台灣AI國家級戰略：打造專屬「在地AI大腦」

30 秒看重點

• 事件：台灣AI年會發布國家級「AI基礎建設倡議」，目標發展台灣領域專用基礎模型。
• 意義：這項戰略旨在解決台灣AI應用落差，從硬體優勢轉向軟體應用，提升產業競爭力。
• 影響：可望加速產業數位轉型，催生在地AI創新服務，為中小企業AI化注入強大動能。

台灣的AI「大腦」，要如何專為在地打造？

這次「AI年會」提出的國家AI基礎建設倡議，核心目標是為台灣產業量身打造「領域專用基礎模型」，用白話說，就是要創造出更懂台灣文化、法規、產業特性的「AI專科醫師」。現階段全球主流的通用型AI基礎模型，像是ChatGPT這類的大型語言模型（LLMs），雖然能力強大，但它們的訓練數據主要來自西方文化與英文語料，在處理台灣在地化資訊、產業術語或特殊法規時，就像是「外國留學生」到台灣看病，不一定能精準抓到眉角。

要讓AI真正「落地」應用於台灣企業，就不能只靠翻譯或通用模型。舉例來說，製造業的良率判讀、金融業的詐騙偵測、醫療領域的病理分析，甚至農業的智慧耕種，都涉及大量專屬數據和專業知識。透過建構台灣領域專用基礎模型，我們就能訓練出一個具備台灣特色知識庫的AI「智慧工頭」，它能聽懂台語、認識在地農產品、理解產業鏈的獨特流程，甚至知道台灣人慣用的溝碼。這樣一來，無論是大型企業的智慧工廠，還是中小型服務業的顧客互動，都能更有效地應用AI，大幅降低企業自行開發AI應用的門檻與成本，加速台灣各行各業的數位轉型腳步。

1. 近期：台灣AI年會發布國家AI基礎建設倡議，盼發展台灣領域專用基礎模型。
2. 目前現況：全球AI發展多以通用型基礎模型為主，台灣企業在AI應用上面臨資料、工具、人才不足困境。
3. 未來目標：透過國家級整合，催生符合台灣產業需求的「在地化AI大腦」，提升應用深度與廣度。

台灣怎麼看這件事？

這項倡議對台灣來說，意義非凡。台灣長期以來在半導體和硬體製造領域獨步全球，成為AI發展的堅實基石，可謂「AI硬體巨人」。然而，在AI應用端，我們卻常被戲稱為「應用侏儒」。這項國家級的AI戰略正是要補足這塊短板，將硬體優勢轉化為軟體和服務的應用動能。它不只對科技業有直接影響，將帶動相關技術研發與人才需求，更為傳統產業的數位轉型提供了強大的「AI引擎」，讓台灣的AI發展更為均衡全面，在全球AI競賽中站穩腳步。

編輯觀點

台灣的AI發展不能只滿足於「幫別人代工」的硬體角色。這項國家級的「領域專用基礎模型」倡議，方向非常正確且急迫。它不僅是技術升級，更是產業戰略思維的轉變。然而，從倡議到真正落地，需要政府、學界、產業界的緊密協作與資源整合，避免淪為口號。如何有效彙整各領域的數據、確保資料隱私與資安、並培育充足的在地AI人才，將是台灣AI未來能否成功的關鍵考驗。

常見問題

什麼是「領域專用基礎模型」？

它就像為特定產業或領域量身打造的AI「專科醫師」，比通用型AI更懂該領域的專業術語、數據模式與需求，能提供更精準的服務。

這對一般台灣民眾有什麼影響？

未來你可能會體驗到更多結合在地生活情境的AI服務，例如更聰明的客服、更個人化的醫療建議，或更有效率的政府服務，讓生活更便利。

為什麼台灣需要發展自己的AI基礎模型？

因為通用型AI模型可能不夠了解台灣的語言、文化和產業特色。擁有自己的專用模型，能確保AI解決方案更符合在地需求，並保護關鍵數據不外流。

政府將如何推動這個計畫？

主要透過整合產學研資源，建立共通的AI開發平台、提供數據共享機制，並培育相關人才，鼓勵企業與研究機構共同參與研發。

這對台灣經濟有何助益？

可望帶動AI軟體與服務業的成長，提升傳統產業的數位化程度，增加國際競爭力，並創造更多高科技就業機會，促進整體經濟轉型升級。

名詞小教室

基礎模型 (Foundation Model)

就像AI的「通才大腦」或「萬用引擎」，能理解並生成多種內容，但對特定領域的專業知識仍有限。

領域專用基礎模型 (Domain-specific Foundation Model)

是針對特定產業或專業領域，用大量相關數據訓練出來的AI模型，就像一個專業的「AI顧問」，在特定專業上表現更傑出。