台灣聊天機器人使用現況與統計背景
隨著 ChatGPT 等生成式 AI 聊天機器人爆紅，台灣使用率也快速攀升。根據台灣網路資訊中心（TWNIC）2023年的調查，在過去三個月內約有四分之一（25.7%）的台灣上網民眾曾經使用過ChatGPT。如果把語音助理（如 Siri、OK Google 等）也算入 AI 聊天機器人範疇，則將近一半的民眾（45.8%）都有使用這類服務的經驗。多數使用者對聊天機器人的表現感到滿意，超過三分之一認為實際體驗「符合預期」，近三成甚至覺得「超出預期」。這顯示台灣民眾對生成式 AI 的接受度逐步提高，聊天機器人正從新奇趨勢走向日常應用的一環。
政府投入與政策
面對生成式 AI 浪潮，台灣政府積極投入相關研發與制定指引。國家科學及技術委員會（國科會）正打造「可信任人工智慧對話引擎」（TAIDE）作為國產生成式 AI 基礎模型，期望提供政府與業者一個平台，方便發展各自專屬的內部應用系統或加值服務。行政院亦在2023年8月通過了《行政院及所屬機關使用生成式 AI 參考指引》，鼓勵各公部門善用AI工具提升行政效率，朝「智慧政府」目標邁進，同時確保使用過程符合資安與機密保護等規範。該指引強調，生成式 AI 能帶來效能提升的同時，也可能引發資料外洩、智慧財產權爭議、內容真偽難辨等風險。
因此政府要求公務人員在使用這些工具時要保持審慎，禁止將機密、公務個資輸入公開的 AI 服務，避免敏感資料透過AI被上傳並洩漏。整體而言，政府一方面投入研發國產模型（如TAIDE），一方面訂定政策方針，為生成式 AI 的發展建立良好的基礎環境與安全框架。
企業應用場景與效益：客服、公文與知識管理
相較於公部門，企業界對生成式 AI 聊天機器人的熱情同樣高漲，各種應用場景蓬勃發展，為數位轉型帶來新契機。以下是幾個企業導入聊天機器人的主要場景與效益：
- 智慧客服：利用 AI 聊天機器人打造自動化客服系統，全天候即時回應顧客諮詢，處理常見問題，減輕人工客服的負擔，同時提升用戶滿意度。透過大語言模型的強大理解力，客服機器人能以更貼近真人的方式與顧客互動，進一步強化客戶體驗。
- 文件與內容生成：生成式 AI 可作為員工的寫作助手，不論是撰寫商業提案、行銷文案，甚至政府或企業的公文範本，都能提供初稿建議。例如一些企業已將 ChatGPT 等工具應用於公文撰寫，加速文件產出並減少重複性勞動，在確保保密的前提下，大幅提升行政效率。
- 多語言溝通：企業全球化過程中，語言是門檻之一。透過生成式AI的多國語言翻譯能力，員工能快速將內容翻譯成不同語言或進行跨語對話，有助於國際業務拓展。機器人能即時產生流暢的外語回覆，降低語言溝通成本。
- 知識管理：將生成式 AI 整合進企業內部的知識庫系統，讓AI成為員工的對話式知識助理。員工以自然語言提問，AI 即可從龐大的企業資料中找出答案或摘要重點，相較傳統關鍵字搜尋，大幅提高知識檢索效率。這種對話式知識管理讓企業經年累積的文件、經驗能被更有效運用，不僅縮短新人學習曲線，也減少在大量文件中「大海撈針」的時間浪費。
透過以上應用，企業得以節省人力時間成本、強化客戶關係並促進創新。無論是客服、行政或研發部門，生成式 AI 都有潛力成為提高生產力的強力工具，幫助企業在數位轉型的競賽中取得先機。
在地實例：教育、農業與公部門創新
台灣各界已出現許多生成式AI導入的成功案例，涵蓋教育、農業到公部門，為不同行業的數位創新提供了參考範例：
- 教育領域：國立臺南大學開發了「臺語對話生成式AI機器人」，將國科會的 TAIDE 模型導入中小學的臺語教學中。在臺南仁德國小的試點課程中，學生可以和AI機器人用臺語進行主題對話練習，增加學習母語的趣味性與機會。這套系統不僅在臺灣校園實證，也拓展到日本、馬來西亞等地進行測試，展現了生成式 AI 在語言教育上的創新應用。
- 農業領域：中興大學則打造了「農業知識檢索系統——神農TAIDE」，讓農業專家和青年農民能透過對話介面查詢農業知識。使用者提出問題後，系統利用 TAIDE 模型過濾並摘要相關文獻，提供準確易懂的答案。過去農業從業人員查資料可能需要付費取得期刊或花大量時間搜尋，有了這套AI助手後，不僅節省成本與時間，也加速了知識傳遞，對農業創新研發有所助益。
- 公部門應用：將生成式 AI整合進其公文系統等產品中，提供「智慧公文」解決方案。透過這項應用，公務人員可以以日常語句向系統查詢法規知識庫，或者自動產生公文草稿範例供參考。實際導入後發現，AI可協助自動產出例稿，大幅縮短公文撰寫與核稿的時間，提升行政效率。此類案例證明，即使在相對保守的政府單位，引進生成式 AI 也能帶來流程革新與效能提升。
上述台灣經驗顯示，生成式 AI 聊天機器人並非紙上談兵，而是已經在不同領域「落地」發揮價值。無論是偏鄉小學的語言課堂，抑或高等學府的研究場景，乃至政府部門的日常行政，都能找到AI的用武之地。這些成功案例為其他企業與組織提供了借鏡，說明只要選對應用場域並妥善導入管理，生成式 AI 工具確實能解決實際問題、創造效益。
.jpg?alt=media&token=260c407f-c2d1-4ae6-bfce-a9e0e0b783d1)
未來展望與挑戰：從技術規模到人才倫理
展望未來，生成式 AI 將持續演進，規模更大、功能更強的模型層出不窮。台灣政府已表明將密切關注國際AI發展趨勢，及時導入新技術來升級本土模型，使 TAIDE 等國產基礎模型與時俱進，成為台灣指標性的 AI 底座。例如，國科會團隊在 2024 年 4 月即迅速推出了基於最新 Llama 3的升級版 TAIDE 8B對話模型，以回應市場對本土大型語言模型的期待。可以預見，未來隨著硬體算力和資料量的提升，台灣將有機會培育出更大規模、更高性能的TAIDE 模型，在中文及在地應用上與國際巨頭競爭。此外，各界也開始打造本土生成式 AI 服務平臺（如高雄大學的 Kuwa GenAI OS等），預載或整合TAIDE模型，讓各行各業能更加便利地部署AI應用。這些努力都顯示出台灣期望成為「人工智慧之島」的雄心。
當然，要實現上述願景仍有若干挑戰需要克服。首先是人才與教育方面的缺口。據國家發展委員會預估，台灣到2028年可能將面臨高達35萬人的AI專業人才缺口。各行各業對熟稔生成式 AI 技術的人才需求殷切，企業在招募與培訓上皆面臨困難。為此，政府和學界已開始合作，透過大專院校開設生成式AI課程、能力認證等方式，培育新一代 AI 人才。例如資策會近期便與國內大學簽署合作協議，引入自研的生成式 AI 教材與認證機制，鼓勵學生在校期間就培養AI實作能力。只有補上人才短板，企業導入 AI 的計畫才能順利推動並長期維運。
另一項挑戰在於倫理與風險管理。生成式 AI 的強大也伴隨著不可忽視的風險：模型訓練仰賴大量網路資料，產生內容有時真偽難辨，甚至可能憑空捏造不存在的資訊；若訓練資料有偏頗，AI 回覆可能會帶有偏見或歧視；此外，使用者如果不慎將機密或個資輸入公有的聊天機器人，還可能引發隱私外洩或智慧財產權爭議。面對這些風險，企業在導入 AI 時必須建立明確的治理守則，例如設定哪些敏感資料禁止上傳 AI、輸出內容需經人工複核、遵守相關法規和版權限制等。政府方面的指引也將持續滾動修正，在鼓勵創新與降低風險之間取得平衡。隨著模型規模提升和應用深化，全社會需共同重視AI倫理，確保新技術以負責任的方式造福經濟與民生。
掌握先機，加速數位轉型
總而言之，生成式 AI 聊天機器人在台灣的應用已從概念驗證走向實務落地，無論民眾日常使用、政府政策支持還是企業創新案例都顯示其巨大潛力。展望未來，這股AI浪潮只會更加澎湃，帶來新的挑戰也蘊含更多機遇。對企業而言，現在正是評估並嘗試導入生成式 AI 的關鍵時刻。早一步擁抱這項技術，就有機會早一步將之轉化為競爭優勢，在市場中脫穎而出。
最後，建議企業從自身需求出發，小範圍試點聊天機器人應用，累積經驗並逐步擴大規模。在政府與產業的合力推動下，生成式AI勢將成為數位轉型的重要推手。抓緊現在的導入契機，未來的數位轉型版圖上，您的企業將更有能力掌握先機、引領趨勢。
