[AI洞見]AI產業化還是產業AI化？我對於AI應用的看法|數位時代 BusinessNext

AI的研究已有50多年，近年在大量資料與機器運算關鍵技術突破等因素下，AI在應用上有極大的進展，其中最熱門的應用有無人車、AI醫療、AI金融與AI農業。

AI的突破，最有名戰役堪屬AlphaZero，下棋下到天下無敵，事實上，AI也可以用來玩video遊戲呢! （筆者30年前用一台PC接攝影機對著另一台PC控制它的鍵盤，玩Tetris，也算做過AI吧?!）。

AI的應用包羅萬象，例如：科學家用AI找其他太陽系行星，警察用來判斷嫌疑犯有沒有說謊，用臉部辯識為門禁把關，作家用AI幫忙寫哈利波特續集大綱，AI還可以寫現代詩集，作曲，編電影短片的劇本，維基百科用AI輔助編輯，AI報導體育新聞，AI作即時翻譯。

對於一般人的日常生活，AI也有許多用途，例如: 購物網站很久以前就用AI推薦產品了（最新的AI還可以對於同一個推薦商品，依據不同的客戶，用不同的推薦圖案），客服機器人（Chatbot），求職網站使用AI做職業配對，會計師事務所用AI大量閱讀合約，節省稽核人員的時間。在選舉期間，AI也被運用來預測某一地區政黨投票的傾向，AI的應用真是到了演化史上「寒武紀大爆發」的年代。

活下來的AI公司

有一部電影的名言，「生命總會找到出路」，可是事實上，地球從有生命以來，99%的物種都消失了，現今的AI新創公司很多有可能會消失，就像2000年的網路泡沫。

可是，就如同地球上的生物，絕種的雖然很多，存活下來的物種卻是越來越聰明，其中最聰明的物種──人類──主宰了整個地球，由此讓我們聯想會不會將來AI存活下來的新創公司，將主宰了整個產業？

這是有可能的，但是機率很低，因為像Google跟Facebook這類的Internet巨人一定不會讓這種事情發生，不但如此，他們正在大量網羅世界上頂尖的AI工程師，讓自己再次走在新科技的浪頭上。

現在AI的新創，跟2000年的新創所面臨的產業與環境的挑戰確有其相似與相異之處，相同的是沒有獲利但是估值很高，但不同的是當今的產業巨人，已經在做很多AI新創公司的事情（甚至我們可以說是模仿）。可以確定的是，當年的Internet幾乎影響了所有產業，現今的AI應該也很有可能。

+AI比較可以找到「獲利」的應用

所以什麼樣的AI新創會留下來? 什麼樣的AI應用會變成殺手級應用？很簡單，可以獲利的應用，可以「持續」獲利的應用，就能存活下來。

本夢比是一時的，夢醒了，還是要付帳單啊？目前號稱AI的新創公司大部分都還在燒錢的階段，沒人知道何時會獲利，甚至開始獲利以後，可以維持多久的獲利？

這種以AI新創為主，找到應用然後公司開始成長，我們稱之為AI+，也就是AI產業化，相對應的就是+AI，也就是「產業AI化」，筆者認為+AI是比較可以找到「獲利」的應用。

譬如筆者所在的公司趨勢科技，全球最大的資安公司之一，就很快的把AI的想法跟技術，應用到公司的產品跟經營。我們利用機器學習來找垃圾郵件，辨別惡意檔案，網路異常流量分析，甚至，我們用機器學習來加強我們對客服的經驗，預測客戶流失的機率等等，這種+AI的模式（把新科技導入公司），對於台灣產業是比較可行的方式。

把機器學習導入公司某個產品或營運，不用開工廠做生產線，即使失敗了影響也不大，就算剛開始的成果不如預期，加入更多的數據，仍有很高的機會把成果提升。這種開發成本不高，成果可以持續改善的專案，對於台灣的企業應該是最佳的AI應用方式。

至於怎麼樣可以在公司內部找到可以AI化的產品或應用呢？

建議先參考別人已經在做的事情，譬如客戶流失預測、產品推薦預測、銷售目標預測、產品瑕疵預測、線上客服經驗提升，若是想做一點跟別人不一樣的，可以看看公司內部的營運有沒有已經有很多數位化的歷史資料，簡單用一下公有雲上的機器學習模型做個簡單的預測，配合原來流程，再與既有資料相互驗證，就知道有沒有幫助了。

由於很多資料科學家跟工程師正努力把機器學習門檻降低，在加上Internet上面也有很多範例，一般企業應該是有機會獲得AI的能力做到+AI的。

我們就不要做AI+了？

AI+需要投入大量的技術研發，加上何時獲利的未知，所以是不是我們就不要做AI+了？

筆者認為要做可以，但是要挑著做；譬如無人車，投入成本高，法律規範多，回收期未定，國外大公司以經建立技術門檻，很難跟他們競爭。又譬如臉部辨識（或影像辨識），國際上很多這樣的比賽，中國隊伍總是有著非常亮眼的成績，在加上他們資料量大，辨識率一定比別人好。

「AI醫療」跟「AI金融產品預測」應該是台灣最有機會的領域

筆者認為「AI醫療」跟「AI金融產品預測」應該是我們台灣最有機會進入的產業領域，因為我們有全世界最好的健保系統，有大量的資料，一個等者科學家去挖掘的大金礦，一旦有成果，對大眾健康，社會成本等等，有著巨大而正面的影響。

至於「AI金融產品預測」，很多資料也都公開，即使沒公開的也買得到，如果我們可以做出「金融商品神預測」，那得到的利潤將將是十分可觀的。這兩個方向有幾個共通點: 市場超大，可以容納較多廠商；利潤超大，可以持續進步跟擴張；賣到全世界，不用擔心台灣市場太小；投入成本相對小，我們可以跟目前的產業巨人競爭。

結語

過去台灣有很多優秀的AI人才被國外其他公司重用，如果台灣本身就可以有產業讓他們在地發光發熱多好！期許不管是AI+或者+AI，台灣能夠在這次AI的浪潮上，再攀高峰，再造奇蹟。

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面對人工智慧（AI）應用的爆發與地緣政治風險的升高，數位環境正迎來「信任」與「韌性」的雙重嚴峻考驗。為了回應這些挑戰，財團法人台灣網路資訊中心（TWNIC）舉辦首屆「 Internet Week 2026（網路週）」，大會串聯數位發展部（moda）、國家通訊傳播委員會（NCC）、亞太網路資訊中心（APNIC）、網際網路名稱與號碼分配機構（ICANN）、臺灣網路治理論壇（TWIGF）及台灣網路維運社群（TWNOG）等國內外指標社群與國際組織，整合多個重要論壇並展開 4 天共 66 場主題議程。

Internet Week 2026 希望透過公、私部門、國際組織與技術社群的跨界溝通，讓政府、私人企業、國際組織、技術社群與公民團體力量在同一個平台上對話。大會不僅期盼建立一個開放、中立且多元的對話空間，更致力於帶動信任的溝通，藉此強化台灣在國際網路治理舞台的實質影響力與能見度，共築具備數位韌性與信任的未來。

身分識別不等於信任，碎片化才是真正危機

「身分識別（Identity）並不等於信任（Trust）。」Edgemoor 研究中心執行長 Steve Crocker 在會後專訪中，拋出這句耐人尋味的觀察。

身為 ARPANET 時代的重要參與者，他見證網際網路從學術研究網路，逐漸演變為全球最重要的數位基礎設施。然而，在地緣政治與各國法規分歧的今天，他認為網際網路正面臨前所未有的碎片化挑戰。「在價值觀、法規與司法管轄權都不同的情況下，我們如何依然維持全球的互通與信任？」Crocker 點出了他的觀察。他指出，未來的數位治理不可能再依賴單一規則或中央權威，而是必須建立在全球共用框架與在地化決策並存的架構上。

技術機制能全球互通，但各國仍應保有政策調整的空間。這樣的治理思維，也體現在 Crocker 近年推動的「 Project Jake 」計畫。隨著歐盟「一般資料保護規則」（General Data Protection Regulation，GDPR）等隱私法規上路，過去廣泛用於網路犯罪調查的 Whois 網域註冊資料系統，已陷入隱私與公共利益的兩難。Project Jake 則嘗試建立新的跨境資料存取機制，而 TWNIC 更是全球首個主動參與試點的機構。值得注意的是，面對近年區塊鏈與替代性網域名稱系統（Alternative DNS）興起的聲浪，Crocker 直言這往往是為不存在的問題，提供昂貴的解方。

他強調，網際網路真正的韌性來自長年建立的「分散式協作」與「相互依存」。「網際網路從來不是中央控制系統，而是一個 network of networks。」在他看來，與其重新建立彼此割裂的替代架構，不如持續深化跨國透明協作與多方治理，才是維持全球網路信任最務實的方式。

借鏡歐洲《數位服務法》，用「個人問責」重新定義公共利益

如果 Steve Crocker 談的是「基礎設施的信任」，那麼 Jeremy Godfrey 所關注的，則是平台與 AI 對公共利益的衝擊。Godfrey 直言，當前數位平台最大的問題，並不只是單一內容真假，而是整個商業模式正持續放大社會風險。「數位市場並不一定會自然產生對社會最有利的結果。」

長期管理 Meta、X、TikTok 等跨國平台歐洲監管事務的他指出，當平台以廣告收益與流量作為核心目標時，演算法往往會傾向放大更具爭議性與成癮性的內容，進一步衝擊民主討論、兒少保護與社會信任。Godfrey 強調，當數位治理開始涉及言論自由、人類尊嚴與選舉公平等基本人權時，社會不能再將權利平衡的責任，完全交由商業平台自行決定。這也是歐洲近年積極推動《數位服務法》（Digital Services Act，DSA）的原因。除要求大型平台管控系統性風險外，愛爾蘭也進一步要求平台落實年齡驗證、限制向未成年人推播有害內容，並強化企業內部的「個人問責制」。

不過，在 Godfrey 看來，未來治理不該只是被動「減少傷害」，而是重新思考整體數位生態系。「我們不該在創新與安全之間二選一，而是同時追求兩者。」他認為，當 AI 與平台逐漸成為社會基礎設施的一部分，治理的核心已不再只是技術，而是如何讓「信任、安全、權利保障與經濟價值」彼此共存，重新建立數位社會的公共利益與信任基礎。

不用 AI 不代表更安全，溫水煮青蛙的轉型危機

而當 AI 與平台逐漸成為社會基礎設施的一部分，治理核心將更專注在技術快速演進下，如何重新建立企業、政府與社會的信任能力。「AI 已經從回答問題，進入執行任務（Action）。」行政院經濟發展委員會創新經濟顧問簡立峰指出，當前 AI 已具備規劃與執行能力，正逐步接手知識型工作的核心流程。

這波由代理型 AI（Agentic AI）帶動的變革，首當其衝的正是白領階級；企業接下來面對的不僅是「流程再造」，更是深度的「職能再造」。然而簡立峰也警告，台灣正面臨一場「溫水煮青蛙」的轉型危機。由於國內高端服務業多屬內需市場，企業導入 AI 往往只停留在讓工作變快，卻未真正翻轉核心競爭力做到更聰明。在全球市場，企業已開始不再大量招募初階知識工作者，而是亟需能與 AI 協作、重新定義問題的人才。

「不用 AI 並不能代表更安全。」面對外界對 AI 資安與風險的焦慮，簡立峰提出極具衝擊性的觀點。他以開車為例，車子不開出門固然不會出車禍，但也等於永遠失去移動的能力。真正的數位治理並非全面防堵，而是在實際使用中建立防護。他呼籲，政府必須比以往更積極地導入 AI，「如果政府自己不用 AI，就沒有能力治理 AI，只有 AI 才能監管 AI。」他以「矛與盾」來比喻，強調面對新型態的數位犯罪，必須建立如「AI 警察」般的防禦機制；唯有善用 AI 作為測試與除錯的工具，才能精準揪出系統漏洞，也就是「以 AI 來監管 AI」。

而在治理與技術外，最後的防線仍回歸到「人」。簡立峰強調，未來的教育必須從單向的教導轉為引導，全面培養全民的「AI 識讀能力（AI literacy）」，讓人們在真假難辨的環境中，具備獨立思辨與理解風險的能力。唯有如此，才能在 AI 深度滲透的社會中，建立穩固的信任機制。

多元共融與韌性實踐，為建立信任數位社會的基石

「現在最大的問題，已經不是網路快不快，而是人們還敢不敢相信這個網路。」TWNIC 董事暨執行長余若凡說到，AI 時代的數位信任不只是技術問題，更是場需全社會參與的治理工程。為此，TWNIC 正從純粹的技術社群，轉型為「信任環境驅動者」，致力打造讓人願意信任與參與的數位生態系。

余若凡指出，建立數位信任必須從三個層次著手。首先是「技術面」的基礎設施韌性，如落實 DNS 濫用防治與域名安全；其次是「治理面」的規範設計，探討 AI 與內容監理的平衡；最後，也是最關鍵的「社會協作」。她強調：只有當大家願意對話，信任才有可能被建立。

推動信任對話的同時，多元共融更是韌性實踐的關鍵。談及大會的「Taiwan Tech Women」論壇，余若凡坦言儘管台灣性別平權具指標性，科技業決策圈的女性比例依然偏低。但 AI 時代的不確定性，反而成為女性突破框架的契機。結合與談專家觀點，未來面對複雜的地緣政治與科技風險，企業亟需兼顧社會、科技與公共利益的「生態系領導力（Ecosystem Leadership）」。而女性特有的同理心與跨域溝通耐心，將成為這種多方協調的關鍵需求能力。

「最大的成功，是未來我們不再需要舉辦 Taiwan Tech Woman 這樣的論壇。」余若凡更期許。當性別不再是評價標準，多元聲音成為數位治理的日常，才是真正穩固的信任底座。

綜觀 Internet Week 2026 中各界專家的深刻洞見，網路的未來早已演變為一場涵蓋法規監理、人權保障、經濟創新與社會共融的環境。面對全球網路的破碎化危機與AI帶來的雙面刃效應，單憑政府或單一企業已無法獨力應對。「公私協力」與「開放對話」將是迎向未知挑戰的解方。藉由這些跨界對話與激盪，台灣向國際展現了落實「多方利害關係人治理模式」的決心與實質能量。期許在產官學研及公民社會的共同努力下，能持續深化國際網路治理的影響力，在下個網路世代中穩健前行，共築兼具數位韌性與信任的美好未來。

[AI洞見]AI產業化還是產業AI化？我對於AI應用的看法