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值得台灣關注的五個AI關鍵議題

來源：中華經濟研究院

文／廖明輝（中華經濟研究院輔佐研究員）

　　在當前人工智慧熱潮下，人們往往聚焦AI技術進步速度與眼花撩亂的應用場域，卻常忽略背後潛藏的治理、資源分配與社會影響等深層問題。華盛頓智庫「安全與新興技術中心」（CSET）提出《二○二五人工智慧值得關注的五個關鍵議題》提醒我們，若要讓AI造福社會，我們必須同時兼顧雄心、謙遜與對未知的坦然，才能考量多方利害關係，調整國家政策與社會資源。

　　首先，關於「數據是不是新石油」的爭論，凸顯高品質數據在訓練大模型時的關鍵地位。然而在台灣，資料的規模與可取得性並不如科技大國。此時如何善用台灣在醫療、金融、製造等領域累積的大數據資料，並與國際接軌以交換或共享資料，將是推動AI落地最迫切課題。台灣在制定數位治理政策時，若能強化隱私增強技術和跨領域數據整合規範，打造符合國際標準的資料橋樑，就可能在全球供應鏈占有一席之地。同時，也要持續注意版權與數據所有權的法律爭議，設計出能促進創作、保護原創者權益制度，讓AI技術應用與法規完備能夠並行。

　　再者，面對「下一個突破點在哪裡」的疑問，一些科技巨頭持續從半導體製造、系統整合到演算法創新全方位布局，但真正能將AI推向普及的，往往是介面優化與人機協作的創新。台灣除了在晶片設計與製造具備優勢，也可與國際團隊合作，研究如何以較低計算資源實現更高效能模型，並針對本土中小企業的實際需求，開發更彈性靈活的AI平台。在勞動力培育做更多長期投資，培養跨領域人才，不僅有助於鞏固基礎研究實力，也能協助傳統產業應用AI。

　　有關「規模法則會不會持續適用」的爭論，點出AI的發展不只仰賴大數據與強大運算資源，也可能面臨能源、環境與成本的制約。在台灣若要維繫AI領域的發展，同時達成碳中和與永續目標，就需要更精緻的產業整合與能源政策。具體來說，台灣可思考興建更友善於再生能源的資料中心，利用地熱、風力或太陽能等綠色能源降低高強度運算的碳排放。此外在國安層面，台灣面對區域衝突與駭客威脅時，也須考慮如何保護AI相關技術免於外部竊取與濫用。

　　在「應該踩煞車、踩油門還是使用避震器」的辯論裡，其實反映社會對於AI大規模應用時的矛盾情緒：一方面渴望抓住機會，另一方面又害怕風險失控。在AI融入政府決策、金融系統或重大基礎設施之前，應先建立完善的倫理與安全標準。擁抱AI技術並不代表要放任發展，而是要在投資和政策上著力於「避震器」的作用，擴大第三方監督及風險管理。

　　最後，「正確的目標是什麼：AI促進民主還是AI民主化？」則觸及台灣在全球AI競局的定位。台灣可聚焦於如何讓更多中小企業與創新團隊能使用和參與AI技術，將專案導向解決台灣自身的勞動力短缺、高齡化社會問題。透過強化AI在教育、醫療、農業等領域的應用，真正落實「AI民主化」的精神，並善用國際鏈結，打造跨國資料協定與人才交流平台，為台灣爭取更扎實而長遠的影響力。

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