台灣發展AI模型 專家：導入特定領域因應在地需求

各國競相發展大型語言模型（large language model，LLM），台灣「可信任人工智慧對話引擎」（TAIDE）計畫總召集人李育杰今天表示，台灣資源有限，公開服務很燒錢，不容易靠政府推動導入大眾系統，但可以考慮把TAIDE導入華語文教學、法律等特定領域，因應在地需求。

台灣於2023年4月啟動「可信任生成式人工智慧對話引擎」（Trustworthy AI Dialogue Engine, TAIDE）計畫，打造以繁體中文為核心的開源生成式AI模型，力求融入在地特有語言、價值觀、風俗習慣等元素，發展主權AI。

中央通訊社下午舉辦新聞學院講座，主題為「AI趨勢展望：從主權AI到應用落地」，邀請中央研究院資訊科技創新研究中心研究員李育杰、中央研究院資訊科學研究所副研究員黃瀚萱、新創公司仨宇ThuniverseAI執行長蕭景燈等專家，分享相關經驗及看法，中央社董事長李永得、中央社社長胡婉玲也親自出席。

李永得說，了解人工智慧（AI）相關趨勢，能讓中央社有學習和提升的機會。李育杰是機器學習演算法專家，無論國內或國際AI發展都能掌握最新動態。

李育杰提到，中國DeepSeek號稱不到600萬美元（約新台幣1.97億元）可以訓練出一個AI模型，比OpenAI更便宜，不過所有事情都需要代價，DeepSeek運用非常多工程師人力，把所有步驟做到極致，實際付出的人事成本等費用，可能比外界看到的更多。

李育杰說，TAIDE應用，例如檢查文字稿、翻譯或摘要文章，都可以做得很好，另外可以嘗試導入例如華語文教學和法律，針對幾個特定應用，找出相對應的資料進行訓練。

黃瀚萱指出，大型語言模型在推理能力上存在不足，特別是在解決數學和邏輯問題方面，過去的模型主要依賴語感，無法有效解決需要嚴密推理的問題。

黃瀚萱說，Google等科技公司提出的解決方法，是讓模型學會選擇適當的思考框架，從而提高解決問題的能力。OpenAI推出的o1模型在數學、程式設計等需要複雜推理的任務上表現優異，顯著超越GPT-4，接近人類頂尖水準。不過目前模型在跨語言推理上仍有不足，主要訓練資料以英文為主，對中文等其他語言的理解有限。

黃瀚萱表示，中國推出的語言模型例如千問系列，因為高效能和開放性而受到關注，這些模型提供應用程式介面（API）和App，並且有開源做法，讓影響力大增。

他提到，中國AI可以做得這麼強，一點都不意外，中國本來就很會做AI，例如自然語言處理的國際論文約有40%來自中國，已經耕耘非常久，然而使用中國模型可能存在安全風險，特別是在資料傳輸和敏感訊息處理方面。

黃瀚萱說，台灣訓練的大語言模型，目前是有什麼資料就用什麼，而不是根據需求去找資料。數發部正在研擬新的AI資料使用模式，未來放寬限制後，可以考慮加入新聞和影音資料，讓「多模態」能有更好的訓練。