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典範移轉下的高教重塑：從工具依賴走向 Agentic AI 教學生態系

2026年，科技發展跨越了一個決定性的分水嶺。隨著Anthropic Code、Antigravity、Codex、Cowork 與 Frontier 等具備高度自主規劃與執行能力的 AI 產品相繼問世，我們正式從「生成式 AI (Generative AI)」跨入了「智能體工作流 (Agentic Flow)」的新紀元。這不僅僅是技術的升級，更是一場席捲企業、製造、軍事與日常生活的跨域典範移轉。

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。

AI City, 主權AI, 可信任AI, 智慧城市, AI ACT

以AI City實踐台灣AI生態系商機

站在既有AI硬體元件及資訊系統零組件製造的優勢上，以城市為應用場域，在主權AI的基礎上，結合軟體廠商，共同打造全新的AI生態系，帶動城市與產業升級，是台灣稱霸AI硬體製造之後的重要發展方向，也是關鍵的下一步。

生成式AI, 數位轉型, 觀點

生成式 AI 衝擊新聞產業，「信任與真實」才是價值核心

觀察國際趨勢，可以發現主要民主國家對新聞 AI 的政策，已從初期的「促進創新」，轉向以「公共利益與社會風險控管」為核心。各國政策開始聚焦：出了錯誰負責？媒體是否具備揭露與事後問責的制度？這代表新聞 AI 議題已從技術升級，提升至民主治理的層次。

資料治理, 主權AI, 可信任AI, 觀點

從數據孤島到實證決策，台灣 AI 時代的治理解方

數據品質與標準化是數位轉型成功的關鍵，然而，落實數據治理在台灣行政實務上仍面臨諸多瓶頸。人工智慧科技基金會透過專家會議深度盤點數據轉型過程中的實務困局。本篇將聚焦於執行端的真實困境，提出資料治理應以實證決策為核心，藉此提升行政效率並解決高齡化等國安課題。

數位轉型, 資料治理, 創新, 觀點

以循證治理與法制藍圖，開啟台灣 AI 轉型路徑

人工智慧科技基金發揮「對話平台」的角色。期許透過多方對話，協助產官學界在資料創新的路徑上步調一致，共同解決法規挑戰，加速台灣數位轉型並建構穩固的主權 AI 發展藍圖。

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。

新創, 精選書單, 觀點

《泰山經濟學：從Spotify看善用破壞性創新轉型的八大原則》~推薦一本關於顛覆與轉型的必讀之作

各個產業數位化時，傳統的衡量方式會失去一大部分的真相，數位經濟無所不在，但相關的統計數字卻找不到。數位時代思考所謂的壟斷與實體世界產業的壟斷，是有相當不同的效應。面對複雜巨量資料海，要怎麼利用資料及如何戰略性思考，例如，如果市占率變小但是餅變大很多……。

精選書單, 觀點

經濟預測革命：從混沌理論到大數據的決策新科學

傳統經濟學和複雜經濟學從基本假設到方法論，都有相當大的差異。例如，傳統經濟學的基本假設「理性人」，假設人都是理性的，會根據預算限制進行計算，以追求利益與效用的極大化。但複雜經濟學將用更大的「生態系」框架，將人視為為生態系中的不同「物種」，會依照各自既定的行為模式採取行動，不一定會進行復雜的理性計算。