跨界匯聚AI政策智慧：AIA x 台北政經學院 SWAP 工作坊圓滿落幕

台灣人工智慧學校攜手台北政經學院，成功舉辦為期五週的「AI政策研究工作坊」，於6月4日正式結業，此次與兩個機構合作為台灣AI政策研究領域樹立重要里程碑。

一、頂尖學術領導，建構政策研究新典範

本次SWAP（Study Workshop AI Policy）工作坊由台灣人工智慧學校校長、哈佛大學電機工程與電腦科學蓋茨講座教授孔祥重（H. T. Kung）親自主持。透過系統性的文獻回顧、深度現場研討，以及嚴謹的專案準備與成果展示，參與學員深入掌握AI政策領域的核心知識架構與研究方法論。

工作坊成功匯聚跨領域頂尖專業人士，針對人工智慧政策制定及其對政府治理、企業策略與產業發展的深層影響進行全面性探討。此舉不僅擴充了台灣在AI政策、技術與應用交匯領域的專業人才庫，更具備顯著的示範效應與政策啟發意義。

二、哈佛研究基礎，聚焦小國AI競爭策略

工作坊內容奠基於孔祥重教授主導的AI貿易政策研究專案，該項目獲得哈佛甘迺迪學院貝爾弗中心（Belfer Center）資助支持。研討重點聚焦於各國AI政策偏好的比較分析，特別探討台灣等中小型國家如何在大國主導的AI競局中發揮獨特貢獻並維持競爭優勢。

三、九大核心議題，全方位政策思辨

工作坊深度研析以下關鍵政策議題：

1. 國家AI資產保護策略：如何建構完善的AI模型與數據資產保護機制？
2. 開源vs封閉系統影響評估：開源AI模型對技術擴散與國家實力的影響為何？封閉系統可能帶來哪些政策後果？
3. AI模型在地化挑戰：國家在引進外國AI模型時，如何平衡文化保護、經濟發展與國家安全需求？
4. AI模型自主評估機制：如何建立持續性的AI模型評估與更新機制，確保準確性與安全性？
5. 小國大型AI模型發展策略：中小型國家如何激勵或參與大型預訓練AI模型的開發？
6. AI供應鏈韌性建構：面對不確定性，小國如何發展具備韌性的AI供應鏈？
7. 數位落差緩解政策：如何有效減緩AI發展可能加劇的數位不平等現象？
8. AI永續發展平衡：如何在AI電力需求與環境永續性之間取得最適平衡？
9. 國際AI政策比較研究：台灣、美國、歐盟、阿聯酋、中國、日本、韓國及印度等國在AI政策採納上有何差異化特徵？

四、豐富學術資源，建構完整知識體系

為強化學習成效，孔教授特別提供涵蓋130餘篇頂尖學術文獻的綜合閱讀清單，並依據「存取權限」、「AI治理」、「AI競賽」、「AI主權」、「AI貿易政策」、「競爭力」、「模型蒸餾」、「出口管制」、「資訊自由」、「地緣政治」、「國家安全」、「開源政策」、「政策成敗案例」、「制裁措施」、「供應鏈管理」、「關稅政策」及「技術對齊分類」等專業標籤進行系統性分類，確保學員能進行多維度的深度研究。

五、跨域協作平台，催化政策創新思維

參與學員給予工作坊高度評價，認為此平台為關注最新AI技術發展及政策決策架構的專業人士提供了獨特的交流機會。工作坊成功促進技術專家、政府官員、法律學者、教育工作者、企業管理階層及應用領域專家之間的深度互動，共同思辨建設性AI政策方向，並研擬具前瞻性的解決方案。