以循證治理與法制藍圖，開啟台灣 AI 轉型路徑

隨著全球人工智慧（AI）技術的迅速發展，優質數據已躍升為衡量數位國力的核心競爭基礎。

但什麼才是優質數據？數位發展部正積極推動促進資料創新利用發展條例，期待建立一套系統化、法制化的框架，為資料治理提供堅實的法源依據。預期這個條例有兩項重要影響，一是消弭政府機關與產業間的資料壁壘，並更進一步推動資料共享機制，建立一個具備高度活力的資料應用生態系。

然而，在邁向資料生態系的進程中，仍面臨多重挑戰，包括對於個資保護爭議、著作權爭議與 AI 訓練需求間的平衡，以及如何化解公部門長期存在的「法規恐懼」，進而拆解跨部會間的數據孤島，以建立具備國際競爭力的國家級資料交換平台，已成為當前產官學界最迫切的課題。

為此，人工智慧科技基金會透過定期召開專家會議，發揮「對話平台」的角色。期許透過這種定期持續且細緻的協作模式，透過多方對話，匯聚產官學研各界代表共同盤點實務困境，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。

在近期舉辦的一場「資料治理」專家會議中，與會專家們都確認，推動資料治理並非只為了監管，而是要實現真正有效的「科學決策」。

以醫療與長照體系為例，從目前政府的人口資料已預警未來 20 年內，台灣年輕勞動力將銳減 300 萬人，高齡人口則相對暴增。這意味著未來的核心挑戰在於「醫護勞動力短缺」而非「病床設施不足」。若無視數據警訊而盲目擴建硬體，不僅無法緩解急診壅塞，更可能導致醫療體系因資源斷鏈而陷入國安風險。

同時，「城鄉差距」的急遽惡化也是人口資料顯示出的警訊。分析顯示，即便在過去總人口仍增長 60 萬人的時期，全台 368 個鄉鎮中已有高達 224 個鄉鎮呈現人口衰退；隨著總人口邁入負成長，預計全台將有75％的鄉鎮面臨人口快速萎縮。

如果這樣的趨勢已無法逆轉，那各相關部會應如何透過資料勾勒出的人口流失軌跡，掌握偏鄉資源斷鏈的危機？實際上，以資料變化加入情境模擬，就可以找出有效的政策，將預算從「齊頭式分配」轉向「精準資源投放」，可以有效確保偏鄉與弱勢族群能受到妥善照顧。

在此同時，資料治理更是驅動國家財政轉型的關鍵。例如，面對2040年長照財務斷崖威脅，政府應該透過跨部會資料整合，識別出具備活力的健康長者，將資源重心從末端的「醫療救急」提前至前端的「預防性健康管理」。

在稅收因少子化而緊縮的趨勢下，唯有設定客觀的「成效指標」，才能強制預算回歸「價值導向」，揪出無效公共投資並確保經費精準對焦。透過數據揭示問題本質，將資料價值從「行政產出」提升至「決策核心」的轉型，已不再只是行政優化，而是確保國家強韌生存的生存課題。

下一個問題是，如何落實資料驅動治理的願景？會議中專家們的共識是，需要法制規範、技術與跨部會的行政協作共同配套。而第一步則是積極地縮短資料與決策間的距離，將資料轉化為應對國家挑戰、提升社會韌性的核心動能。

資料治理的核心在於建立一致性的法制與技術標準，以維護資料的品質、完整性與可用性。參考歐、日、韓、澳等國的治理經驗，儘管單一法律難以窮盡所有數位挑戰，但建立治理框架可以做為起步。因此，數位發展部已提出促進資料創新利用發展條例草案，並送交行政院審議中。

該條例的目標是在建立一個具備彈性且系統化的運作機制，並體現以下三大治理精神：

1.從「資料開放」跨向「資料共享」：積極推動 G2G（政府間）、G2B（政府與產業間）及 B2B（產業間）的資料流動。針對災害防救、氣候變遷及文化遺產等社會重大議題，建立標準化的資料共享與治理規範。

2.建立制度化的動態促進措施：由於資料技術更迭迅速，治理架構必須保有高度彈性；因此，透過基本計畫確定中長期目標，再由各執行機關配合預算、補助及輔導措施逐年執行、優化，以活絡國內的資料應用生態系。

3.達成個資保護與技術創新的平衡：條例中明確規範所有資料處理程序必須嚴格遵循個人資料保護法。同時，政府亦高度關注新興技術，並期待未來個人資料保護委員會成立後，能更進一步修正法規，以回應 AI 時代下龐大的數據訓練需求。

去年底啟動的「台灣主權 AI 語料庫」計畫，正解決 AI 訓練最迫切的「燃料」問題。針對著作權爭議，參考國際 Creative Commons (CC) 授權精神，在尊重著作權人意願下導入訓練。計畫整合中研院及各部會高品質政府出版品，目前已累積超過 11 億個詞元（Token）。

計畫核心在於推動「投入者亦是使用者」的共享機制，形成產業共榮生態。目前語料庫網站已吸引超過 3 萬次瀏覽，反映出全球開發者對「台灣在地脈絡」資料的高需求。主動提供精準的正體中文語料，能確保全球 AI 模型不遺漏台灣的語言與文化深度，守護數位世界的文化主權。

資料治理是一套制度化的「政策與標準」，為推動 AI 創新與資料應用，政府必須建立標準作業程序（SOP），包含權責劃分、通管機制與稽核制度，從制度面破除基層公務員長期存在的「法規恐懼」。

而AI時代的資料應用已從統計轉向模組訓練，風險隨之升級。治理框架必須納入「權力盤點」與「合規過濾」機制，涵蓋從資料採集到銷毀的「全生命週期」，並對標歐盟資料治理法案（DGA）。

值得注意的是，台灣人工智慧基本法目前傾向於「公法治理」，主要在倫理原則下要求各機關正確推動技術。機關應學習識別「應用分類」的風險，而非盲目照抄國際的分級制度。

為解決「風險不對稱」困境，政府應建立標準化合約範本與勾選制度。當法律責任界限明確，公務體系面對資料分享，才能從「保守防衛」轉向「安心開放」。此外，針對預算項目重疊問題，若能成立「國家級 AI 處理中心」，統一技術標準與運算資源，將有效避免重複開發，極大化行政效能與預算價值。

在目前的法制進程下，促進資料創新利用發展條例必須扮演補足治理框架的關鍵角色。雖然無法一步到位，但在缺乏母法的現狀下，此條例必須替代並補足治理框架。當治理機制完備，機關不再將資料流通視為洩密，台灣的 AI 生態系才能真正活絡，並在行政效能與資料安全間取得平衡。