AI發展下一步?李開復:AI治理是各國必須共同解決的事
AI發展下一步?李開復:AI治理是各國必須共同解決的事

鴻海研究院攜手人工智慧科技基金會於3月3日舉辦「NExT Forum:AI Security」線上論壇,廣邀國內外專家學者,從應用層面分享人工智慧本身所面臨的資安議題,並借鏡德國 AI標準化藍圖,討論如何發展值得信任的 AI,讓台灣企業能及早布局。

創新工場董事長兼執行長、鴻海研究院諮詢委員李開復在開幕致詞時表示,AI是在算法、算力和數據三者並進的過程中,帶來新機會。雖然,大數據是推動進步的能源,但如何治理數據將是個挑戰。他指出,大數據的環境下帶來包括資料隱私保護AI安全隱患AI倫理數據偏見等問題。例如透過製造圖片的雜訊,導致AI模型識別出現問題;或是在訓練AI模型時,因為男女資料比例的失衡,造成單一性別的偏見,這些都是我們必須面對的挑戰。

李開復
圖/ 天下文化

例如AI造成隱私的損害,李開復認為,某部分是誤解了AI。「隱私問題不是AI造成的,而是個人數據是存在什麼地方。」他說,如果給一間公司太多數據,這家公司在個人數據握有太多權力且會犯錯誤?而隱私也不是都不能拿出來,因為隱私就是一個交易,有些人會願意提供數據以換取更為便利的生活,但有些人可能不願意拿隱私交換。因此,未來將會需要個人隱私的選項,提供不同程度的隱私交換或保護。

面對個人數據被竊取或濫用的威脅,李開復認為,除了設立法令、法規,包括AI安全、倫理與數據偏見的問題,都有可能利用技術方案解決。例如透過聯邦學習或是同態加密等技術,在保有數據隱私的狀況下,提供模型訓練資料。此外,也可以利用新的演算法或技術,確保倫理與偏見的問題。

李開復表示,AI治理是全球必須共同解決的事情,每個國家都應該提出適合自己的方案,目前他看到在這些共識間存在許多相似性,他相信許多國家能在求同存異下,尋找跨領域的合作機會。「技術的力量是非常龐大的,每一次重要技術的革命,都能夠推動人類進步。」李開復指出,而每一個技術革命剛開始都會出現一些新問題,例如電剛出現時,可能會電死人;網際網路剛開始使用時,病毒的問題非常嚴重,但這些都靠著技術的不斷進步而解決。

AI_人工智慧_機器人
圖/ shutterstock

「技術向善、造福人類是我們技術人共同的目標。」李開復強調,這次論壇最重要的核心就是,技術最終將為人類帶來巨大優勢,如果它在剛出現時發現問題,將需要技術人加上法律法規來克服問題,達到最終目標。

鴻海研究院執行長兼資安所所長李維斌認為,隨著資安議題逐漸受到重視,AI帶來的新威脅和脆弱點也必須即刻受到重視,這正是台灣發展AI Security的重要機會。金管會去年宣布2022年第一季前,符合一定條件的證券商、期貨、投信投顧與銀行業,須設立副總級以上資安長,顯見資通安全(Cybersecurity)的重要性。然而,這幾年已廣泛應用於車聯網、數位健康、機器人的人工智慧科技,影響雖已如此全面,但針對AI安全的討論卻尚未獲得廣大的重視,這樣專注功能而可能重蹈資通安全常常亡羊補牢的窘境,著實令人憂心。

李維斌提到,AI是個很棒的工具,但此刻更需要注意的是,AI也可能成為目標,不僅駭客會對AI有興趣,甚至AI本身也可能成為駭客。面對快速普及的AI應用,鴻海研究院人工智慧所所長栗永徽表示,深度學習如對抗式攻擊、深度偽造(Deepfake)帶來了安全性的風險與危機,這將影響AI應用的發展與限制,AI和Security都應該更積極地展開對話才行。因此,研究院集結兩大領域於產官學界的力量,聚焦在AI Security議題的討論,並藉此次的倡議,讓世界看到鴻海集團及台灣各界在AI安全性的影響力,以期在國際間扮演重要角色。

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #AI
往下滑看下一篇文章
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓