AI時代的政府，要應用AI找答案

在「AI（行動創新）內閣」就職百日後，行政院以創新經濟、包容成長及均衡台灣三個分組，請來自業界、學界與智庫近60人為顧問，分別召開顧問會議。不過，會後不到10日，就有四位與會的經濟學者聯名發表聲明，指經發會有成為「利益團體動員會議」的可能。政院為此緊急回應，顧問會議建議結論並非直接形成政策，而是盼藉由不斷對話，讓政策取得最大共識。

其實，在AI（人工智慧）勃發的當代，這樣集結各方精英的顧問會議要避免重蹈過往「大拜拜」的覆轍，應該借重AI應用之力，協助產官學進行決策。

當然，要利用AI協助決策，所採用的AI模型是否有正確妥適的資料相當關鍵，使用者的判斷能力與初衷也非常重要。套用這個邏輯，既然經發會所召開的顧問會議，對AI內閣提供建言，就如同提供AI模型「資料」一般，確實就如上述聯名學者所言，「選擇顧問」真的相當重要；幸好，AI內閣是個好的使用者，即時回應對顧問會議的建言將會再審慎評估。

只是，延伸「顧問選擇（資料）」很重要這個思路進一步討論，目前的機制真的只有利益團體擔任顧問這個問題？

首先，這些顧問，或者提供給這些顧問的資訊與數據，是否真的充份反映台灣現況？就以「包容成長」主題為例，旨在「避免因為部份族群所得的快速成長，而讓所得或資產分配惡化」。那麼這些顧問，或者提供給這些顧問的資料中，是否有台灣「各種族群分類」所得成長情形的知識或資料？是否了解原住民或台東居民的所得（成長）情形？

再者，即便概略了解到由於台灣高科技產業族群的快速成長，將會讓高科技工程師所得快速領先其他族群，那麼這些顧問是否了解「避免因為部份族群所得的快速成長，避免所得或資產分配惡化」的妥適有效經濟政策決策為何？迄今全球各個國家地區中的最佳政策經驗與政策工具為何？

第三，以「均衡台灣」為例，這是一個非常理想的狀態，但迄今仍不知AI內閣要尋求何種面向的「均衡」。是台灣不同產業發展的均衡、各種族文化發展的均衡、各縣市（村里）所得的均衡，還是各社會階層的均衡？

　第四，假設目標是台灣各地區的均衡產業經濟發展，到底目前各地區產業經濟發展是有多大的不均衡，而相對於目前北部電力不足的議題更形重要，所以必須提出來討論？最後，在經發會討論出政策，並具體落實之後，各地區產業經濟發展預期會改善到哪個程度呢？也就是說，這裡涉及到AI內閣對「均衡台灣」的定義，以及到底目前有無相關的調研結果，可客觀的衡量出目前到底有多麼的不均衡，及值得規劃投入多少資源，預期改變成為哪種民眾可以接受的均衡？

綜合上述討論，在AI時代，或者說邁入數位經濟時代，妥適的政策決策，良好品質的資料投入非常地重要。而這需要政府有良好的資料治理、持續的政策統計調研及持續的智庫研究投入等三種制度。一、有良好的資料治理，才能在各種情境場合，妥適的定義資料、蒐集資料與整合成為品質良好的集合，作為分析台灣各面向議題的基礎。二、對所施行的政策前後，能有常態的政策相關統計調研，才能夠對於政策投入落實之後，了解政策投入是否有助於改善，增進人民生活，同時了解到後續的政策該如何調整精進。三、有持續的智庫研究投入，常態性的關注比較國內外相關數據、國際政策標竿作法，才能研析規劃在台灣情境下妥適的政策投入作法。

誠然，現階段台灣政府的資料治理機制，尚未有效形成，不但無法提供初步的資料協助顧問會議，且已經造成許多前瞻的政策，例如精準健康、運動科技等重要科技計畫無法有效推進。現在的政策統計調研機制，也尚未有法制基礎，諸多政策計畫成果，多僅呈現經費投入，或僅是過程中的「人次」、「次數」數據，未能實質的展現出政策投入對標的所產生的影響。至於智庫的研究投入，固然相對前兩項的狀況稍佳，可是政府研究標案市場高度競爭，還是容易造成研究成果有「官大學問大」、「須呼應長官」的情形，而不會真正客觀為台灣研析出妥適的政策。

隨著國際各大業者不斷地更新資料與模型後，生成式AI的準確度已大幅精進，甚至已有號稱智商接近120的模型出現。正因為台灣目前資料治理機制不夠完善，AI內閣更應該積極建立以上三種制度的法制，讓這三種制度常態化，以持續協助產生有助台灣在AI時代的發展決策。