資料治理, 人工智慧, 生成式AI, 觀點

人工智慧風潮下的資料治理：跨領域資料的應用考量

AI趨勢發展下，對資料品質與可信度要求提高，需仰賴完善的資料治理。文中歸納跨領域、政府機關資料使用者的五大痛點，並據以提出對我國研擬中的「資料創新利用發展條例」的三項期待：建立跨機關資料治理生態系、擴展現有政府資料開放組織為「資料治理委員會」、以及調適法規並授權特定公益非營利使用，藉由充實資料治理基磐，確保AI產出品質並推動數位轉型。

可信任AI, 主權AI, 產業案例, 觀點

AI 基本法實施之後 盤點產業AI化的「信任」障礙

「人工智慧基本法」在2025年底經立法院三讀通過，2026年1月14日總統令頒佈實施。對於台灣產業而言有哪些影響？還有哪些問題待解？應該如何解決？目前的法規是否足以回應技術創新、政府行政，以及企業轉型的需求？是我們共同關注的重要命題。

智慧醫療, 資料治理, 人物訪談, 產業案例, 觀點

標準化、築護城河 建構台灣智慧醫療生態系

當醫學中心競相展示AI應用成果，看似百花齊放，但往往只是單點成功，無法帶動真正的轉型 。為了跨越這道鴻溝，衛福部從資訊系統標準化開始，終極目標是打造無可取代的智慧醫療生態系。負責推動這項重責大任的衛福部資訊處處長李建璋，詳細說明台灣智慧醫療的佈局與策略。

可信任AI, AI治理, AI治理框架, 觀點

詹婷怡：建構 AI 治理框架迫在眉睫，跨域對話平台為基礎

台灣面臨專業人才不足及缺乏有效的跨領域對話兩大挑戰，以致治理與產業推動間出現落差。AIF的角色正是要補足這些缺口，建立對話平台，推動產官學研之間的交流，並以前瞻思維協助台灣在 AI 治理與資料治理上形成清晰定位。

智慧醫療, 醫療機器人, 趨勢

醫療人力吃緊，「醫療機器人」是可能解方？

台灣正快速邁向超高齡社會，65歲以上人口比例持續攀升，帶來龐大的醫療照護需求。同時，醫療人力吃緊的問題日益嚴重，特別是護理人員的高工時、高壓力，導致護理人力流失率居高不下。而醫療科技（不限於醫療機器人）的導入，是重要的AI應用領域，或許能夠解決如此錯綜複雜的挑戰。

6G, 觀點

6G 通訊網路就是 AI 網路：AI 原生驅動與價值主張

如果說 5G 的核心在於「連接萬物」，那麼 6G 的核心是「理解並協同萬物」。它的價值最終在於為各垂直產業提供極致能力，使機器協作、即時模擬與智慧自治成為可能，推動智能化、低碳化與柔性化的產業轉型。

主權AI, 可信任AI, 生成式AI, 觀點

史丹佛大學 HAI：2026 AI 告別浮誇炒作，進入務實評估時代

史丹佛大學人本人工智慧研究中心（HAI）在去年底釋出的報告中，為 2026 年 AI 趨勢定下「務實」的基調。報告提及，醫療保健領域將正式進入「ChatGPT 時刻」，然而 AGI 還不會到來，而AI 的真正價值將從炒作轉向務實。這也意味著，市場將開始嚴肅評估：一切的 AI 投資，是否真的物有所值？

主權AI, 可信任AI, AI City, 新創

以「主權 AI」為核心，台智雲協助新北市打造 AI 城市生態系

「新北產業 AI 化輔導計畫」，以主權 AI 為核心導入原則，透過「新北企業與 AI 應用方案供應商媒合平台」，預計集合至少 30 家 AI 供應商的成熟應用方案，並搭配計畫說明會、實體媒合會與專業輔導機制，精準對接技術供應端與需求端，以加速企業導入應用。

人工智慧, 精選書單, 觀點

內容爆炸：創作方式大變革

人工智慧會直接影響出版業。出版業目前的問題是書太多了。隨著功能強大的人工智慧助理愈來愈普及，人們可以讓人工智慧助理閱讀所有的書籍，由於它非常了解使用者，可以在與使用者互動的過程中，為使用者找出每本書最新穎、最有用的那部分內容，再把那部分內容推薦給使用者。