何謂『主權AI 』：關於AI的地緣政治解析
外電編譯綜合報導
當前，全球人工智慧（AI）的競賽早已不僅僅是科技產業的研發競爭，而是深刻融入地緣政治、經濟戰略與國家安全議題之中。隨著大型語言模型（Large Language Models, LLM）、深度學習（Deep Learning）以及生成式AI（Generative AI）的飛速發展，AI技術已成為影響全球政經局勢的關鍵性資產。
在這場新型態的全球競賽中，「主權AI」（Sovereign AI）的概念迅速浮上檯面，成為各國政府與科技界關注的核心議題。對許多國家而言，AI的主導權不僅關乎國家經濟競爭力，更牽涉到數據安全、資訊控制、國防安全與社會穩定。
本篇報導綜合外電資訊為您剖析「主權AI」的概念、全球主要國家的策略佈局，以及台灣在這場AI地緣政治競賽中的挑戰與機遇。
何謂「主權AI」？ — 國家競爭力的新戰場
＃定義與核心概念
「主權AI」是指一個國家能夠自主掌控AI技術從數據蒐集、模型訓練、演算法設計到最終應用部署的整個過程，而不需依賴外國企業或技術。其核心目標在於保障國家數據主權、維護關鍵基礎設施安全，並確保資訊流通的自主性。
主權AI的三大基石：
- 數據掌控權：確保關鍵數據在本地儲存與運算，防止敏感數據外流。
- 演算法自主性：具備自研大型語言模型（LLM）與深度學習演算法的能力。
- 應用可控性：AI系統的運作與決策機制可被監管，符合在地法規與倫理規範。
＃為何各國爭相發展「主權AI」？
AI技術已被視為新一代戰略性資產，其影響範疇廣泛涵蓋：
- 經濟競爭力：AI被譽為第四次工業革命的核心引擎，能顯著提升生產力與創新能力。
- 國家安全：AI在國防、情報蒐集、網路安全等領域具高度戰略價值。
- 數據主權：掌握數據等於掌握社會脈動與經濟行為模式，對國家安全至關重要。
- 輿論控制：AI生成內容（如深偽技術、假新聞）可能被用於輿論操縱，影響民主機制。
各國深知，若核心AI技術依賴他國，等同於將數據、經濟發展甚至國安風險交付於他人之手。正因如此，主權AI已成為全球科技競爭的「新戰場」。
AI地緣政治的崛起：全球勢力版圖重塑
＃美國：市場驅動與軍事結合的雙軌模式
美國在全球AI發展中佔據領先地位，主要依賴科技巨頭的研發動能與國防部門的戰略佈局。
關鍵特色：
- 科技巨頭領軍：OpenAI、Google DeepMind、Meta、Microsoft等企業主導了大型語言模型、雲端計算與生成式AI的技術發展。
- 政府與軍事資源介入：美國國防高等研究計劃署（DARPA）與國家安全局（NSA）等機構積極投入AI在軍事、情報蒐集及網路戰的應用。
- 出口管制與技術限制：近年，美國對中國企業實施高效能運算晶片的出口管制，限制其AI研發能力，以維持自身的領先地位。
挑戰與爭議：
- 隱私問題：大型企業壟斷數據資源，引發隱私與反壟斷的社會質疑。
- 倫理問題：AI在軍事用途上的擴張（如無人機、自主武器系統）引發國際道德爭議。
＃中國：政府主導下的AI全面滲透
中國將AI視為國家戰略發展的重點，並納入「十四五規劃」與「新基建」政策之中，目標是在2030年成為全球AI領導國。
戰略佈局：
- 國家資金投入：透過國家科技重大專項計畫（如「中國製造2025」）大量資金補貼AI研發。
- 數據優勢：中國擁有龐大人口基數，能蒐集多樣化且規模巨大的數據，有助於AI模型訓練。
- 監控與社會治理：AI被廣泛應用於智慧城市、社會信用系統、影像監控等領域。
國際關注與挑戰：
- 隱私與人權爭議：中國政府對數據的廣泛蒐集引發人權團體的關注。
- 科技脫鉤風險：美國的出口管制使中國在先進晶片與核心技術上受限，進一步推動中國加速自主研發。
＃歐洲：數據隱私與倫理法規的堅守者
歐盟在AI發展策略上，選擇以倫理與數據保護為核心，強調「以人為本」的AI發展模式。
法規框架：
- GDPR（通用數據保護法）：確保個人數據使用的透明性與合法性。
- AI Act（人工智慧法案）：為AI應用設立風險等級，禁止高風險用途（如群眾監控）並要求高風險AI需接受嚴格審核。
- 歐洲雲端計畫（GAIA-X）：強化數據在地儲存與運算，降低對美中科技公司的依賴。
歐洲模式的挑戰：
- 創新速度受限：嚴格法規雖保障隱私權，但可能限制AI研發的速度與靈活性。
- 企業競爭力落後：相較於美中科技巨頭，歐洲在大型語言模型與生成式AI領域的競爭力仍有落差。
＃其他國家與地區的策略佈局
- 日本：強調AI與物聯網（IoT）、智慧製造的整合，同時關注AI倫理議題。
- 韓國：積極發展AI半導體與智慧醫療，並推動Kakao與Naver等企業研發本土AI模型。
- 印度：以「AI for All」為策略，透過開放數據與基礎設施建設推動AI在農業、教育等民生領域的應用。
台灣的角色：硬體強國，軟體弱勢
台灣在半導體產業的全球領先地位，使其在AI硬體供應鏈中佔據舉足輕重的地位。特別是台積電（TSMC）在AI晶片（如NVIDIA GPU）代工市場的壟斷地位，使台灣成為全球AI運算力的重要樞紐。
然而，在AI軟體開發、數據治理與大型語言模型研發方面，台灣的發展仍然面臨諸多挑戰。
本土語言模型「臺德（TAIDE）」的發展困境
「臺德（TAIDE）」計畫是台灣試圖推動本土主權AI的嘗試，但面臨以下問題：
- 數據匱乏：中文語料資源不足，尤其是專業領域資料的缺乏，限制模型精準度。
- 資金與算力不足：與美中相比，台灣在運算資源與資金規模上存在明顯落差。
- 政策分散化：AI相關預算與計畫由國科會、數發部、教育部等部門分別管理，缺乏統籌單位，導致資源配置不均。
＃政策與資源分配的挑戰
專家指出，台灣AI發展最大問題在於政策碎片化。各部門各自為政，導致計畫重疊或資源錯置。業界呼籲政府設立統籌單位，集中資源推動AI生態系建構。
＃國際合作與地緣政治風險
台灣的AI生態系深受地緣政治影響，尤其在半導體產業與美中貿易戰的交鋒中，台灣成為供應鏈爭奪的焦點。
未來，台灣若能在AI技術領域保持中立或尋求與歐美國家的策略合作，有助於降低單一市場依賴，同時鞏固自身的科技戰略地位。
主權AI的未來趨勢與挑戰
＃數據爭奪戰的升級
數據是AI的燃料，各國已開始加強數據主權的保護：
- 歐盟GDPR：強制要求數據在地存放與使用透明化。
- 中國數據安全法：限制數據跨境流通，確保國內數據掌控。
- 美國CLOUD Act：允許美國政府調取美企儲存在境外的數據，引發其他國家關切。
＃假訊息與深偽技術的社會風險
生成式AI（如DeepFake）使假訊息的製造更為容易，對民主社會的輿論場域構成威脅。各國政府紛紛研擬反制策略，如開發假訊息辨識系統、限制特定AI應用。
＃AI倫理與監管的全球對話
隨著AI應用日益廣泛，AI倫理與監管成為國際社會的共識：
- 歐盟倡導「可信賴AI」：強調透明性、公平性與安全性。
- 聯合國推動AI國際規範：尋求制定全球統一的AI道德準則。
- 美中競逐下的規範博弈：美中兩國在AI軍事應用與數據治理上的分歧，使全球AI規範面臨碎片化風險。
AI地緣政治下的台灣抉擇
「主權AI」已成為新世代國際競爭的戰略高地。美中歐等科技強國皆積極強化AI領域的掌控力，將其視為未來國力與經濟安全的關鍵指標。在這場沒有硝煙的科技戰爭中，台灣憑藉半導體優勢佔據有利位置，但在AI軟體與數據治理的自主性上仍顯不足。
未來台灣若欲強化其「科技島」地位，必須從以下幾方面著手：
- 設立統籌單位，整合AI政策與資源。
- 擴充本土數據資源，提升語言模型的競爭力。
- 積極參與國際合作，確保地緣政治風險的可控性。
- 推動AI倫理與監管制度，維持社會信任與穩定。
隨著全球AI競賽進一步升溫，「主權AI」將成為各國制定政策與技術發展的關鍵考量點。台灣未來的選擇，將決定其在數位時代的科技地位與國際競爭力。
