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隨著生成式AI技術的爆發性發展,全球經濟結構和公務員體系正經歷巨大變革。根據 聯合國貿易和發展會議 (UN Trade and Development, UNCTAD) 報告,AI預計影響全球高達40%的職位。對公部門而言,這波浪潮不僅是效率工具革新,更是國家治理符合數位時代要求的戰略需要。AI研發的高度集中使多數國家面臨「技術邊緣化」風險;因此,各國政府必須策略性地建構公務人員的AI能力,確保其能負責任地應用AI,並將應用與倫理、安全、公平與透明的治理框架緊密結合。本文將比較主要經濟體在公部門AI能力建構上的頂層設計、培訓策略與工具導入情況,旨在為台灣公部門的AI人才發展與應用策略提供具體優化建議。
成功的公門AI應用取決於一套嚴謹的治理與能力框架。全球AI治理核心聚焦於倫理、安全、公平與透明,並要求AI系統部署遵循「明確目標、評估可行性、風險評估、優先排序、試點測試到持續監控」的六步驟生命週期流程。公務員所需的能力已轉向更廣泛的AI素養,涵蓋策略決策者對倫理風險的判斷、中階主管對數據隱私的理解,以及基層公務員對工具的安全操作。
國際公部門AI策略框架與頂層設計比較
策略主軸在「創新加速驅動」與「風險法規導向」之間權衡
韓國以「全民 AI 人才發展計畫」為核心,目標躋身全球前三強,並將成立「國家人工智慧戰略委員會」作為最高層級政策機構。歐盟則以法規先行,透過《AI Act》建立基於風險分級的治理模式,使合規性成為公門AI採用的首要議題。日本採取積極的需求側示範,關鍵機制是要求各部會任命首席AI官員(Chief AI Officer, CAIO),將AI系統導入的風險責任直接落實到部門。美國策略仰賴行政指令與中央協調,像是美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)指令,確保聯邦機構遵循安全、隱私、倫理與法律框架。台灣策略則為人才能力建構與實際應用孵化並行,藉由「TryAI 政府 AI 實驗站」孵化了多個 AI 應用實務。
AI倫理、安全與法規遵從框架
AI 的廣泛應用帶來數據隱私等新挑戰。英國頒布《AI Playbook》指導公務員負責任地使用AI;美國政府與OpenAI合作導入ChatGPT Enterprise時,將數據安全和隱私作為強制性要求,OpenAI承諾不會利用聯邦使用者的資料來訓練其模型,這已成為全球政府安全導入商業LLM的最低安全門檻。國際框架皆強調AI應用的六步驟生命週期管理,要求對模型輸出進行持續監控。
【本文未完,完整內容請見《北美智權報》393期:全球科技智財權戰略與執法趨勢深度分析:從三星/京東方OLED和解到Masimo案】
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