利用 AI 簡政便民: 新竹縣政府與產業界交流座談會
人工智慧能在施政方面做甚麼
世界已籠罩在AI中
「AI為善」至為重要
今天座談會的主題是「文科簡政便民、服務產業升級」，我的題目是「縣政府與產業界如何合作共創簡政便民雙贏 (導入AI智慧)」，由於參加對象包括:
(一) 新竹縣政府一、二級機關暨鄉鎮市公所之公務同仁，(二) 新竹縣轄內中小企業團體、
(三) AI智慧園區、鳳山工業區進駐廠商。
我想最好的切人點可能是AI智慧能在施政方面做甚麼以及產生的影響，而由產業界提出需求，縣政府認真評估可行性與推行，
人工智慧 (AI) 近年來蓬勃發展，已漸影響世人生活各層面。如果說我們現時已被籠罩在「人工智慧」中，可能不算誇張。前幾年不可避免地開始注意到「數位科技」對人類生活影響越來越大，而其影響層面之深廣在幾年之間，有飛速的成長。由於個人與財團法人「中技社」有相當的淵源，因此我有機會協助「中技社」舉辦了四場研討會，分別是「人工智慧對科技、經濟、社會、政治、產業領域的挑戰與影響」(2018年2月22日)、「AI 時代社科文教之變革與創新思維」(2019年3月13日)、「AI智能應用對日常生活之翻轉與創新」(2019年8月23日)、「AI倫理治理與醫療防疫」(2020年10月16日)研討會，就各個面向加以研討，個人也從中學習到很多。
去年本「AI為善」理念研討，先挑選教育與產業 (製造與服務)兩個領域邀集該領域耕耘多年經驗豐富之專家與開發該領域AI科技專家，針對各領域AI技術能貢獻之處與適合台灣投入的方向，進行多場專家討論會議，每場各由一位專家分享論述，再進行討論，彙整重要論述與建議，向教育部與相關主管機關部會提出建言。同時為達到針對社會大眾科普推廣認知目的，也規劃大型的研討會，首場「AI在教育領域應用」研討會原定5月27日舉行，因疫情而延至9月7日舉行。
與本座談會「簡政便民」主題息息相關的是前行政院研究發展考核委員會主任委員、前花蓮縣政府副縣長朱景鵬教授分享的「AI 對公共行政之影響」，內容包括 一、公共行政是什麼，二、AI 的定義：從公共行政的觀點，三、AI 能幫政府做什麼，四、AI 與公共治理的問題與挑以及五、AI 與公共行政的未來想像。
在座有許多公共行政專家。我就跳過公共行政定義，而從公共行政的觀點定義AI:
1. 應用 AI 提升生產力，
2. 公民服務平台，
3. 用數據化、自動化來協助解決公共議題。
4. 透過認知技術 (Cognitive Technologies) 對所有公部門所產生革命性的影響，例如 AI 可以聽、可以讀、可以說，但是它有沒有情緒 (emotion)，這就是人類無止盡的努力方向。
再者，AI 能夠幫助公務員找到提升工作、服務效能的模式及自動化的手動流程的解決的方式，這裡面含括數據匹配 (matching data)、模式建立 (patterns)等。從公務系統需求角度，AI 的功能有四，第一、將標準化工程予以稍微舒緩(relieve)；第二、自動化分解工作任務 (split up)；第三、能簡化支持系統 (replace)，替代一些不需要的人工；第四、增加處理公共事務的能力(augment)。
以上報告，還望各位先進指教，將不勝銘感。
在座有許多公共行政專家。我就跳過公共行政定義，而從公共行政的觀點定義AI:
1. 應用 AI 提升生產力，
2. 公民服務平台，
3. 用數據化、自動化來協助解決公共議題。
4. 透過認知技術 (Cognitive Technologies) 對所有公部門所產生革命性的影響，例如 AI 可以聽、可以讀、可以說，但是它有沒有情緒 (emotion)，這就是人類無止盡的努力方向。
再者，AI 能夠幫助公務員找到提升工作、服務效能的模式及自動化的手動流程的解決的方式，這裡面含括數據匹配 (matching data)、模式建立 (patterns)等。從公務系統需求角度，AI 的功能有四，第一、將標準化工程予以稍微舒緩(relieve)；第二、自動化分解工作任務 (split up)；第三、能簡化支持系統 (replace)，替代一些不需要的人工；第四、增加處理公共事務的能力(augment)。
三、AI 能幫政府做什麼
美國是 AI 發展的主要領導國家，據美國經驗，AI 除了能夠節省人力、提升工作效能之外，還能應用在法律上防止犯罪，譬如多如牛毛的法律判例、判決個案，皆可以透過 AI 來進行研究分析，節力省時。美國有很多公民參與案例，如紐約市社會服務部、美國公民和移民服務、亞特蘭大消防救災預警系統等。
從 1998 年起，臺灣開始推動電子化政府，目前已邁入第五階段(2017-2020 年)，DIGI+方案下服務型智慧政府，目標希望達成提供便捷服務和落實透明治理，這些都是二十年來一步一腳印慢慢累積的。現階段，則要去思考 AI 工具如何導入才能夠提供更優質、更便捷，以及更具創新作為與人性化的服務。
對 AI 公共行政而言，從不同的經驗裡可以發現到資料安全、隱私保護、協商 AI 合約、公民參與是成功的關鍵。
四、AI 與公共治理的問題與挑戰
對於 AI 與公共治理，需要關注的至少有四個問題，第一個問題是誰擁有這個權力來規範或者律定治理體系；第二個問題是公民對社群媒體的信任度，現在經常發生假新聞 (Fake News)，社群媒體如何讓民眾信任；第三個問題是透明化的原則如何融入至公共行政領域的治理體系；第四個問題是個人隱私權的保護應如何執行。
關於 AI 和風險社會，第一是人為化風險、第二是制度化風險、第三是技術性風險，以及第四是全球性風險。歸結到組織化的不負責任。舉例來說，開發 AI 領域所伴隨的風險如造成失業率增加，已經形成國際社會生態的問題，AI 是福還是禍，是須要嚴肅以對的問題。
五、AI 與公共行政的未來想像
相關問題是機器做決策，是否會造成更多政策失靈? AI 演算的偏差及數位獨裁。我們可以思考政府有沒有需要透過 AI 來重塑、政策是否要透過 AI 來調整？某種程度上 AI 的確是一個非常好用的工具，但是最終做決定的還是人類。
歐盟推動 AI 的經驗呈現出四大障礙，就是穩定 (robustness)、可靠 (reliability)、準確 (accuracy)、延伸 (scalability)，前述四項是技術上碰到的問題，但是其他的 AI 障礙如像倫理 (ethical)、法律 (legal)、社會 (societal) 考量等就不是一般技術可以克服的問題了。
美國是 AI 發展的主要領導國家，據美國經驗，AI 除了能夠節省人力、提升工作效能之外，還能應用在法律上防止犯罪，譬如多如牛毛的法律判例、判決個案，皆可以透過 AI 來進行研究分析，節力省時。美國有很多公民參與案例，如紐約市社會服務部、美國公民和移民服務、亞特蘭大消防救災預警系統等。
從 1998 年起，臺灣開始推動電子化政府，目前已邁入第五階段(2017-2020 年)，DIGI+方案下服務型智慧政府，目標希望達成提供便捷服務和落實透明治理，這些都是二十年來一步一腳印慢慢累積的。現階段，則要去思考 AI 工具如何導入才能夠提供更優質、更便捷，以及更具創新作為與人性化的服務。
對 AI 公共行政而言，從不同的經驗裡可以發現到資料安全、隱私保護、協商 AI 合約、公民參與是成功的關鍵。
四、AI 與公共治理的問題與挑戰
對於 AI 與公共治理，需要關注的至少有四個問題，第一個問題是誰擁有這個權力來規範或者律定治理體系；第二個問題是公民對社群媒體的信任度，現在經常發生假新聞 (Fake News)，社群媒體如何讓民眾信任；第三個問題是透明化的原則如何融入至公共行政領域的治理體系；第四個問題是個人隱私權的保護應如何執行。
關於 AI 和風險社會，第一是人為化風險、第二是制度化風險、第三是技術性風險，以及第四是全球性風險。歸結到組織化的不負責任。舉例來說，開發 AI 領域所伴隨的風險如造成失業率增加，已經形成國際社會生態的問題，AI 是福還是禍，是須要嚴肅以對的問題。
五、AI 與公共行政的未來想像
相關問題是機器做決策，是否會造成更多政策失靈? AI 演算的偏差及數位獨裁。我們可以思考政府有沒有需要透過 AI 來重塑、政策是否要透過 AI 來調整？某種程度上 AI 的確是一個非常好用的工具，但是最終做決定的還是人類。
歐盟推動 AI 的經驗呈現出四大障礙，就是穩定 (robustness)、可靠 (reliability)、準確 (accuracy)、延伸 (scalability)，前述四項是技術上碰到的問題，但是其他的 AI 障礙如像倫理 (ethical)、法律 (legal)、社會 (societal) 考量等就不是一般技術可以克服的問題了。
最後，如果 AI 要在公共行政領域有效率的發展，必須符合四個條件，第一是透明 (Transparency)、第二是誰來負責 (Accountability)，釐清責任歸屬、第三是公民參與 (Participation / Civilian Engagement)，只有前面三個項克服了，才能得到有效率 (Efficiency) 的政府。
從技術的角度來看，基本上AI就是根據很多的數據資料 (即大數據)，透過機器學習，做合理的推論。在產業應用上我們已經看到影像辨識、商品推薦、搜尋引擎、語言翻譯、資安防護、防金融詐欺、自動駕駛，以及智慧製造方面等很多成功的應用。台灣製造業，有很多AI技術可以應用的地方，比如以辨識技術找出瑕疵品、優化裝配生產線、優化(有複雜配方與製程參數的)半導體製造流程、機台故障之診斷與預防保養、生產決策等；也可藉由AI技術做學習而自動化，這些都已是台灣製造業的實際應用，所以AI的確可在製造業發揮很大的助益，而且效益也應該是最大的。
從技術的角度來看，基本上AI就是根據很多的數據資料 (即大數據)，透過機器學習，做合理的推論。在產業應用上我們已經看到影像辨識、商品推薦、搜尋引擎、語言翻譯、資安防護、防金融詐欺、自動駕駛，以及智慧製造方面等很多成功的應用。台灣製造業，有很多AI技術可以應用的地方，比如以辨識技術找出瑕疵品、優化裝配生產線、優化(有複雜配方與製程參數的)半導體製造流程、機台故障之診斷與預防保養、生產決策等；也可藉由AI技術做學習而自動化，這些都已是台灣製造業的實際應用，所以AI的確可在製造業發揮很大的助益，而且效益也應該是最大的。
在產業方面，關注對台灣製造業的發展更有助益AI關鍵技術的布局與開發，規劃下列三場座談會，分別就高科技產業。傳統的中小企業以及新創產業研討。希望藉由不同產業面向的討論，勾勒出台灣應優先致力發展的AI應用在製造領域之方向，讓台灣的製造業再晉級，保有競爭優勢。第一場「AI 於高科技製造產業與影響」座談會已於3月30日舉行，其他兩場因疫期升溫而暫緩。
在「AI 於高科技製造產業與影響」研討會中，有三個主要的討論重點，一個是從應用面，包括半導體產業、面板、電子製造業都是台灣非常重要的產業，探討這些場域的AI智慧製造應用；其次是從解決問題提供者面，包括AI、物聯網、5G、大數據等，目前都有一些新的挑戰跟機會，第三則是從供給端與需求端來看，整個AI智慧製造對台灣經濟的影響，再擴大對社會還有政治上面的影響和政策意涵。
一. 高科技
(一) 討論主軸：為了台灣高科技產業持續發展，保持競爭力，台灣應致力那些AI科技面向之研發
1. 提升製程良率，
2. 異質整合，
3. 輔助愈趨複雜之品項設計與開發，並加速開發時程，
4. 促進ESG之執行與管理等。
二. 中小企業
(一) 討論主軸：協助台灣中小企業數位化轉型，應致力開發之AI應用技術方向
1. AI於中小企業與傳統產業之應用，
2. 智慧製造解決方案（如AI、物聯網、5G、大數據等）之挑戰與機會，
3. AI智慧製造於經濟發展之意涵，
4. AI對於社會與政治的影響等。
三. 新創公司
(一) 討論主軸：協助台灣中小企業運用AI技術創造商業價值並解決產業痛點，應致力於那些全方位解決方案之AI科技開發
1. 資料中心解決方案，
2. 預學習模型加速製造，
3. 瑕疵檢測解決方案，
4. 設備運維解決方案等。
(一) 討論主軸：為了台灣高科技產業持續發展，保持競爭力，台灣應致力那些AI科技面向之研發
1. 提升製程良率，
2. 異質整合，
3. 輔助愈趨複雜之品項設計與開發，並加速開發時程，
4. 促進ESG之執行與管理等。
二. 中小企業
(一) 討論主軸：協助台灣中小企業數位化轉型，應致力開發之AI應用技術方向
1. AI於中小企業與傳統產業之應用，
2. 智慧製造解決方案（如AI、物聯網、5G、大數據等）之挑戰與機會，
3. AI智慧製造於經濟發展之意涵，
4. AI對於社會與政治的影響等。
三. 新創公司
(一) 討論主軸：協助台灣中小企業運用AI技術創造商業價值並解決產業痛點，應致力於那些全方位解決方案之AI科技開發
1. 資料中心解決方案，
2. 預學習模型加速製造，
3. 瑕疵檢測解決方案，
4. 設備運維解決方案等。
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