可信任AI, 主權AI, 資料治理, AI治理, AI治理框架, 人工智慧, 趨勢 從中央指引到地方落地的挑戰與突破（二）：AI 治理的多重挑戰，風險的分類與邊界該如何劃分？ 當人工智慧從「輔助工具」進化為能自主判斷、執行任務的「代理人」，政府部門的治理難題也隨之升級。過去談 AI 治理，多半聚焦於資料該怎麼盤點、風險該如何分級；但當 AI 開始導入後，一個更根本、也更尖銳的問題浮上檯面：權限的邊界該畫在哪裡？一旦 AI 犯了錯，究竟該由誰負責？
主權AI, 可信任AI, 資料治理, AI治理, AI治理框架, 人工智慧, 趨勢 從中央指引到地方落地（一）：AI 治理的多重挑戰，情境與用途是關鍵 隨著《人工智慧基本法》今年1月正式施行，數位發展部已依法在7月公布《人工智慧風險分類框架》，資料治理相關指引則仍在研擬階段，台灣的AI治理架構正逐步成形。然而，當AI浪潮席捲公部門，地方政府與第一線實務單位在推動治理落地時，卻正經歷著轉型陣痛。從跨局處的資料盤點、AI與既有工作流程的整合，以及時程與預算壓力之外，更要面臨專業人力不足、權責劃分不清等現實考驗，政策落地的真正挑戰才正要開始。
主權AI, 可信任AI, AI基本法, 人物訪談, 觀點 數位發展部部長林宜敬：人工智慧基本法與主權AI 台灣在「人工智慧基本法」中確立七大治理原則，分別是永續、自主、隱私、資安、透明、公平、問責，並由國科會擔任主管機關。在法案中也規定，「數位發展部應參考國際標準或規範，推動與國際介接之人工智慧風險分類框架，並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。
趨勢, 主權AI, 可信任AI 2026AI 影響力峰會落幕 打造協作、信賴、韌性且高效的 AI 平台成全球共識 2026「India AI Impact Summit」上月甫於新德里Bharat Mandapam落幕，本次峰會重要的成果之一，是全球 92 個國家與國際組織共同通過《新德里 AI 影響力宣言》（New Delhi Declaration on AI Impact），圍繞七大支柱，以打造協作、信賴、韌性且高效的 AI平台，這也反映了全球在利用 AI 推動經濟增長與社會福祉方面達成了廣泛共識。
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。
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。
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。
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。
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。
