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。
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。
智慧醫療, 資料治理, 人物訪談, 產業案例, 觀點 標準化、築護城河 建構台灣智慧醫療生態系 當醫學中心競相展示AI應用成果，看似百花齊放，但往往只是單點成功，無法帶動真正的轉型 。為了跨越這道鴻溝，衛福部從資訊系統標準化開始，終極目標是打造無可取代的智慧醫療生態系。負責推動這項重責大任的衛福部資訊處處長李建璋，詳細說明台灣智慧醫療的佈局與策略。
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。
6G, 觀點 6G 通訊網路就是 AI 網路：AI 原生驅動與價值主張 如果說 5G 的核心在於「連接萬物」，那麼 6G 的核心是「理解並協同萬物」。它的價值最終在於為各垂直產業提供極致能力，使機器協作、即時模擬與智慧自治成為可能，推動智能化、低碳化與柔性化的產業轉型。
主權AI, 可信任AI, 生成式AI, 觀點 史丹佛大學 HAI：2026 AI 告別浮誇炒作，進入務實評估時代 史丹佛大學人本人工智慧研究中心（HAI）在去年底釋出的報告中，為 2026 年 AI 趨勢定下「務實」的基調。報告提及，醫療保健領域將正式進入「ChatGPT 時刻」，然而 AGI 還不會到來，而AI 的真正價值將從炒作轉向務實。這也意味著，市場將開始嚴肅評估：一切的 AI 投資，是否真的物有所值？
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。
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。
