AI狂飆之後：競爭不在模型 在治理

已將目前網頁的網址複製到您的剪貼簿！ 當人工智慧（AI）從技術議題轉為產業基礎設施，真正的競爭早已悄然轉向。根據《AI Index Report 2026》，AI在短短三年間滲透超過五成使用者、企業導入率逼近九成，顯示其擴散速度已超越過去任何科技浪潮。然而，另一個更值得關注的訊號是：技術成長的速度，正遠遠超過制度與治理的準備程度。 這個落差，正是下一階段競爭的關鍵。 首先，AI的發展已從「能力競賽」進入「應用競賽」。報告指出，美中AI模型性能差距已幾乎消失，頂尖模型之間差異快速收斂。這意味著，未來企業的競爭優勢不再來自「擁有最強模型」，而是「能否把AI真正用進流程與場域」。以醫療為例，AI自動生成病歷系統已能顯著減少醫師文書負擔，甚至降低職業倦怠，但同時多數研究仍停留在模擬測試，真正以臨床資料驗證者比例極低。這反映出一個現實：AI看似成熟，但距離全面落地仍有關鍵斷層。 其次，AI能力呈現高度不均衡的「鋸齒前沿」特性。當前模型可以解決高難度數學問題，卻可能在基本情境判斷上失誤。這種「局部極強、整體不穩」的特性，使AI在醫療、金融等高風險場域的導入充滿挑戰。問題不在於AI是否聰明，而在於其是否穩定、可預測且可被信任。這也意味，未來AI競爭的核心，不只是技術精度，而是可靠性與治理能力。 更值得警惕的是，AI治理明顯落後於技術發展。報告顯示，AI相關事件數量持續上升，但安全評估與責任機制仍未跟上，全球監管方向亦呈現分歧。當技術持續擴散，若缺乏制度支撐，AI將可能從效率工具轉變為風險來源。特別是在醫療領域，資料治理、模型驗證與倫理規範，將直接決定AI是提升品質，還是擴大不確定性。 從整體趨勢來看，下一場競爭已經浮現：不在模型，而在三項能力—資料治理、場域落地，以及制度信任。誰能掌握高品質資料、建立可擴散應用場景，並形成可被信任的治理架構，誰就能在AI時代取得主導地位。 對台灣而言，這不僅是技術導入的機會，更是角色轉換的契機。若能結合健保資料優勢、臨床品質體系與資訊產業基礎，台灣有機會從AI應用者，進一步成為智慧醫療規則與標準的制定者。這將不只是產業競爭，更是制度輸出的戰略位置。 另外AI已經證明它能做很多事，但真正的問題從來不是「能不能」，而是「該不該、怎麼用、誰負責」。當技術門檻快速下降，決定勝負的，將回到最根本的能力—人如何設計制度、建立信任，並讓科技服務於價值。 這，才是AI時代真正的起點。 將工商時報加入Google偏好來源