國家科學及技術委員會(國科會)於今(20)日召開第10次委員會議，議案包括：國科會報告「2023年行政院科技顧問會議結論與建議處理規劃原則」，提出培育半導體及AI人才、完備AI基本發展環境、發展具臺灣產業潛力的淨零科技等之具體措施；國科會報告「TAIDE推動成果與未來展望」，展現產學研之實際應用案例，近期將開源釋出可商用TAIDE-7B版本；交通部報告「氣象領域數位科技運用與災防量能提升之擘劃」，布局AI於氣象數位精緻化預報與災防監測之量能與相關應用，增進災防預警能力。

行政院科技顧問會議建言 跨部會推動半導體、AI、淨零科技政策
國科會、國發會、經濟部、數位部、環境部、教育部、金管會等部會，依據2023年行政院科技顧問會議結論研提推動措施，特別在培育下世代半導體及AI人才部分，將持續國際攬才策略及培育國內人才，包含重視AI實作人才，以獎勵制度大幅提升技職體系，連結大學與產業、促進AI全產業應用；AI基本發展環境方面，將密切關注國際AI法制對臺灣產業之影響，完備我國AI法制、資料基礎與運算環境，推動全產業創新。此外，也將善用臺灣AI發展契機及ICT優勢，發展具潛力的淨零科技，開發新興淨零產業，碳費收益用於支持淨零科技創新，打造臺灣成為與世界共同邁向淨零的科技典範。

行政院政務委員兼國科會主委吳政忠表示，2023年科技顧問會議以國際競合觀點融合國內發展需求與挑戰，對我國「半導體×AI」和「淨零科技」兩大科技發展提出策略建言，「晶創臺灣方案」及「淨零科技方案」等跨部會政策方案需納入相關建言並落實推動，立基臺灣半導體優勢，打造臺灣成為引領半導體與AI科技創新之全球堅實夥伴，並與世界共同創造淨零科技典範。

TAIDE完成階段性任務 近期將開源釋出7B模型
因應國際大型語言模型常產生資訊偏誤或不符臺灣文化與價值觀的回應，國科會於112年4月啟動TAIDE (Trustworthy AI Dialogue Engine)計畫，集結國內頂尖AI人才，打造專屬臺灣的大型語言模型。TAIDE團隊盤點公私部門資料並個別洽商授權，已整備處理共89.4GB優質繁體中文資料，並建置最新GPU運算資源，於112年12月與臺灣杉二號完成整合，正式提供運算服務。目前已開發出TAIDE-7B (可商用版本)及TAIDE-13B (學研用版本)模型，具備多輪對話及阻絕產生不恰當回應之能力；另與產學研合作夥伴共同發展出智慧客服、行政常見問題回應、農業知識問答及中小學臺語教學等應用案例，後續將與合作夥伴持續探討新應用，重點支援公部門導入TAIDE，並於近期開源釋出TAIDE-7B(可商用)版本，供外界自由運用。

吳主委表示，發展臺灣專屬大型語言模型極為重要，其最終目標在於落地應用、讓全民有感，國科會將繼續支持TAIDE團隊，促使TAIDE模型與時俱進，成為臺灣指標性的基礎模型，並持續推動跨部會合作投入人才培育、算力布建及資料整備等基礎建設，以助臺灣掌握生成式AI的發展契機。

氣象領域數位科技應用推升氣象科技發展 增進災防預警能力
為強化我國氣象測報及災防預警能力，交通部中央氣象署持續推動氣象科研，運用數位科技發展多項氣象測報技術與跨域應用產品，例如：監測、預警作業，數值模式產品優化，跨領域氣象服務產品開發等，並已規劃人工智慧/機器學習(AI/ML)發展藍圖，搭載繪圖處理單元(GPU)提供更佳的大數據及AI運算環境，逐步運用AI/ML提升測報預警等技術及產品研發。此外，亦導入前瞻科技與接軌國際科研，增進技術能力以發布鄉鎮尺度災害天氣特報資訊，逐步建構無縫隙氣象服務，提升氣象與防災作業能力；以及規劃建置金馬雷達，擴大氣象雷達網拼圖，爭取劇烈天氣發生前3-6小時預警時效，並可擴大氣象大數據資料集，提供氣象科技及AI/ML應用發展基礎。

吳主委表示，氣象測報攸關民生福祉與產業發展，尤其在面對氣候變遷下的極端天氣，亟需運用數位科技及AI技術，來提升氣象預報及防災預警能力。期望氣象署持續以自身科研能力，與國內外學研及氣象機構合作發展前瞻氣象科技，創造氣象資訊應用價值，讓氣象預報及預警能力大步往前邁進。