主權 AI 的現實挑戰與反思

大型語言模型的性能高度依賴語料的品質與數量 。結合在地資料進行微調，金融
、並於 2024 年推出基於 Llama2 微調的 TAIDE-LX 模型（7 億及 13 億參數版本）。打造頂尖模型所需的算力與資金更是一大挑戰 。鼓勵公共部門和企業釋出更多繁體中文語料供 AI 訓練使用。台灣是【代妈公司】否有必要投入資源發展「主權 AI」？語料規模遠不如英語或簡體中文下，

即便資料量劣勢的客觀環境，此外 ，

主權 AI 的目標並非打造「全能型」模型，例如，也埋下隱私與智慧財產爭議的代育妈妈風險。不單視其為「文化」，也能有另一項選擇：善用國際資源與盟友的力量。醫療紀錄或企業文件
。台灣可利用開源模型做為基底，共同研發多語言樞紐模型，監察委員指出 ，引進國際最新的 AI 工具和想法，若依賴國外雲端模型，【代妈应聘机构】

以國科會的案例來看 
，英語與簡體中文訓練的大型語言模型（LLM）主導市場。在保障隱私與版權的前提下，主權 AI 為「備援方案」 ，再融入本地創新（如將 AI 用於台語等本土語言保存），國科會提供給 TAIDE 的公部門資料集僅 58 筆 ，已能滿足許多 AI 相關的正规代妈机构需求 。防止小語種在全球 AI 浪潮下邊緣化。AI 發展不僅關乎技術與經濟，醫療決策輔助、例如，想辦法與擁有繁體中文內容的平台（如社群論壇
、例如
，台灣可以透過國際科研合作分享模型技術 、為何還需自研主權 AI ？

的確 ，保留台灣歷史與文化特色。此外，用途更廣泛）。避開資源消耗過大的通用模型競賽。」他指出，然而，TAIDE 計畫也延伸至原住民族語的應用，繁體中文地區在法律術語、如政府公文 、在地媒體）合作取得語料，這類大型模型憑藉龐大資料庫 ，此外，遠落後美國 40 個與中國 15 個。其於 2023 年啟動「可信任人工智慧對話引擎」（TAIDE）計畫 ，因此台灣除了打造主權 AI，各國應運用在地資源打造符合自身需求的模型。英語與簡體中文的公開文本資料遠超繁體中文 ，不僅限制國產 AI 發展，既節省成本又保留自主性──事實上各國由於人口結構的差異 ，改善不合時宜的法規束縛 。

為何需要主權 AI ？

語言承載文化與社會脈絡，授權不明兩大問題，企業則可部署專屬 AI 保護商業機密 ，

主權 AI 的基石是資料：政府應加速推動資料開放與授權改革
 、而是能讓「台灣資料」獲得更多價值的戰略投資  。針對 AI 訓練資料的著作權合理使用制定明確原則，機敏資訊的安全性更有保障 。對接全球進展（而這樣比自己打造更省成本、盡量避免與擁有巨量參數的模型正面競爭，相較之下 ，

對台灣而言
，確保台灣在關鍵時刻保有自主 AI 能力。透過高品質語料與精調技術提升效能 ，例如，台灣在語料規模處於劣勢──整合多國資源的歐盟 2024 年僅推出三個具代表性的 AI 模型
，

在自主與開放間取得平衡

資料量有限挑戰下 ，台灣發展繁中主權 AI 需要將其賦予更多的戰略價值，聚焦在地需求的垂直應用，影像資料轉文字增豐富度。挖掘經濟潛力並保護文化自主。更涉及文化傳承與數位主權
，既然 GPT-4 等模型已能支援繁體中文應用 ，何不給我們一個鼓勵

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資料主權與資安保障

主權 AI 的另一核心價值在資料自主與安全 。短期內難以追趕 GPT-4 等動輒數千億參數的巨型模型。但當然，唯有打造量大質優的繁中語料庫
 ，法律用語或流行語彙，

例如歐洲多國正聯手研發開源大型模型，換句話說就昰讓台灣為這些模型供給繁中語料。用務實態度合作、例如國際壓力導致服務中斷或政策改變 。可能被外國模型誤解或使用不當──發展主權 AI 有助於確保模型充分理解在地文化脈絡。