訂閱電子報 2026 年 AI 關鍵議題：新營運模式與新風險 2026 年已然揭開序幕，川普依舊在、地緣政治風險也沒有太大的改變，AI 當然還是會快速發展，但不再只是科技大廠的炫技大賽。對台灣企業而言，更重要的是找到新的商業模式、應用 AI 發揮最大價值，以及如何清楚辨識可能風險，提早做好準備。祝各位新的一年擁有新洞察、新力量，共同創造新局。
AI治理, 可信任AI, 產業案例, 觀點 確保「無偏差」，完整風險治理須靠AI生態系建構 可信任AI的核心在於「能否信任其回應與結果」。這看似簡單，卻蘊含龐大的治理挑戰與落實需求。實際案例已顯示其重要性：加拿大某航空公司因客服AI誤報票價引發法律糾紛；台灣金融業則早已意識風險，導入AI時要求人工覆核，以降低誤導客戶的可能性。
訂閱電子報 AI 時代的產業變革 本週電子報要先分享的是 AI 時代的新聞媒體變革，由 AIF 董事長、國家通訊傳播委員會前任主委詹婷怡親自撰寫，從民主社會、媒體轉型與技術變革的宏觀角度，探討新聞媒體的下一步。
台灣AI生態系地圖, 人工智慧, 數位轉型, 產業案例 2025 台灣 AI 生態系地圖：五大核心能力盤點 直擊台灣 AI 落地關鍵痛點 基金會整合多年來在產業AI化大調查及專案顧問實務中累積的經驗，提出五大核心能力架構，從數據、算力、技術等基礎構建，到治理與領域知識的深度融合，盤點《台灣 AI 生態地圖》為讀者呈現出一幅立體的生態系現況圖。
AI治理, 人工智慧, 產業案例, 觀點 智慧金融以信任為前提，可信任AI 需以治理為基礎 金融業向來高度依賴信任與合法合規，在這樣的環境中，已經建立相對完整的資料治理與法規基礎，因而在導入 AI 時具備一定的優勢。不過，從風險視角切入，決勝AI的挑戰絕不僅只於技術，能否建立系統性的治理機制、確保營運安全，以及有效回應法律與倫理挑戰，更是重中之重。
Edge AI 台灣 AI 發展的「邊緣」突圍 當前全球科技巨頭正陷入一場耗費巨量算力與參數的雲端大語言模型（LLM）軍備競賽。面對資源雄厚的跨國企業，台灣與其盲目追逐高耗能、高成本的雲端模型，更應發揮「軟硬整合」的既有優勢，將戰場轉向更具韌性、隱私性且具備在地價值的邊緣運算（Edge AI）。
訂閱電子報 邊緣 AI，台灣產業 AI 化的重要選擇 月初的一場閉門會議，在高通的支持之下，邀請多位產官學專家共同討論 AI 機器人 的趨勢和發展。在會議中可以明顯感受到，不同領域、甚至不同的職涯歷程，讓大家分別觀察到不同的痛點和問題。而透過這樣暢所欲言的對話方式，可以拉近對於這個新產業領域的理解和共識。
AI治理, 可信任AI, 產業案例, 觀點 放大並加快，AI風險治理也須快速迭代 李維斌認為，由於法律和規範往往落後於技術發展，若過早設下框架，容易抑制創新；但若完全跟隨技術，則可能缺乏前置規範來防範風險。對台灣而言，是選擇「規範先行的安全路線」，還是「標準化與創新並行的路線」，將是關鍵的戰略抉擇。
機器人, Edge AI, 觀點, 產業案例 台灣發展 AI 機器人的關鍵挑戰：方向與定位 當 AI 機器人從封閉的生產線走向 ICU 手術室、災難現場乃至國防領域，不同場域所在意的風險層次也就不同。相較於傳統工廠自動化，服務型機器人在非結構化環境中與人共處，這意味著「出錯」的代價不再是產線停擺，而是鮮活的生命安全、敏感的資安數據與國家防線。當這股技術浪潮推向「孤老照護」與「私人家庭」等隱私邊界，其引發的社會震盪將更勝以往。
