台灣AI人工智慧在地化應用發展-AI基因在地化及產業再進化之本土議題

提議理由：

直接複製國外人工智慧發展經驗其實是不夠的, 一則無法開創差異化競爭優勢, 二則,台灣與國外的企業型態.市場規模及數位化程度不盡相同,如何讓台灣企業人工智慧想法落地, 可先從台灣大環境特定性不利環境及條件率先解決 首先, 企業AI發展及應用必然是橫跨範疇, 多由各不同政府機關部門監管, 政府各部門的AI專業技術認知.接受度及法律規範是AI能否實現的關鍵. 以健保資料庫為例, 個人資料去識別化技術的選擇及資訊取用方法, 令台灣在AI醫療應用延宕落後, 殊為可惜.AI是應用的結果, 核心技術如機器學習.深度學習等複雜且快速發展中, 可否加入AI技術專家以確保技術包容性, 以建立適宜的法規環境, 利於AI長期發展. 其次, 台灣中小企業欠缺國際高移動速度,受影響的就業人數非常龐大, 政府有責任比照過往中心-衛星工廠模式或產業聚落等政策, 擬出AI發展策略以起指導性作用, 鼓勵工作重複性高的中小企業導入流程機器人, 先有數據, 然後提供優質.經濟的產業AI技術及專家等, 協助中小企業轉型得更加高效及靈活.