[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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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場。）

重點一：數位詐騙生命週期極短，打完一波就轉移陣地，「下架」只處理了眼前的內容，處理不了事後追查。

重點二：台灣數位安全發展協會以AI蒐集、分類詐騙廣告，九成以上工作可由AI完成，最終判斷仍保留人工背書。

重點三：透過司法聯盟鏈b-JADE，只把資料的「數位指紋」上鏈存證，原始資料另行保存，目標是降低被害人的訴訟舉證成本。

一則可疑的投資廣告被檢舉、下架，帳號也停權了，多數人以為事情就此結束。真正麻煩的是，廣告消失的那一刻，追查詐騙集團的線索也可能跟著消失。

為了補上這個缺口，台灣數位安全發展協會正與司法聯盟鏈「b-JADE」合作，替詐騙相關資料做存證。b-JADE是一套以區塊鏈為基礎的司法存證機制，只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務；資料一旦上鏈，任何改動都會留下痕跡。白話說，就是替數位證據貼上「封條」，讓證據從蒐集到進入法庭，都能驗證有沒有被動過手腳。

詐騙廣告下架，為什麼還不夠？

原因在於數位詐騙的生命週期太短，下架只能處理眼前的內容。台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯指出，傳統電話詐騙一套劇本可以拉長到半年、甚至一年；數位詐騙則像打游擊，一波結束就移往下一個平台，從廣告、社群到另一個App，一路跨平台引導被害人。

更大的問題是證據跟著斷線。被害人發現受騙時，可能已是半年後，手上通常只留得住最末端的匯款與聯絡紀錄，最初看過哪則廣告、點進哪個網站，早已消失。等到一、兩年後警方抓到詐騙集團，對方就能在法庭上反問「你怎麼證明我投過這則廣告？」劉彥伯以假設情境說明，一個集團原本可能詐騙了30億元，最後因證據不足，認定金額只剩幾千萬甚至幾百萬元。

不過，詐騙活動都會留下數位足跡，包括投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址註冊紀錄，只要事先保存，日後調閱就「有憑有據」。

AI都這麼強了，為什麼還要先做資料治理？

台灣數位安全發展協會的核心主張是：好的資料分析，從好的資料治理開始。所謂資料治理，就是把散落在各平台、格式不一的碎片資料，整理成來源清楚、格式一致、可以互相比對的資料。協會先確認每筆公開資料的來源、時間、權限、版本與隱私，再標上事件分類、風險評估、曝光平台、投放者與網址等標籤，才能找出彼此關聯、還原詐騙網絡。

根據協會的實證簡報，系統在一段監測期間內掃描309.5萬則廣告，通報62.8萬則（約占20%），投放當日偵測率達99.21%。劉彥伯也提到，協會與資安院、數位發展部在打詐通報查詢網的合作中，判斷率接近百分之百。

那還需要人嗎？答案是需要。現行法律仍要求有人為判斷結果背書負責，加上詐騙劇本會隨被害人的回應即時調整，因此協會讓AI處理九成多的工作，最後由人做判斷。

截圖不能當證據？b-JADE如何替詐騙證據貼上「封條」

在AI改圖越來越容易的今天，單純截圖很難在法庭上證明自己沒被竄改過。劉彥伯的比喻是：截圖比較像「我那天真的看過，還拍了一張照片」；可信存證則是把證物放進有封條、有時間、有編號、有保管紀錄的證物袋，「重點不是有沒有留下東西，而是未來能不能驗證這是不是當時那一份」。

這也是b-JADE派上用場的地方，但並不是把所有資料都放上區塊鏈。協會把原始資料與AI分析結果，保存在權限受管控的系統裡，只把每份資料的「數位指紋」交給b-JADE存證。數位指紋的特性是，內容只要有任何改動，指紋就會完全不同，因此能證明資料沒被動過；需要時，再經授權調閱原始資料，兼顧隱私與驗證。依b-JADE規範盤點，協會既有流程已符合19項要求，其餘7項缺口也逐步補強，例如存證時間改採具公信力的標準時間來源，不再依賴電腦本機。

防詐能從事後追查走向事前預警嗎？

可以，協會正把存證從被害人受騙後，往前推到「主動式上鏈」：AI判定高風險的內容，先一步蒐集存證，不必等到有人受害。

小農是第一個場景。許多消費者在網路上支持小農，錢最後卻流進冒名的詐騙集團。協會因此與農業部合作推出「農本人」系統，讓小農自行登錄銷售管道與社群帳號形成白名單，再結合AI蒐集的黑名單，一旦遭冒名就能第一時間發現並報案。這套模式未來也可延伸至網路霸凌、性私密影像等案件。

制度面也在加速。2026年8月，司法聯盟已開設認證專班，邀集司法院、法務部、高檢署、調查局與警政署相關人員受訓，相關存證應用預計明年正式推出，時程仍待聯盟拍板。

劉彥伯坦言，目前從蒐集、分案到下架的流程仍然冗長，技術正好能在保留人為背書的前提下縮短流程。他在《數位關鍵字》節目尾聲留給聽眾的一句話是：「數位安全不只是技術工具，也涉及資料的可信、法遵治理與跨領域合作。」當AI幫人更快找到線索，經得起驗證的資料，將讓每一位被害人在法庭上多一分底氣。

常見問答
Q1：詐騙廣告被下架後，還能當作證據嗎？
A：若事前沒有保存，下架後就很難追溯。台灣數位安全發展協會建議在內容消失前，保存投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址等數位足跡，日後才能據以向平台請求調閱。

Q2：手機截圖可以當作詐騙證據嗎？
A：截圖只能證明「看過」，難以證明未被竄改。在AI改圖越來越容易的情況下，透過數位指紋與具公信力的時間紀錄進行可信存證，才能在日後驗證資料是否為當時的原始版本。

Q3：什麼是b-JADE司法聯盟鏈？
A：b-JADE是以區塊鏈為基礎的司法存證機制，只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務。台灣數位安全發展協會的做法是只將資料的數位指紋上鏈，原始資料另行保存在權限受管控的系統，兼顧隱私與驗證，目標是降低訴訟舉證成本。

Q4：AI可以完全取代人工判斷詐騙嗎？
A：目前不行。依台灣數位安全發展協會的做法，九成以上的蒐集與分類工作可由AI完成，但現行法律仍要求由人做最終判斷，並為結果背書負責。

Q5：小農要如何預防被冒名詐騙？
A：可登錄台灣數位安全發展協會與農業部合作的「農本人」系統，自行提交銷售管道、粉絲專頁與LINE帳號建立白名單，搭配AI主動蒐集的黑名單，遭冒名時能第一時間發現並報案。

完整對談請收聽《數位時代》Podcast《數位關鍵字》EP264。

[AI洞見]AI產業化還是產業AI化？我對於AI應用的看法