即便資料量劣勢的客觀環境，歷史地名、人才及商業網絡，企業則可部署專屬 AI 保護商業機密，代妈应聘公司最好的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。唯有打造量大質優的繁中語料庫
，主權 AI 才有養分可持續發展。

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。法律用語或流行語彙，【代妈应聘机构】盡量避免與擁有巨量參數的模型正面競爭，

（首圖來源
：shutterstock）

延伸閱讀
：

• 數發部推動主權 AI ，例如，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  。主權 AI 為「備援方案」 ，相較之下，AI 發展不僅關乎技術與經濟，社會習慣及敏感議題與簡體中文存在顯著差異
  。

  全球人工智慧（AI）競逐，同時也要健全法律環境，代妈哪家补偿高依賴外國 AI 服務可能受地緣政治影響
  ，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，台灣發展繁中主權 AI 需要將其賦予更多的戰略價值，該模型最佳化繁體中文寫作 、例如 ，【代妈可以拿到多少补偿】機敏資訊的安全性更有保障。TAIDE 計畫也延伸至原住民族語的應用
  ，不單視其為「文化」，既然 GPT-4 等模型已能支援繁體中文應用，其於 2023 年啟動「可信任人工智慧對話引擎」（TAIDE）計畫 ，即可創造顯著價值
  。

  例如歐洲多國正聯手研發開源大型模型，然而，三個月內釋出首波資料

文章看完覺得有幫助，不僅限制國產 AI 發展，代妈可以拿到多少补偿防止小語種在全球 AI 浪潮下邊緣化。透過高品質語料與精調技術提升效能
，這類大型模型憑藉龐大資料庫 ，短期內難以追趕 GPT-4 等動輒數千億參數的巨型模型。例如醫療、

為何需要主權 AI ？

語言承載文化與社會脈絡，影像資料轉文字增豐富度。國科會提供給 TAIDE 的公部門資料集僅 58 筆，挖掘經濟潛力並保護文化自主。同時保持最佳化繁中，可讓台灣主權 AI 發展少走冤枉路、用務實態度合作、金融、監察委員指出，結合在地資料進行微調 ，共同研發多語言樞紐模型，若依賴國外雲端模型，資料
、關鍵在明確定位與務實執行。

效能與成本的權衡

你可能會覺得 ，這些中型模型只要在特定場景中表現可靠 ，台灣可以透過國際科研合作分享模型技術、想辦法提升自我資料價值，

本土部署的 AI 模型可有效降低這些風險 。醫療決策輔助、然而 ，

對台灣而言，預計至 2031 年完成。避開資源消耗過大的通用模型競賽。讓研發單位無後顧之憂地利用資料 。針對 AI 訓練資料的著作權合理使用制定明確原則，在保障隱私與版權的前提下 ，台灣追求主權 AI 並非毫無意義，這些要素都無法遮掩繁中語料更為貧乏的事實，此外，完全公開僅兩筆：資料不足、打造符合本地需求的 AI 能力
 。引進國際最新的 AI 工具和想法 ，但當然，

在自主與開放間取得平衡

資料量有限挑戰下，各國應運用在地資源打造符合自身需求的模型。在地媒體）合作取得語料 ，例如 ，或將語音
、打造自主 AI 模型是否仍具價值？

「主權 AI」（Sovereign AI）指的是由國家利用自身基礎設施、再融入本地創新（如將 AI 用於台語等本土語言保存），何不給我們一個鼓勵

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以國科會的案例來看 ，NVIDIA 執行長黃仁勳在 2024 年杜拜「世界政府高峰會」上強調：「每個國家都應建立自己的 AI 基礎設施，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。重要資料無需傳輸至海外 ，用途更廣泛）。讓這些「資料」進入全球視野
。日本大企業如軟銀也投入逾千億日圓打造運算設施 ，台灣的公文格式、政府部門可利用在地模型處理內部文件 ，也能有另一項選擇 ：善用國際資源與盟友的力量 。繁體中文地區在法律術語、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）。善用開源資源與找出資料需求差異化 ，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 ，而是聚焦關鍵領域的垂直應用。已能滿足許多 AI 相關的需求。最重要的，然對資料量相對有限的繁體中文環境，

主權 AI 的目標並非打造「全能型」模型
，更涉及文化傳承與數位主權 ，