人才培育, AI素養, 策略觀點, 觀點 從美國「AI 素養框架」，重新思考台灣「AI 人才」 美國 AI 人才素養框架的第二部分，是七個「有效交付原則」，也就是如何在組織內推動 AI 素養。這是特別值得參考的提醒，因為台灣許多企業、公部門組織仍然停留在「只要上過課就是人才」的迷思中，忽略組織必須創造環境，才能夠讓AI落實在真實的營運場域中。
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。
AI Agent, 創新, 觀點 AI 代理人時代來臨 重塑企業管理與經濟體系 然而，AI Agent 的出現不只是改變企業管理模式，更可能催生一個全新的經濟體系：AI Agent Economics (AI 代理人經濟)。在未來的數位世界中，AI Agent 不只是工具，而可能成為一種「經濟主體」。
策略觀點, AI Agent, 觀點 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。
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……。
