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參與 APRICOT 2018 心得 (4)

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2月25日早上在 Swayambhu 的日出

在大會所安排的 Meet APNIC EC 裡，還遇見了許多 APNIC 的職員。

TWNIC的 Kenny Huang 執行長同時也是APNIC 的EC，在這次的會議裡，因為他的介紹，見到了 APNIC Foundation 的執行長 Duncan Macintosh，聊到了關於台灣的稻米，他也曾因為這個計畫來到台灣與農委會的長官交流，他也談到了台灣有著極優良的稻米種原和種子庫，他也期待著與相關計畫的人有所聯絡。另外也是 APNIC Foundation 的計畫負責人，同時也是 APrIGF MSGs 成員的 Sylvia Cadena，最近被選為 IGF 2018的 Multistakeholder Advisory Group （多方利害關係人諮詢小組，簡稱 MAG）成員。

在 APRICOT / APNIC ，沒有網路與實體世界之分別，任何一個網路上的意見，都會被聆聽著。在APNIC 的業務介紹時，談到了APNIC 所做的各種線上教育方式，例如透過 Adobe Connect 的即時線上教學也有線上教育學院APNIC Academy和相關的文件。由於去年大量的在使用各種網路學習平台，所以我寫了一點點心得在 Twitter上，希望APNIC Academy 的互動性更佳。這個場次結束後，也被找去實際討論了關於提升「互動性」的建議。他們與參與者有更實際的互動，當下討論並要求建議，不會讓人有網路、實體兵分兩路的分別，更不會有被監視的感覺，這點我想這是台灣政府目前還學不到精髓與其美感的地方。

去年在IGF（聯合國網路治理論壇）的視訊會議裡裡，我觀察到政策人員和技術人員的溝通出現落差，由於政策人員無法理解技術，所以很難與技術人員溝通，更難把技術轉化成可行的政策，這種狀況會出現在資料保護、資訊安全、隱私保護等議題。通常是政策人員、執法人員、技術人員三方各執一詞，大家都想好好討論，但很難有共通的語言，這也是自去年開始會參與 APNIC 會議的原因，光空談政策規劃、理想，卻不了解技術，只會落入空談，且可執行性太低或是缺乏確實的執行方法，相當於畫大餅卻無法止飢；但若是只談技術而沒有政策背景或法律、人權意識為基礎，可能會造就缺乏人權或是尊重服務使用者的網路環境，例如以網路安全、國家安全為由，利用網路技術監看訊息喪失網路自由，或是在產品與服務設計的過程中因為不夠謹慎，形成安全漏洞，造成了使用者的資料外洩，更進一步造成損失。

APRICOT / APNIC 是一個同時兼俱政策與技術討論的場域，同時因為直接的利害關係，業者參與討論的比例更高，也因為其程策制定程序是決定後立即執行，整個亞太區的網路政策就會在這樣的場域裡直接討論並決定執行與否，而不是藉由台灣常見的由代議士及其智庫成員擬出草案後，再由專家學者背書，透過相關的程序來立法，由於離距離業者現實執行需求較遠，且也無法在短時間內收集到足夠的意見作為參考，通常容易造就一部如前所述的空談或毫無規範效力或是令業者無法生存、人民無法配合的法案。

與 IGF 一樣，這些會議雖然都可以透過網路視訊的方式參與政策制定、討論的部份，但像是一些場合，會聽到大家在討論區塊鏈、在討論交換中心的業務、討論合作的機會，以往可能要透過層層關卡、約訪的人們，都可以在這個場合裡見到與交流，都是十分難得且無法透過網路視訊會議所得到的經驗。
在這一系列文章(1)、(2)、(3)、(4)中用了許多的縮寫，我儘量找到完整的名稱並附上。

在 2017 年舉辦 Taiwan IGF台灣網路治理論壇（TWIGF）時，曾經有參與者反應有許多術語是無法在短時間內理解的。

今年TWIGF也將在 7 月 13、14日舉辦，也會有相關的教育訓練場次，目前正在徵求議題中，歡迎各位持續關注並參與：
  • 2018 TAIWAN IGF
    • 主題：臺灣的數位蛻變與未來：危機與挑戰
    • 日期：2018年7月13、14日
    • 地點：中華電信學院板橋所 綜合大樓
    • 網站：http://www.igf.org.tw/
    • 相關討論：TWIGF 社群
除了 TWIGF 的活動之外：
APrIGF 2018 和 APNIC 46的舉辦國家
一些放在 Flickr 的照片：
APRICOT 2018 合照
 參與 APRICOT 2018 心得連結：(1)、(2)、(3)、(4)
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作者：
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...
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