台灣首座AI測試實驗室來了!企業可免費預約「AI健檢」,工研院曝3大評估項目
台灣首座AI測試實驗室來了!企業可免費預約「AI健檢」,工研院曝3大評估項目

在數發部數產署支持下,工研院於10月29日宣布成立台灣首座「AI測試實驗室」。未來國內應用語言模型進行AI相關開發的公司,都能帶上自家模型,到實驗室進行評估與檢測。

工研院表示,AI測試實驗室的主要目標是協助國內廠商評估及改進語言模型,以確保語言模型、AI應用能在各種不同場景中保持穩定和可靠性,同時滿足企業和使用者需求。

具體而言,AI測試實驗室有哪些重要任務?

任務1:解除資安疑慮

生成式AI應用範圍日益拓展,作為AI理解文本、生成內容、語音辨識、情感分析等重要依據的語言模型,卻容易因為數據偏差或失真,導致產生錯誤或不當資訊,在處理敏感數據時亦存在資安風險。

因此,工研院參考國際可信賴AI的相關框架及標準,透過AI產品與系統評測中心(Artificial Intelligence Evaluation Center,AIEC)專家以及技術委員會,建設可信任語言模型評測工具,提供包括準確性、公平性、可靠性、隱私及資安等自動化語言模型測試方案。

工研院表示,台灣過去欠缺對AI模型進行可信任測試的第三方認證組織,開發者只能自行運用國外大型雲端公司的模型測試,除了檢測項目不夠彈性切合需求之外,也害怕有資安疑慮。

任務2:測試是否符合繁中語境

AI測試實驗室除了有專業人員協助人工檢測項目,廠商亦可以將模型放入機器、利用系統性的題庫進行自動化審查,以測試模型準確率。工研院也補充,實驗室還有一項重要功能,便是為客戶確認新開發的模型是否符合繁體中文語境。

任務3:協助企業取得國際檢測報告、證書

工研院量測技術發展中心執行長藍玉屏表示,透過參考國際以及國內專家審議的測試題庫,將促進企業在應用AI技術時更具信心。未來,企業在語言模型通過AI測試實驗室的檢測後,也能夠獲發檢測報告與證書。

此外,為了強化國際合作,工研院也同時與法國國家計量院(LNE)簽署合作協議,針對AI進行國際合作與技術交流,助力台灣AI評測技術接軌國際。

工研院向《數位時代》表示, 目前AI測試實驗室處於試營運階段,為了鼓勵台灣企業使用,暫時不需收費,預計明年起研擬收費機制。 而已經預約檢測服務的廠商則有5、6家,包含應用範圍廣泛的智能客服機器人。

未來,工研院也希望將測試服務往醫療、金融和教育等AI智慧領域擴展。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #工研院 #AI
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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