歲月的容顏 YingChu Chen

之前分享利用 Claude Code 做 飲食營養分析 Bot 的經驗 。我自己有個習慣，就是在做新的專案時，會先評估法遵風險。當我在做飲食營養分析 Bot 時，我才知道原來台灣除《醫師法》外還有《 營養師法 》，而《營養師法》第 12 條列舉營養師的法定業務，包含營養評估、飲食設計、個案諮詢、膳食管理等。 這部《營養師法》在幫大家的健康把關，因為不能隨便一支影片、一段報導，就能提供營養建議。在法規中，需要接受完整的專業教育，並持續進修，每 6 年就要提出繼續教育的證明文件，才能更新執業證照；沒有「營養師」的證照不能自稱「營養師」，法規中列舉了營養師的業務範圍，並規定須親自執行業務，不能由他人代理，如果藉由通訊方式執行業務，還要經過執業登記的主管機關核准；執行業務時還要做紀錄，這些紀錄可能還會成為法律或醫療紀錄文件。 成為「營養師」需要符合嚴格的要求與限制，並不是隨便用AI分析、讓AI提供建議就能取代的。台灣每年會舉辦 2 次營養師的考試，參考自中華民國營養師公會在 2025年的統計資料 ，台灣每年營養科系的畢業生約 1500 人，到 2025年，累計已有 11,860 人通過考試取得執照，及格率約 25%，看起來是一個具有挑戰性的考試。 Bot 的個人化建議，算不算「執行業務」？ 在我設計的 Bot 裡，不是只有拍照上傳讓 AI 去分析、評估，事實上還有其他情境的飲食需求，再提供使用者建議，例如由 Bot 提醒當天攝取的蛋白質不足，或我在前篇文章中提到的鈉的攝取量過高，Bot可能提醒要減少鈉的攝取或是多補充哪些蛋白質來源，這些分析與建議是否算「執行業務」？在該法第 29 條中也寫明，如果沒有取得營養師的資格而執行相關業務，本人及其雇主各處新臺幣 5 萬元以上，25 萬元以下罰鍰。 法律規範的對象是「人」，目前法律還沒有明確定義 AI 工具的法律地位，也不知道該找誰負責，是開發的工程師？大語言模型的公司？還是開發的公司？一般開發者通常會在提供的資訊裡加上「僅供參考、非醫療建議」的免責聲明來規避，但無從得知這樣的聲明在法律是否具有效力。另外，由於在 Bot 中可以設定慢性病的個別飲食計算，還可能同時踩到《醫師法》（涉及診療）與《營養師法》（涉及個案管理）。同時，即使開發者已在服務中加入「僅供參考、非醫療建議」的免責聲明，主管機關或法院在判斷是否構成營養師業務的執行時，...

沒想到在十多年後，因為想做飲食營養控管，所以自己利用 AI 開始做一個簡單的食品營養分析工具，能分析我每餐的飲食是否充足或過量，並提供有依據的飲食建議。 最初的雛形是基於以往曾參與「 Food Open Data 」倡議的經驗，我希望用最簡單的方式，拍照-->AI辨識與分析-->提供建議，然後統計一段期間的營養攝取狀況。 最初的想法 當我把我的雛形想法告訴 AI 後，Claude Code 很快的就幫我設計好雛形、教我如何申請Telegram Bot，這些步驟都寫得很清楚，整個雛形做好不用半天，我還愣住了，怎麼可能這麼簡單？難怪那些應用程式公司只把飲食營養分析當作一個「附加功能」，主要目的是蒐集其他的生理監測資料，但這些公司蒐集資料的用途，我自己在處理過美國資料經紀公司所販售的資料隱私資訊後，這是值得關心的議題，但不在此篇文章裡討論。 不過，我只專注在飲食分析項目，我覺得這個功能如果可以做好，再想想其他的。最初的想法很宏大，因為家人與自己患有慢性疾病，所以特別針對某些族群設計，但事實上，如果沒有實際的使用情境，可能也無法做出符合需求的產品。 於是我把這個Bot的使用者只鎖定在我自己的飲食分析上，那就簡單多了。 工具與環境限制 我在今年已經改用 Claude Cowork 與 Claude Code 協作，雖然 Claude Code 有一般介面版，但我大多數時間都開著終端機視窗使用 Claude Code，這樣比較能專心工作。 基於使用工具的習慣，我使用 Claude Code 開始建置，當時的模型雖然已經有Opus 4.8，但Sonnet 4.6已綽綽有餘，而後來出現的Fable 5 則用在其他專案裡。 因為只做給自己用，所以選擇最簡單的 Chatbot 形式；也因為我希望可以自由的使用而不是提供過多的個人資料給其他平台，選用 Telegram Bot，而不是台灣人常用的 LINE Bot ，而且 LINE上太多廣告，根本不想開它。 在衡量經濟現實及自我管理資料的想法後，目前這個 Bot 與資料庫只放在我的電腦裡，沒有上雲端，當電腦休眠、網路斷線時，Bot就會停止工作。 雖然只是給我自己使用，但我還是要求資料庫是加密儲存的，匯出資料時也必須加密。 台灣的飲食文化很多元 我不是開發者、也不是營養師，我自己也沒使用過其他的應用程式，所以無從理解在開發飲食營...

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...

歐洲資料保護委員會（EDPB）在2026年2月發布的刪除權調查報告，給我一個很難忽視的數字：他們聯合調查了將近8,000家企業，回應率不足一成。 這個數字不只是個資法遵落差的指標，它更像是一個訊號：當監管機關開始大規模橫向調查，沒有回應不代表豁免，代表的是還沒輪到你。 更讓我在意的，是這場調查背後的制度性涵義。EDPB首次明確將備份系統納入刪除義務範圍，這意味著企業不能再把「刪除」當成一個資料庫指令的問題，而必須把它理解成一個系統架構問題。這一步看起來是資料保護法的問題，但它實際上開始觸碰AI系統設計的核心：一個以個人資料訓練的模型，要怎麼「刪除」某一筆資料的影響？ 這正是我想在這篇文章討論的事：三個原本分開運作的監管領域——競爭法、資料保護、人工智慧監管——在近年間，已經開始彼此滲透，形成臺灣中小企業難以用過去的法遵邏輯應對的複合壓力。 競爭法：從行為合謀到架構審查 全球反壟斷執法在過去一年發生了一個根本性的轉變，而它的影響遠比多數企業意識到的更廣。 過去的競爭法問題大多有一個清楚的前提：企業之間是否彼此溝通、達成協議。現在這個前提正在鬆動。美國加州的反壟斷法在2026年1月修訂後，正式將「競爭對手共同使用同一定價演算法」納入審查範圍，即使業者之間沒有任何直接溝通，只要共享了同一套系統的輸出結果，就可能被認定為形成協同定價的制度環境。 這個轉變的理論基礎來自稍早的RealPage租金案：多家房東將非公開的即時租金資訊提交給同一平臺，平臺以演算法生成建議租金。法院的判斷是，不需要租東彼此達成共識，這個「共同使用同一個資訊中介」的架構本身，已經可能構成協同定價的條件。 紐約州對Instacart演算法定價機制的調查，和歐盟對Google AI內容抓取的反壟斷調查，都在同一個方向上進一步延伸。歐盟這個案子格外值得注意：Google被指控在未取得授權的情況下，以爬取網路出版商內容的方式訓練AI模型並生成搜尋摘要。這是競爭法第一次正面觸及AI訓練資料取得的合法性問題——從反壟斷法的角度，不是從著作權法。 對臺灣企業的直接影響在這裡：如果你的公司使用第三方定價工具、需求預測平臺或市場分析服務，你需要知道這些服務是否同時服務你的競爭對手，以及這些系統是如何處理競爭敏感資訊的。這不再是IT部門的採購決策，而是一個具有競爭法風險的經營選擇。 歐盟《數位市場法》（DMA）和英國《數位...

如果有長期讀這個Blog文章的人，應該覺得我很久沒寫文章。在2024年結束時，我寫了 當時的使用心得 。想不到隔了一年，尤其是Google在 2025年第四季推出一系列應用工具後，我從10月到目前為止，使用更多的應用，自己練習用AI工具開發工作上需要的工具，以往概念裡的東西，可能需要藉由工程師才能實現，但現在透過這些AI工具，我也可以自己在與聊天機器人的互動中，一步步，緩慢的實現概念中想完成的事物，目前都是最小可行階段，但對我來說已經是很大的一步。 這段時間也讀了幾本書、聽了一些研討會，從前輩與長官們的分享中，逐漸感受到未來年輕世代可能面臨的壓力與不確定感。同時，在目前 AI 所引導的發展趨勢中，也可以觀察到高度仰賴菁英人力來加速技術進展的現象，這樣的發展路徑在提升效率的同時，也逐漸浮現弱勢族群在參與與受益上的潛在落差風險。 AI 工具逐漸取代部分 Entry-level 的工作內容 我曾經分享過在 2023年初 的一個交辦事項，我必須在短時間內聽12場研討會錄音並做成摘要，那時我還沒開始用ChatGPT，應用過往參與網路治理論壇、線上會議的經驗，一邊聽錄音一邊摘要與翻譯。交辦是有時限的，遇到有嚴重口音的討論時，我必須花至少4天才能翻譯與摘要好一場討論，沒有口音的討論，大概半天到1天就可以完成。中間試過抓字幕檔、轉出字幕檔再用Google Translate去翻譯，一直到出現ChatGPT，就算與現在比起來更容易產生幻覺，但完全提升工作效率。 在沒有ChatGPT前，都要靠自己去完成這些工作，於是在那段期間裡，我等於在密集的補充各種競爭法的相關知識、過往案例、為什麼主管機關會這麼決定、執法人員的考量是什麼，這些完全顛覆我過去在網路治理或是倡議開放資料的經驗。 在日常工作中，可能會注意在摘要的結果與知識，而過程中的這些工作可能都被稱為Entry-level的工作，由實習生、新進人員做的聽會議錄音、整理會議記錄，現在都可以被AI工具取代，有些人使用Google Notebook LM整理會議記錄，再搭配一些資訊就可以產生內容豐富的文章，有些可能還會再加上其他的研究報告、資料去增加更多的內容，或是利用ChatGPT/Claude/Google Gemini等對話介面做出各種成果，或利用Canvas、Napskin....

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...

全球在這幾年地震頻繁，再加上戰爭的陰影愈來愈大，坊間已經有各種災難包的清單作為一般人備災參考，也看到有些廠商會與名人合作，推廣救災包的重要性。我也採購一個以減少準備的成本，但在檢視與思考廠商陳列的物資清單裡，還是少了什麼，特別是如果遇到戰爭時，那些救災包，不論是幫小朋友準備的、幫寵物準備的，看似很棒，仔細想想，比較像露營用的物品清單。 這讓我很沮喪，因為我買了一個還要花更多成本準備急救藥品的防災包。身為女性，我會選擇多備急救藥品及衛生物品，因為那是能保護生命與尊嚴的基本協助。 網站中所販售的急救內容物是備而不用，反而有些必要的物品，如 止血帶 、止痛藥等，可能因為法規管制而沒有被列在販售的急救藥品清單中，但也沒有詳細的列在教學文章中，許多必要的物品都被輕描淡寫的帶過。我雖然已採購該防災包，但仔細想想，那個可能比較像露營用的清單，有點後悔，但我會留著當基礎，再把沒必要的東西改為必要的物品。災難來臨時，我們都只能選擇必要的，而不是選擇想要的。 急救訓練時的經驗 專科時曾與同學接受紅十字會的急救訓練，有一堂課裡，參與的學員們都討論過「物盡其用」這件事，例如在山上突然骨折或不幸出現開放性傷口時，有什麼東西是可以拿來急救使用的？且當災難來臨時，我們只能帶必要的物品離開，也能減少不必要負重，確保行動方便。 我曾檢視過多份清單，但都沒有看到女性必備的物品。有些東西不論在何時對女性來說是必備的：保險套、避孕藥、衛生棉、消毒藥片，有些物品因為國內法規管制，所以不會在販售清單上出現，所以還是需要自己準備。 保險套 ：在戰亂或災區，被迫流離失所時，女性容易因性暴力而面臨傳染病或非預期懷孕風險。雖然保險套無法完全保護女性尊嚴，但至少能減少性病與意外懷孕的風險。另一方面，與許多大型儲水袋相比，保險套體積小、攜帶方便，也能臨時裝水，在缺乏乾淨飲用水的環境下派上用場。 避孕藥 ：若在災難或戰爭環境中，醫療資源極度不足，女性若意外懷孕，將面臨極高的健康危機。避孕藥雖然在一般通路不易買到，但若能事先向醫師取得處方並納入防災包，就能有效降低非計畫性懷孕。 衛生棉 ：一般型的衛生棉也好，或是夜安型（例如34、40公分）的衛生棉，除了生理期使用外，厚實且吸水量大，在臨時缺少紗布或繃帶時，也可用作包紮或止血墊。如果場地髒亂，同時也能暫時保持傷口乾燥，減少感染風險。雖然占空間，但在災難環境中，這些吸水性佳的材...

在各位閱讀我的個人被詐騙經驗前，請看一下內政部警政署的 打詐儀表板 網站，了解一下台灣每天有多少人被網路詐騙，各種網路詐騙的手法，好好保護自己，希望不會有人再被詐騙。 為什麼沒有洗滌貼身衣物的小家電？ 台灣的女性多少都有被教導貼身衣物要與一般日常衣物分開洗滌的觀念，且不要與襪子一起洗，加上女性貼身衣物的材質也不適合洗衣機洗，所以多數女性在洗澡時會順手洗滌自己的貼身衣物。因為浴室空間有限，所以我也是拿個小板凳、洗臉盆、洗衣板，在小小的空間內把貼身衣物洗乾淨。隨著年齡增長，我開始覺得這是一種負擔，甚至遇到出差過夜時，晚上會累到沒力氣洗貼身衣物，帶回來洗，就更疲倦。 有時候在居住的地方，是公用的洗澡間，更不好意思拿著裝著貼身衣物的洗臉盆在洗手台洗衣服，如果在公共淋浴間裡洗衣服，還要注意自己是否占用其他人使用浴室的時間。 所以長期都在注意有無這種小家電，我相信它有需求存在，例如寶寶的口水巾、衣服，就不適合與大人的衣服襪子一起洗，但寶寶的衣服都小小的，就像女性的貼身衣物的布料也沒有太多，全丟進洗衣機裡，又十分浪費水。 不幸的是，大多數這種專門洗滌貼身衣物的機器都來自中國，而且台灣似乎都覺得反正手洗就好了。那有人算過手洗一套貼身衣物要花多少時間嗎？一個家長還要再手洗嬰兒衣物的時間要花多少？這個需求存在，卻沒有人想要做這一塊。或者，消費者得冒險去買中國的產品。 一個冠上台灣品牌合作的迷你洗衣機吸引我的眼光 我覺得不用 Facebook 是人生最棒的決定，但我仍使用 Twitter、Instagram 與 WhatsApp， 用Instagram連結植物社群，Twitter 與 WhatsApp是連結網路治理社群與國外的朋友。其他通訊軟體如 Signal、Telegram，我都有使用。 今年 5 月是我個人意外忙碌的月份，需要台北台南兩地跑，所以迫切的需要一台方便的清潔小家電來節省我更多的時間，於是我睡前滑手機時，在 Instagram 上看到所謂「玉如阿姨與東元家電TECO」合作的迷你洗衣機，我還轉發給朋友，想到這個東西的人很厲害，因為它就把果汁機裡的刀片拿掉就好了。 因為是睡前，所以沒有想太多再去查證，更何況它的價格還算合理，且是貨到付款，不用先匯款，所以我就下單，填寫收件資料後就去睡了，雖一讓我感到奇怪的是，它不需要填寫電子信箱位置，它只要收件人姓名、電話、超商店名即可。 因...

星期五早上，部門內部辦了一場腦力激盪。我們談了很多題目，其中一個，是「AI治理需要哪些基礎建設」；同日下午參與另一場演講，講者剛好分享台灣 TAIDE 模型 的發展過程—談到資料和算力取得的困難，也談到工程師在面對法遵時的抗拒心理—畢竟在工程師的世界裡，「Code is Law」。 兩場活動的現場討論，因為受限於時間，都沒有深入到制度本身的限制。但在活動結束後，讓我重新思考一個核心問題： 如果AI真的是下一波技術革命，身在台灣的我們真的已經有能力參與這場革命嗎？ 資料治理，不只是開放資料而已 在多次公開場合中，台灣經濟研究院的林副院長經常強調資料治理的重要性，更牽涉到以下面向： 可取得性： 是否能跨部會、跨單位、跨領域取得？ 品質： 是否具備標準、結構與說明？ 授權與責任： 是否清楚哪些資料能用、怎麼用、誰負責？ 維運與資源： 是否有穩定預算與長期支持？ 台灣的 MyData 與政府開放資料雖然在形式上有推進，但在實際應用上卻處處受限，不同主管機關不一致的安全性標準使執行人員在充滿風險與缺乏信任的環境下工作，也讓人民、企業在取得資料上處處受到限制。 回顧韓國資料治理的制度發展，他們之所以能在 2020 年推動 Data Dam 計畫、大量釋出公共與民間資料，讓銀行、 FinTech 業者介接 MyData 資料建立服務及收費 ，不只是靠政府號召，而是有一整套法令支撐著「再利用」、「匿名化後的合法使用」，以及「免責條款」。 韓國的《資料三法》( 個人資料保護法 、 資訊通信網路法 、 信用資訊法 )在整合修正後，不只清楚界定資料的再利用情境，也建立了資料去識別化的技術與法律標準，同時提供了「在遵法前提下使用資料者可免責」的條文。這讓企業、政府機關與開發者都可以在明確的框架下進行資料流通，而不用時時擔心法律風險。 台灣在法律層面卻缺乏資料可攜權及對再利用資料的明確界定與免責機制，使民間開發者在使用資料時，始終心存顧慮，不知道會不會踩到模糊地帶；也讓政府內部對資料開放裹足不前，擔心「一開放就出事」。 因此，如果台灣真心想讓 AI 成為下一階段的產業基礎，就不能忽視資料治理的法制建設—這不只是「能不能開放」，而是「開放之後，誰來保護願意開放的那一方」的信任機制。 我們缺的不是資料，而是讓資料變得「能用」的治理機制 我曾經在智慧城市展與一位國外業者談論關於台灣的政府開放資料...

使用「.tw」域名的網址已有一段時間，在台灣的春季連續假前一天，我決定把域名自原本的 「.tw」 改到「 .net 」，從國家及地區頂級域名（ccTLD）更換為通用頂級域名（gTLD）。對一般人來說，只是換個網址，但實際上更換域名不僅影響網路搜尋引擎排名，也因我無法設定舊網址自動跳轉到新網址（301 頁面），加上我平時較少使用社群平台，導致許多瀏覽者可能無法得知我已更換網址，RSS 讀者也無法自動收到新文章。 目前我只能在 X（twitter）、LinkedIn上公告我已更換網址。 請大家更新自己的書籤至「 https://www.yingchu.net 」，有使用 RSS Reader 習慣的使用者也更新至「 https://www.yingchu.net/atom.xml 」或「 https://www.yingchu.net/feeds/posts/default 」。 更換域名的原因 1. 費用因素 自 2014 年開始使用「.tw」域名，每年付台幣 700 元，使用已超過 10 年。當時選擇「.tw」，除了想告訴瀏覽者這個文章作者來自台灣外，「.tw」比「.com」或「.net」每年維護費用便宜近 50%。這期間我也曾購買其他新頂級域名（New gTLD），如「.world」、「.asia」等，並使用不同註冊平台。有些平台為吸引新客戶不時推出特價活動，例如我一直關注的「.net」近期就有優惠。同時，移轉服務商後「.tw」的維護費用也低於 HiNet，進一步強化我更換域名的意願。 2. 較友善的管理介面 原本透過 HiNet 購買的「.tw」域名，其後台介面不夠直覺，常常找不到設定功能。每年僅登入一次，幾乎無法記得操作流程。今年登入時才注意到其實有提供多因子驗證（MFA）功能，但過去完全未曾留意，也從未收到相關通知。自 2014 年至今，我印象中這個系統介面僅更新過一次，早期的版面文字更小、操作不便。 當我在其他服務商購買「.net」域名後，發現他們的介面在手機與電腦上皆清晰易用。因此我也將其他域名集中轉移至同一註冊商管理。新的註冊商同樣提供 MFA，我也不儲存信用卡資料，讓集中管理更加輕鬆安全。 3. 無法接受「.TW」註冊局（registry）的政策 促成我犠牲 10 年 SEO成果的臨門一腳，是因為收到一封台灣ccTLD管理者（即註冊局，台灣的註冊局...

我在2018年6月7日去聽 PChome 的詹宏志董事長的 演講 ，他在演講中提到過去PChome被 DDoS 攻擊的事件。當他知道公司網站受到攻擊時，他不知道該向誰通報，只好藉由他的人脈網來尋求協助，當然也取得協助，並在他的考量下，儘量降低對公司聲譽、消費者權利的風險。 台灣發生過的真實案例 當我聽到這個經驗後，心中一直有個疑問：「當大企業遇到 DDoS 時，有內部資安管理人員全力處理。但若中小企業遇到 DDoS 時，除多功能的資訊服務團隊外，又該如何應對？」  2007年的博客來網站因為金馬影展的售票資料庫因為人為疏失，造成大量個資外洩，但因為當時的《電腦處理個人資料保護法》（即現在的個資法）還不是很完善，所以對當時的博客來而言並未有很嚴重的懲罰。 之後隨著網路愈來愈普及，網站因遭受攻擊造成資料外洩的事情愈來愈多，從會員資料庫外洩到癱瘓公司系統甚至導致醫療系統或網站癱瘓。，大家也開始藉由網路媒體教學，當自己的資料外洩，或是私密影像被惡意傳播時，就會先去警局報警備案。 在台灣，因為各目的事業主管機關的權責範圍不同，在沒有成立數位發展部（數位部）前，網路商店發生資料外洩時，可能會先找經濟部、國家通訊傳播委員會（NCC）；在成立數位發展部後，就把所有責任給數位發展部。讓我很感慨的是2023年的 醫指付個資外洩事件 ，就看著衛福部、經濟部、數位部、金管會四個部會互踢皮球，都不認為自己是應該負責的目的事業主管機關，最後由金管會處理。 歐盟GDPR實施後對全球企業的影響 台灣的人權團體長久以來不斷倡議台灣需要獨立的個人資料保護機構，這件事我一直都沒忘，甚至是在討論 《數位中介服務法》 草案時，這部法的草案已經將個人資料保護機構應做的事已規劃至其中。可惜的是因為政治操作，這部法案就被遺忘了。 我在 2022 年開始蒐集全球個資保護與隱私保護的案件及觀察全球人工智慧、個人資料法規發展，我觀察到，台灣與收集的案例的最大不同處在於，與其他國家比較，台灣沒有獨立的個人資料保護單位，自然當其他國家在談資料跨境傳輸協議、人工智慧發展政策與規劃時，台灣沒有對等的單位可以參與討論，也許數位部同時身兼這樣的角色，但就不是前段所提到的「獨立」的權責機關。 歐盟的GDPR自 2018 年 5 月開始實施後，許多國家開始思考擁有資料保護及所有權的重要性而紛紛立法外，GDPR也對全球企業造成很...

在很久以前，我粗略畫過幾張統計圖表丟在社群平台上，不過，也許是時候寫一篇文章來說這些資源的重要性。 台灣衛生福利部（衛福部）自2024年開始提供一個很棒的資源：「15-45歲青壯世代心理健康支持方案」，我直接引用頁面中的內容，即自 2024年8月1日起，衛福部擴大補助3億3,600萬，提供15歲到45歲有心理諮商需求的青壯世代，可以補助 3次的諮商費用 。有興者可以閱讀 相關頁面 內容。這對青壯世代是非常棒的一件事，這個世代的人會被網路上的影音文字迷惑，感到茫然，卻找不到出口，社群網站上日益增加的負面情緒、工作與家庭帶來的壓力、空白的社交生活、有些人會利用其他線上工具抒緩心理壓力，坊間也有愈來愈多的身心治療診所或是心理諮商中心，在衛福部的 專案頁面 、 心理健康學習平台 上也有列出合作的機構，可以增加信任感。各種工具、方式都好，但不要落入詐騙集團或是奇怪的宗教團體就好。 了解台灣的自殺死亡狀況 這段是我後來才補上的。本想跳過這一段，但我發現，這個部份很重要。 我在衛福部心理健康司找到「 自殺死亡及自殺通報統計 」資料，於是我統計2019年到2023年全台灣因自殺而死亡的人數並製成圖： 2019年至2023年不同年齡分層自殺死亡人數統計(單位：人) 自第上圖可以知道，在這 5 年裡，45 至 64 歲的死亡人數都是最多的。於是我也好奇的去找了不同性別在這區間因自殺而死亡的人數： 2019年至2023年男性年齡分層自殺死亡人數(單位：人) 2019年至2023年女性年齡分層自殺死亡人數(單位：人) 很遺憾的是，在14歲以下都有自殺死亡的孩子，不論性別都呈現逐年增加的趨勢。在這 5 年中，不論男女，在 2019 年的 45 至 64 歲都是自殺死亡人數最高的，男性是 970人，女性是 513人，2019年是新冠疫情開始之初，那一年有許多人可能面臨失業或因隔離而心理壓力或情緒失衡選擇自殺，我沒有再去找更進一步的資料。自不同性別因自殺而死亡的人數性別統計來看，除了 14歲以下的死亡的孩子外，男性自殺死亡的人數是女性死亡人數的近 2 倍。 粗略了解台灣人使用抗憂鬱藥物的狀況 由於衛福部的「15-45歲青壯世代心理健康支持方案」專案的補助對象是 15 至 45 歲，於是我好奇為什麼 46 歲以上的對象不在補助範圍裡？是不需要還是 46 歲以上的人有能力負擔諮商費用？先不想那麼多，...