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《經濟五四三》誰讓台灣變成坐在AI金礦上的乞丐?

精華簡文

《經濟五四三》誰讓台灣變成坐在AI金礦上的乞丐?

圖片來源:shutterstock

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《經濟五四三》誰讓台灣變成坐在AI金礦上的乞丐?

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台灣具有許多完整的數據資料,為什麼這些資料不但很少被政府或學界使用,不同資料庫間整合更是少見?「失根」的人工智慧,使得台灣變成坐在AI金礦上的乞丐?

自從Alpha Go 擊敗全球頂尖棋士後,人工智慧(AI)開始取代大數據(Big Data)成為政府官員中最朗朗上口的科技詞彙。上從總統行政院長,下至部會首長都高調宣誓投資人工智慧。手筆最大的應屬科技部,宣布要用5 年投入新台幣 160 億元,發展AI的硬體設備、機器人、穿戴裝備,並建立AI的廠商聚落,一時全國上下可說沈浸在AI流行風中。

其實不論是人工智慧或是大數據,一個關鍵都在數據的取得,並將數據整合和加值。每當這些質疑浮現時,政府總說臺灣具有許多完整的數據資料,諸如長達數十年的健保醫療數據、社會保險、交通、教育和稅務資料,以及更長的農業土壤和氣象水文數據,這些不同數據資料庫若串連後,能夠有效加值做為臺灣發展人工智慧(或大數據)的利基。這些論點乍聽來相當有說服力,善用既有資料的確能讓台灣在數據競爭上帶來優勢。

空有資料寶藏,卻無法探勘

但實情是即便至今,這些資料不但很少被政府或學界使用,不同資料庫間整合更是少見,遑論提供民間機構來利用這些數據。

為什麼臺灣這些資料庫無法被整合和利用呢?這困境有外在的因素,也有內在的問題。

內在問題在於許多政府官員,心態上不認為這些數據能對政策有助益,反倒認為這些資料在保存上造成困擾。也就是這種心態,使得各部會對外界申請的資料使用,常常以一句不符合資料蒐集目的為由拒絕;即便被上級單位要求開放資料,也認為開放資料就是增加業務。在這種「生雞蛋無,放雞屎有」心態下,各部會官員對資料開放持相當保守態度。

更嚴重的問題來自於法律規範。

台灣很多政府資料在早期蒐集時,並沒有取得民眾知情或許可,但數據要事後重新取得授權又困難重重。而個資法施行後,政府機關每每談資料色變,幾乎所有申請使用都以違反個資來拒絕。特別當串連各種不同數據資料庫時,更以數據整合後對個人隱私風險提高為由拒絕。這個法律困境,即使當初張善政貴為行政院副院長(後來當行政院長),力主推動開放政府和大數據,都在這些行政程序上吃盡苦頭,直到卸任仍然無法推動政府資料的整合和加值。

個人今年剛好在史丹佛進修,發現美國開始仿照北歐國家建立資料中心,進行許多不同資料(稅務、戶口普查、醫療和教育等資料)串連。這些串連後資料,吸引不少年輕學者透過政府資料,評估政府政策的效果,並討論如何修正政策以提高效益。

美國如何突破?

當與這些學者討論資料串連所產生個資疑慮時。資料中心的學者基本上認為,現有資料串連技術已經改善很多,運用到敏感性資料時,可將個體資料加權平均後提供(如:同一里的所得資料),或是將資料轉換為分組後提供,就不會暴露個資。即便需要提供個人資料,但資料操作都在資料中心進行,電腦會詳細記錄所有操作細節,事後也能追蹤使用者是否違反規定,應能有效保障個人隱私。

當我詢問到政府對這類數據整合的支持程度,資料中心的學者們回答,目前各國都在大力推展資料整合和數據分析。而這些研究結果常常能反饋回政府施政,所以許多政府機關開始樂見其成。他反而很狐疑的問我說,難道台灣政府不支持,不想在未來的科技領域上領先嗎?

我想我沒辦法確定台灣在人工智慧能不能有突破,但要是不解決數據整合的問題,台灣的人工智慧發展應該還有很漫長的路要走。

 

 

 

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