李淑蓮╱北美智權報 編輯部
隨著生成式AI技術的爆發性發展，全球經濟結構和公務員體系正經歷巨大變革。根據 聯合國貿易和發展會議 (UN Trade and Development, UNCTAD) 報告，AI預計影響全球高達40%的職位。對公部門而言，這波浪潮不僅是效率工具革新，更是國家治理符合數位時代要求的戰略需要。AI研發的高度集中使多數國家面臨「技術邊緣化」風險；因此，各國政府必須策略性地建構公務人員的AI能力，確保其能負責任地應用AI，並將應用與倫理、安全、公平與透明的治理框架緊密結合。本文將比較主要經濟體在公部門AI能力建構上的頂層設計、培訓策略與工具導入情況，旨在為台灣公部門的AI人才發展與應用策略提供具體優化建議。
成功的公門AI應用取決於一套嚴謹的治理與能力框架。全球AI治理核心聚焦於倫理、安全、公平與透明，並要求AI系統部署遵循「明確目標、評估可行性、風險評估、優先排序、試點測試到持續監控」的六步驟生命週期流程。公務員所需的能力已轉向更廣泛的AI素養，涵蓋策略決策者對倫理風險的判斷、中階主管對數據隱私的理解，以及基層公務員對工具的安全操作。
國際公部門AI策略框架與頂層設計比較
策略主軸在「創新加速驅動」與「風險法規導向」之間權衡
韓國以「全民 AI 人才發展計畫」為核心，目標躋身全球前三強，並將成立「國家人工智慧戰略委員會」作為最高層級政策機構。歐盟則以法規先行，透過《AI Act》建立基於風險分級的治理模式，使合規性成為公門AI採用的首要議題。日本採取積極的需求側示範，關鍵機制是要求各部會任命首席AI官員（Chief AI Officer, CAIO），將AI系統導入的風險責任直接落實到部門。美國策略仰賴行政指令與中央協調，像是美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）指令，確保聯邦機構遵循安全、隱私、倫理與法律框架。台灣策略則為人才能力建構與實際應用孵化並行，藉由「TryAI 政府 AI 實驗站」孵化了多個 AI 應用實務。
AI倫理、安全與法規遵從框架
AI 的廣泛應用帶來數據隱私等新挑戰。英國頒布《AI Playbook》指導公務員負責任地使用AI；美國政府與OpenAI合作導入ChatGPT Enterprise時，將數據安全和隱私作為強制性要求，OpenAI承諾不會利用聯邦使用者的資料來訓練其模型，這已成為全球政府安全導入商業LLM的最低安全門檻。國際框架皆強調AI應用的六步驟生命週期管理，要求對模型輸出進行持續監控。
公職人員AI培訓策略與分級制度比較
高階主管培訓方面，台灣的「AI 共識營」時數較為精簡（3至6小時），相比新加坡等機構提供的深度課程（2天/16小時），應深化在倫理與負責部署框架上的探討。在中階推動層方面，台灣的「種子人才認證班」著重於應用能力，應借鏡美國的Technical Track，納入AI安全與穩健性、數據隱私與模型偏差偵測等技術治理廣度課程。至於基層通識方面，台灣已取得高普及率，建議可效仿英國的評估方法，將重點轉向衡量實際創新行為和組織文化改變，而不僅是知識傳遞。
| 國家/實體 | 策略框架重點 | 培訓分級模式 | 核心AI工具導入策略 | 關鍵治理工具 |
| 韓國 (SK) | 全民AI人才發展；全球AI三強目標 | K-12到研究生的完整管線；公務員ChatGPT使用指南 | 國家AI戰略委員會 | |
| 美國 (US) | 加速負責任使用；數據安全隔離 | 技術與治理專業軌道 (Technical Track) | GSA導入ChatGPT Enterprise (數據隔離) | OMB指令；GSA合規指導 |
| 台灣 (TW) | AI政府領航人才發展計畫；培育種子人才 | 高階共識營；中階種子人才認證班；基層通識專區 | TryAI實驗站（採購報告、會議紀錄摘要） | 與工研院合作推動認證班 |
表1. 美、台、韓公職人員AI培訓策略與分級制度比較
政府單位AI工具實際應用與導入模式分析
生成式AI (GenAI) 於行政效率的應用與安全： 美國GSA與OpenAI的合作，關鍵在於數據隔離承諾。台灣TryAI實驗站案例證明了實質的量化效率提升，例如衛福部將原本40小時的人工作業，壓縮至6小時。英國的GOV.UK Chat試點工具則利用RAG技術從政府網站內容中生成回應。
AI於公共服務的深化應用： AI應用正深化至智慧客服（如丹麥的Muni Chatbot）和人力資源管理（如英國HMRC的自動化招聘）。這些應用必須具備可解釋性與公平性，並確保最終決策仍由人力負責。政府導入AI時，數據安全與私有化部署是核心原則，且必須對系統進行持續監控。
政策建議：建構具韌性與前瞻性的台灣AI政府
台灣在 AI 能力建構和應用實驗方面已具備良好基礎，若要實現更全面的數位治理轉型，仍需在頂層治理、培訓深度與工具標準化方面進行策略優化。
強化台灣AI策略治理框架的建議
台灣應參考日本的模式，將現有的「AI 推動實務種子人才」升級為具備正式職責和跨職能權力的「部會 AI 治理主管」（CAIO或類似角色），此舉能有效將中央關於倫理和隱私保護的政策落地到各機關的具體業務和採購環節中。同時，台灣應參考美國（OMB指令）和英國（AI Playbook）的經驗，制定一套涵蓋 AI 生命週期六步驟、具強制力的《政府AI採購與使用指引》。此指引必須要求所有機關在引入AI前，執行強制性的風險評估，並在合約中明確規範數據隱私條款，要求數據不被用於訓練商業模型。此外，參考韓國經驗，台灣應設立一個具備獨立性和跨部會權力的「國家級AI風險與倫理審查委員會」，專門審核具全國性影響或被界定為高風險的AI專案。
依據國際最佳實踐優化公務員AI分級培訓體系
在優化培訓體系方面，台灣應將高階主管「共識營」的課程時數和內容深度提升，參考新加坡的模式，專注於AI在國家治理中的宏觀影響、倫理困境和戰略規劃。另一方面，針對中階種子人才，台灣的課程應納入美國 Technical Track 所強調的「AI 安全與穩健性」、「數據隱私與法規遵循」、「模型偏差偵測與緩解」等技術治理廣度課程。透過掌握這些技術治理知識，中階種子人才才能在與外部技術廠商協作時，具備專業能力進行風險評估和系統驗收。此外，針對負責數位採購與委外協作的公務員，必須提供專門的AI 採購與協作能力軌道，涵蓋如何在採購文件中要求模型透明度和可解釋性。
提升AI工具導入效率與數據安全
台灣應參考美國 GSA 與 OpenAI 的合作模式，透過中央統一協商，大規模採購具備數據隔離和隱私保護承諾的商業 AI 企業版，此舉能快速讓公務員在一個受控的、合規的環境下使用業界最先進的工具。同時，台灣應建立一套機制，將 TryAI 實驗站中獲得高效率效益的應用進行標準化、系統化設計，並快速擴散至所有部會作為通用的行政效率工具。長遠來看，參考日本「Government AI」的倡議，台灣應評估是否需要投資開發或定制屬於政府專屬的基礎大模型，專門處理中文法規和敏感資料，以確保長期數據主權。
建立客觀、可量化的AI能力建構績效評估機制
效仿英國的做法，台灣應將AI培訓的成功評估擴展至行為改變。評估指標可包括：公務員對數位創新的態度改變、實際提出AI優化方案的數量、以及 AI 應用與部門關鍵績效指標（KPI）的關聯性。這將有助於衡量培訓對組織文化變革的實際影響。此外，應將成功導入 AI 應用並帶來可量化效率提升的機關和公務員，納入數位轉型績效獎勵體系。
總結
台灣政府應考慮從目前的「應用實驗」階段，邁向「全面治理與制度化」階段。這意味著必須在國家層面制度化 CAIO 機制，確保數據安全與倫理合規成為所有 AI 採購的基礎，並大幅深化中高階主管在AI治理、風險評估和採購決策上的專業能力，最終建構一個具韌性且前瞻性的數位政府。
參考資料：
- 白領工作也不保了！聯合國發佈報告指出，AI將影響全球40%的職位，尤其是知識密集型產業。InfoAI, 2025年4月7日
- AI Model Evaluation In Public Sector, Meegle, 2025/10/23
- Artificial intelligence in the public sector: A framework to support ethical and effective AI adoption in government services, MERATIVE, 2025/10/23
- MOIP Employees Strengthen their AI Utilization Capabilities, Korea MOIP, November 17, 2025
- AI Model Evaluation In Public Sector, Meegle, 2025/10/23
- Welcome to the AI Training Series for Government Employees, GSA.gov
- 韓國成立國家人工智慧戰略委員會, MSIT, 2025/09/22
- European approach to artificial intelligence, EU
- Apply AI Strategy, EU
- Understanding Japan’s AI Promotion Act: An “Innovation-First” Blueprint for AI Regulation, Future of Privacy Forum, July 5, 2025
- Japan’s Agile AI Governance in Action: Fostering a Global Nexus Through Pluralistic Interoperability, Hiroki Habuka, CSIS, October 9, 2025
- Artificial intelligence compliance plan, U.S. General Services Administration, September 2025
