第一屆台灣資料治理年會心得（上午場）：AI Ready Data Governance
終於有機會來寫下 8/21 的第一屆台灣資料治理年會的心得，將會分成上午以及下午兩篇。
本次年會主題為「AI Ready Data Governance」。
AI Ready 的關鍵，可能不在於我們擁有多強的模型，而在於是否準備好治理模型背後的資料。
聽完台灣資料治理年會上午場的四場分享，我發現四位講者雖然分別從政府治理、隱私技術、國際法制與國家安全切入，實際上都在回答同一個問題：當 AI 快速進入公共服務、企業營運與國家安全，我們要如何讓資料既能流通與創造價值，又能維持安全、可信與自主？
從王復中司長談資料創新生態圈，黃彥男主任談可信任 AI 與隱私保護，戴豪君副教授談主權 AI 與國際治理，到李育杰委員談 AI 驅動的國安威脅，上午場勾勒出一條完整路徑：先建立資料治理基礎，再處理模型風險與隱私，進一步思考整體 AI 堆疊的自主性，最後將治理能力延伸至國家與社會韌性。
以下依我聽到的演講順序排序。
王復中｜數位發展部資料創新司司長
講題：打造資料創新應用生態圈
王復中司長指出，資料治理不是單純保存或管制資料，而是透過規則、流程與技術，確保資料具備可用性、品質、完整性、安全性及合乎倫理的使用方式，進而支持 AI 發展、公共治理與經濟創新。數發部以「完善資料基礎、強化資料賦能、引領創新應用」為主軸，串連政府開放資料、跨機關與產業資料共享、資料利他及領域資料空間，打造從個人賦能走向社會共創的資料生態圈。
在執行層面，《資料管理技術架構指引》從資料架構、模型、生命週期、詮釋資料、標準、品質到安全等八大領域，協助公部門建立一致的管理基礎；《促進資料創新利用發展條例》草案則希望以法制明確規範資料開放、共享、授權、權益保護及推動責任。同時，各部會設置「資料長」，可將資料開放、跨機關共享與 AI 語料釋出，從個別專案提升為具明確權責及持續協調機制的政府治理工作。
黃彥男｜中央研究院資訊科技創新研究中心主任
講題：AI 資料治理與隱私保護
黃彥男主任以《AI 資料治理與隱私保護》說明台灣 AI 發展的優勢與治理挑戰。依簡報引用的 Global AI Index 2026，台灣整體排名已提升至全球第 16 名；在 AI 創新、落地與投資能力的細項中，基礎建設排名第 7、政府戰略第 8，表現相對突出，但人才第 33、商業生態系第 30、研發開發第 27，反映台灣雖具備硬體與政策優勢，人才供給、技術商業化及應用轉化仍是主要缺口。
隨著 AI 能力提升，風險也從資料偏誤與黑箱決策，延伸至提示詞注入、資料毒化、模型逆向及 Shadow AI 等攻擊，因此必須以 FATE——公平、可問責、透明與倫理——作為可信任 AI 的治理基礎。在隱私保護方面，傳統去識別化仍可能遭到重新識別，組織需要進一步結合差分隱私、AE／VAE 合成資料與聯邦學習，在降低原始敏感資料暴露的同時，保留跨機構分析及模型訓練的價值。
戴豪君｜世新大學法律學院副教授
講題：國際資料與人工智慧治理法制發展趨勢
戴豪君副教授從國際法制與產業競爭的角度指出，資料治理已由隱私與權利保護議題，進一步成為 AI 競爭與國家安全的核心。「主權 AI」並不只是把資料中心設在國內或自行訓練模型，而是同時掌握資料與算力的存放地點、營運管理、關鍵技術及法律管轄權。
若從涵蓋運算硬體、雲端基礎設施、資料、模型、應用與治理的「AI 堆疊」來看，台灣目前屬於以半導體及運算硬體見長的「層級專精者」，但在雲端、資料、模型與制度等層面仍有補強空間。為此，政府正透過 AI 新十大建設、國內算力中心、TAIDE、臺灣主權 AI 訓練語料庫、模型評測與垂直領域模型逐步擴展自主能力；下一步的挑戰，則是完善個資、資料授權、跨境流通與 AI 基本法制，讓台灣從硬體優勢進一步建立可掌握、可互通且對可信賴夥伴保持開放的主權 AI 生態。
李育杰｜總統府國安會諮詢委員
講題：AI 雙刃劍下的國安新思維：從攻防到可信任
李育杰委員以《AI 雙面刃下的國安新思維》指出，生成式 AI 帶來創新與效率，也可能成為網路攻擊、情報蒐集、深偽內容及認知作戰的「兵力倍增器」。因此，台灣不能完全依賴境外通用模型，而需要建立可自主掌握的可信任 AI 能力。
其中，TAIDE（Trustworthy AI Dialogue Engine，可信任生成式 AI 對話引擎）的意義並不是複製另一個 ChatGPT，而是以台灣語料、文化脈絡及倫理安全需求為基礎，降低資料偏見與敏感資訊外流風險，同時培養本土的資料處理與模型訓練人才。面對 AI 驅動的新型威脅，防禦端也必須「以 AI 反制 AI」，強化情資預警、關鍵基礎設施監控、錯假訊息溯源與機密保護，讓主權 AI 從模型建置進一步成為國家安全與社會韌性的一部分。
我的收穫
把四場演講串在一起，我最大的收穫是：資料治理並不是阻止資料使用，而是建立一套讓資料能被安全、合法且負責任運用的共同基礎；主權 AI 也不是關起門來自己做所有技術，而是確保關鍵資料、模型、算力與決策能力不會完全受制於人。
台灣已經擁有硬體、基礎建設與政府戰略上的優勢，但要讓這些優勢真正轉化為 AI 競爭力，仍需持續補強人才、資料品質、商業生態、隱私技術、法規制度與跨部門協作。
AI 的進步可能比制度與組織轉型更快。因此，我們真正要準備的，不只是下一個模型，而是整個社會面對 AI、治理 AI，並對 AI 所造成的影響負責的能力。
您的企業組織目前最需要補強的，是資料基礎、治理制度、隱私安全，還是 AI 人才？
我是台灣資料管理協會 TDAMA 常務理事廖力寬，同時也是資料治理學院的創辦人，擁有這雙重身份，目的是為了在台灣培育資料治理人才。我自己正是本次年會技術軌的主持人，下一篇將與大家分享技術軌的心得。
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