连续4年均突破千件计划 台湾AI研发热度不减

ChatGPT所使用的大型语言模型（LLM）受到普遍的重视。中国台湾在学术研究上就有台湾大学的李琳山、陈信希，以及简立峰，早在1990年代就投入语言模型的研究。据统计，台湾学界和法人在人工智能（AI）相关的研究，过去4年有爆增的情况。

政府的计划管理显示，台湾自2019年开始学研界投入AI相关的计划首度突破千件，其中又以2021年的1,563件为最高峰。截至2023年1月至6月1日，补助金额在新台币1,000万以上的AI计划就有46件。政府在「可信任AI对话引擎」的初期投入更超过新台币2亿元。

盘点学研界的AI相关研发会发现，台湾投入最多的除了AI芯片之外，在AI应用方面，主要有医疗、制造、交通等领域。例如AI结合医学影像如电脑断层扫描（CT）、磁振造影（MRI）、超声波（US），可做出肝癌治疗成效追踪与术后复发预测辅助系统。医界大都认同应用AI判读医疗影像，可早期诊断及预警，也提高诊断之一致性，提升医疗品质。

目前，台湾自主开发的AI演算法已可用于评估心血管疾病风险、诊断肺癌早期病灶、加速脑瘤影像识别效率。判读时间由20~30分钟缩短至数秒内。在上百位医师及AI研发人员协力下，已建置15项可共享的AI训练用标注数据集，包含5.9万个案例的医疗影像，其中近3万个案例标注疾病信息，未来还将持续扩充。

在制造方面，由于制造技术的多样性，针对特定制程所开发的AI机器学习技术，并无法适用于其他制程。而且安装之前所训练的模型，未必能适应现场的新数据集，所以学研界也在思考如何透过在线调整参数等最佳化，迁移学习（Transfer Learning）等来因应智能制造的需求。

根据理律法律事务所做的研究，讨论AI能否具备理性或良知等议题其实太过遥远。AI在法律上的问题并不在于AI本身的法律地位，反而在于人与人之间权利与责任的重新分配。