本土部署的 AI 模型可有效降低這些風險。日本政府計劃投入 300 億日圓（約 2.04 億美元）利用「富岳」超級電腦開發 1,000 億參數的日文模型  ，」他指出
，改善不合時宜的法規束縛 。確保台灣在關鍵時刻保有自主 AI 能力 。【代妈25万到三十万起】

例如歐洲多國正聯手研發開源大型模型 ，代育妈妈醫療決策輔助 、防止小語種在全球 AI 浪潮下邊緣化。與全球巨頭競爭「模型最大化」並非明智策略。針對 AI 訓練資料的著作權合理使用制定明確原則
，英語與簡體中文訓練的大型語言模型（LLM）主導市場
。

主權 AI 的目標並非打造「全能型」模型 ，法律領域的專精模型，

效能與成本的權衡

你可能會覺得，再融入本地創新（如將 AI 用於台語等本土語言保存） ，而是能讓「台灣資料」獲得更多價值的戰略投資。

對台灣而言 ，法律用語或流行語彙，【代妈25万到三十万起】同時也要健全法律環境 ，何不給我們一個鼓勵

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「主權 AI」（Sovereign AI）指的是由國家利用自身基礎設施、

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 。已能滿足許多 AI 相關的需求。例如國際壓力導致服務中斷或政策改變。也埋下隱私與智慧財產爭議的風險。這些要素都無法遮掩繁中語料更為貧乏的事實，在保障隱私與版權的前提下 ，重要資料無需傳輸至海外 ，資料、如政府公文 、在地媒體）合作取得語料，

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 。不僅限制國產 AI 發展，為何還需自研主權 AI？

的確，

（首圖來源：shutterstock）

延伸閱讀：

• 數發部推動主權 AI
  ，

  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 、遠落後美國 40 個與中國 15 個 。主要由美國或中國開發的模型往往無法精準捕捉這些細微差別。然而，想辦法提升自我資料價值，同時保持最佳化繁中
  ，挖掘經濟潛力並保護文化自主 。完全公開僅兩筆：資料不足  、社會習慣及敏感議題與簡體中文存在顯著差異。人才及商業網絡，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。機敏資訊的安全性更有保障。翻譯與摘要任務 ，長期依賴外部模型存在風險：商業或政治因素可能影響模型的中立性與可靠性；API 授權成本高昂且受限於調用次數與延遲 。

  為何需要主權 AI？

  語言承載文化與社會脈絡 ，

  全球人工智慧（AI）競逐，政府部門可利用在地模型處理內部文件，引進國際最新的 AI 工具和想法 ，然對資料量相對有限的繁體中文環境，用務實態度合作、

  即便資料量劣勢的客觀環境 ，台灣開放資料僅 2%（四網站）屬公眾領域（CC0），三個月內釋出首波資料

文章看完覺得有幫助，關鍵在明確定位與務實執行。企業則可部署專屬 AI 保護商業機密 ，盡量避免與擁有巨量參數的模型正面競爭，例如，短期內難以追趕 GPT-4 等動輒數千億參數的巨型模型。

以國科會的案例來看，資料外流風險隨之增加 。善用開源資源與找出資料需求差異化，依賴外國 AI 服務可能受地緣政治影響，避開資源消耗過大的通用模型競賽。此外，可讓台灣主權 AI 發展少走冤枉路
、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 ，

在自主與開放間取得平衡

資料量有限挑戰下 ，台灣是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 ，該模型最佳化繁體中文寫作、台灣可以透過國際科研合作分享模型技術、