台灣 AI 國家戰略整合的架構/主權 AI 核心語料建置｜2026.04.29教育文化委員會
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影片說明
今天在教文委員會，我針對 #台灣AI國家戰略 、 #主權AI核心語料建置 質詢中研院、國科會及數發部。 💻 【台灣 AI 國家戰略】 目前台灣AI發展分成三塊在做 • 國科會：科研跟學門 • 中研院：學術標準跟倫理 • 數發部：推應用跟數位治理 但AI不是三塊拼圖，應該是一套系統。 🔸 政府有沒有一套真正整合的架構？ 🔸 誰來做最後的決策？ ▪️ 國科會副主委陳炳宇表示，行政院有平台做跨部會協商，決策是由行政院。 AI已進入高風險領域，比如：公共治理、醫療、法律、倫理規範，但目前卻停留在學術自律。 🔸 是否建立分級管理制度、風險評估 🔸 政府使用 AI 是否需向民眾揭露 🔸 有無明確時程規劃 ▪️ 數發部次長侯宜秀表示，各部會對產業的規範，會透過「風險分類框架」協助各部會盤點。政府目前是「指引」，但各部會積極配合。 🤖 【主權 AI 核心語料建置】 從 2024 年我剛上任就在追蹤 TAIDE ，「主權 AI」不只是模型，還包含語料、算力、長期維運。 我國合法語料僅約 100 GB，日本高達 25 PB，目前主流AI模型中文語料約 90% 來自中國。 目前三部會分別做👇 • 數發部：負責語料 • 中研院：負責內容 • 國科會：負責模型 🔸 有無主權 AI 整體戰略整合機制？ 🔸 三部會如何分工協作？ ▪️ 國科會副主委陳炳宇表示，雖分三單位，但是一起在努力，模型雖是國科會主導，但也有與中研院合作開發。 🔸 語料建設的量級目標與時程為何？ 🔸 是否足以支撐 TAIDE 未來模型需求？ 🔸 有無定期盤點？ 🔸 產業與實務資料如何進入語料庫？ ▪️ 數發部次長侯宜秀表示，語料在法規上有限制，因台灣著作權法規定與合理使用。數位部正草擬的《資料創新利用發展條例》希望有突破，目前透過語料庫建立授權機制，請各部會及民間廠商放進語料庫。 ▪️ 數發部次長侯宜秀接續表示，語料庫徵集先從中央再到地方，每 2-3 個月會盤點，年底也會有頒獎機制。 #繼續努力專業問政
本頁的資料來源與計算方式
影片的數字
- 公開統計
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- 圖上每個點是實際儲存的觀測，連線只為方便閱讀，不代表中間時間的測量值；沒有歷史觀測時不建立時間序列。
- 喜歡占互動
- 喜歡 ÷（喜歡＋不喜歡＋顯示留言），任一來源缺值時不估算。
- 字幕
- 只記錄來源是否提供字幕，尚未擷取逐字稿，因此字幕不列入標籤比對。
- 觀測分析
- 直播逐時／逐日最高同時在線取自所讀直播紀錄；讀取上限、略過與解析失敗的筆數列在「資料涵蓋範圍與解析限制」。
共同標籤
標籤來源：新文易數（tag.observe.tw）。共同標籤以文字比對影片標題與說明，不是 AI 判讀；命中不代表事件歸屬或立場，與頻道分類分開。標題或說明出現標籤，不代表影片主題；可能來自固定宣傳或版權文字。字幕尚未取得，不列入比對。
- 比對範圍
- 僅列出目前詞彙版本與影片標題、說明仍相符的比對結果；待比對或來源文字已變動的影片不列入，數量見「收錄與比對範圍」。
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- 「往前 N 日」包含今天與前 N 天，共 N+1 個台北日曆日（往前 7 日為 8 個日曆日）；指定起訖日期時以實際起訖日為準。日數、日期與小時條件同時套用。
- 命中片段
- 每支影片最多顯示 3 段，標示來自標題、說明或字幕；沒有片段時顯示「沒有命中片段」，來源文字缺漏時顯示「來源文字未提供」，不另行補寫。完整比對依據在影片頁的「共同標籤與比對依據」。
- 顯示排除
- 符合標籤顯示規則的詞（上游排除詞、雜訊、純數字或日期、長度不符，以及核定的來源或平台名稱、雙字通用詞、國家城市政黨詞、少數 YouTube 平台或宣傳用語）整詞不列入排行，但仍保留在原始詞彙池與比對證據中；原始詞彙池列出排除原因。雙字通用詞只依核定清單判定，包含它們的人名、事件或具體議題不會因此被排除。管理員也可以在排行上直接排除個別標籤，同樣只影響排行顯示，每次排除與恢復都留有紀錄。
- 說明欄樣板
- 同一頻道說明欄反覆出現的宣傳段落不列入比對。「24小時」這類詞只在這種重複宣傳段落中略過，出現在一般新聞內容時照常計入；這不同於整詞的顯示排除。
- 示例
- 列表與片段只是符合條件的影片例子，不能用來推算整體比例或全站失真程度；有效比對的影片比例只代表比對完成度。
- 觀看
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本頁資料範圍
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資料來源
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