法利用資訊不對稱剝削他人。 因為完全沒有工程師的相關背景，我在2025年底到現在開發的平台，其實一直讓我有許多挫折，可能是硬體資源不足，也有可能是軟體資源不足，還有自2023年就被引發的焦慮與挫折，非常需要與「真實的人」交流，而很感謝有一個「AI取暖會」的社群活動可以讓工程師與非工程師的人可以實際面對面交流。 孤獨與挫折 這一年多來，我也經歷很多挫折。沒有工程師背景，我在開發過程中遇到硬體資源、軟體資源的瓶頸，還有從2024年就開始累積的焦慮。最難的是一個人做決定時的無力感—我需要的不是更多教學或是引發焦慮的文章，而是有人說「我也遇過這個問題」。 直到我發現「AI取暖會」。 技術社群的力量 第一次參與時，主辦人 Jeremy Lu 分享他的個人經驗與工作方法。我學到把單一 Agent 拆成5、6個 Agents，避免不同領域知識交叉污染。第2次聚會， 一位工程師 分享怎麼用 AI 與 Figma 與客戶一起製作網站，讓 AI 成為工作坊的一員，這些是真正的實務。 這場分享也讓我想起去年在鴻海科技展看到的案例：他們開發可以在診間與醫生共用的生成式 AI平臺（用於乳癌患者諮詢用），患者與醫生間多一個提供意見的第三方角色。這才是 AI 應該被使用的一種方式。 我的分享與未完的對話 參與2次後，我決定主動分享 自己的經驗 。站上台前我很害怕，畢竟我離開網路治理社群已經有一段時間，很久沒公開分享自己的經驗，而昨天的分享定位只有實務經驗，沒有複雜的技術或是實務展示。 現場工程師問我的問題很有意思：不是「你怎麼做到的」，而是「責任歸屬是誰」、「使用資料的規定與限制是什麼」。這說明了一件事：技術問題的背後涵蓋公司治理問題。 但我也意識到有些重要的東西沒有回答完整，特別是安全性。 沒完的答案：安全 前幾天發生的 Axios供應鏈安全事件 讓我很憂慮。我的平台串接開放政府資料，但我看不出來哪個API裡有什麼後門。AI 會執行使用者...