精選書單, 觀點 全球防衛產業第二大勢力：歐洲防衛產業的國際共同研製趨勢 國際衝突不只是前線的交火，更牽動著背後支撐局勢的國防產業鏈。《國防產業地緣政治學》從全球視野出發，分別從全球與各別國家的角度，解讀國防產業發展趨勢、供應鏈變化，更分別介紹各國重要相關企業與它們之間的「競爭與合作」，解析「國防產業」跟「地緣政治」的密切關連。
資料治理, 趨勢 以數據洞察高齡少子化與城鄉裂解危機，驅動轉型策略 面對人口分布不均與鄉鎮凋零的雙重危機，傳統「一刀切」的資源分配模式已難以為繼。政府必須落實精準的數據洞察，為具備不同特性的區域擬定因地制宜的生存策略。專家提醒，施政不應僅盲目追隨區域的高齡占比，更應深入剖析整體人口結構的變遷本質。
觀點, 台灣產業AI化調查, 台灣AI新創地圖, 台灣AI生態系地圖, 可信任AI 2025 AIF 年度報告：從技術突破邁向治理與價值的轉折點 「對台灣社會重要，沒有人做但需要做、而且我們能做的事情，就要趕快做，」這是AIF多年堅持的主張。秉持推動台灣產業 AI 化的使命，整合產官學研能量，我們持續透過系統化調查與在地研究，致力於深入理解產業AI化的現況與挑戰，並且在許多企業的共同贊助下，進行多次量化及質化研究，以做為政府循政治理及企業掌握趨勢的重要依據。
人才培育, 資料治理, 策略觀點, 觀點 CIO 的生存戰 ─ 人才、資料與流程重構 過去我們總是在燃料不純（髒資料）且零件不足（人才荒）的情況下硬著頭皮開賽車，導致 CIO 必須不斷停下來救火。2026 年的生存戰略，是透過「濾油器（資料治理）」提煉高品質燃料，並引入「自動維修與輔助駕駛系統（AI 工具）」，在人力不增的情況下，依然能跑出十倍速的成績。
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。
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。
智慧醫療, AI治理, 產業案例, 觀點 郭昶甫：醫療 AI 的挑戰 永續及醫病關係才是核心議題 林口長庚醫院人工智慧核心實驗室主任郭昶甫表示，目前醫療 AI 的落地可分為三大面向：其一是資料治理，涵蓋合規使用、整理與訓練，最終進入臨床試驗並取得核可；其二是臨床部署，確保模型能順利嵌入既有流程與分工；其三則是持續監測，確保模型表現符合預期，並及時啟動修正。
新聞稿 AI 轉型七大風險！AIF 與思科發布台灣首份《可信任與韌性 AI 白皮書》，呼籲以「信任」為核心重塑數位韌性 《台灣可信任與韌性 AI 白皮書》深入訪談台灣政策擬定與組織經營者，進行質化研究，輔以前期量化問卷調查為基礎，結合AIF與思科專業與國際治理趨勢，聚焦生成式 AI 對全球「信任」與「韌性」體系的衝擊與轉變，並以在地觀點提出台灣產業適用的行動方針與 AI 治理藍圖。
算力, 主權AI, 觀點 從硬體霸權到應用新戰場：台灣算力產業的下一步 由於AI的技術原理使然，先進且可信任的硬體製造實力的確不可或缺，但缺乏質量足夠的數據，以及與其他資訊系統整合的基礎設施，絕對無法支撐起整體生態系發展。特別軟體產業的實力相對不足，是台灣在發展算力產業時，必須面對的核心挑戰。
