台灣須轉型 避免淪「AI殖民地」應扮演知識中介平台

AI正以雷霆萬鈞之勢席捲全球，重塑產業結構、經濟秩序，並重新定義價值創造方式。對長期以製造業為核心基底的台灣而言，這股浪潮不只是技術革新，而是攸關國家定位與產業生存的關鍵抉擇。若台灣仍依賴過去40年的代工邏輯，以成本、效率與規模作為主要競爭手段，在AI時代難免成為被邊緣化的對象。

更嚴峻的是台灣面臨的「AI主體性缺席」。台灣並不具備開發大型語言模型的綜合條件：算力不足、資料來源有限、資本規模相對落後、平台生態與人才結構亦不具競爭優勢。在此情況下，大量依賴國際雲端與模型服務已成趨勢，但這種看似方便、高效的模式，正悄悄讓台灣走向「API（應用程式介面）成癮」的陷阱—當產業全面依賴外部模型提供語意、智能與產生內容時，台灣的技術自主、數據主權與產業價值鏈位置將被全面掏空，最終滑向「AI殖民地」的局面。

産業轉型迫在眉睫，勢在必行。值得注意的是，在全球AI競逐中，兩個新智能工具可提供台灣突破困局的機會：Intelligent Emergence（智能湧現）與Ontological AI（本位智能）。前者強調跨領域、跨模態組合後出現的新功能、新價值；後者則聚焦於脈絡理解、在地語意、專業知識的深層建模。台灣中小企業分布廣、應用場景多樣、專業know-how深厚，其跨域整合與彈性反應速度遠超許多大型經濟體。換言之，台灣的強項不在「做一個最大的大模型」，而在於「做最多、最精準、最貼近場景的智能組合」，這兩項智能工具符合台灣轉型所需：由硬體製造中心，轉型為全球分布式知識中介服務的平台經營者。

這是一條不同於美中「規模競賽」的道路。美國走標準化、封閉式AGI（通用人工智慧）；中國走橫向整合、遍地應用；而台灣則可走向「知識節點」的角色：在地場景與全球模型之間進行轉譯、調校、整合與增值。

經營知識中介平台，台灣必須有三項能力。首先是專業化，以醫療、半導體製程、精密工具機、物流管理、文創等在地know-how為基礎，建立語意本體、資料脈絡與專業流程，把碎片化經驗轉為可組合的智能。其次，分布式智能供應鏈，落實知識可信任中介者定位，讓台灣融入全球AI生態鏈。最後，積極推動智能服務出口，當台灣能把醫療流程、工業技能、教育方法、文化創意等知識以AI化方式輸出，即不再以代工出口，而是以「知識系統」及「智能諮詢」為出口，打破國土與市場規模限制。

知識中介平台轉型，是台灣避免淪為「AI供應鏈附庸者」的必要選擇。更重要的是，它讓台灣在全球智能體系中找到關鍵AI主體性的敲門磚，策略性的把製造業低成本優勢，轉化成多樣化、知識內涵豐富的智能服務。AI時代，需要新路徑、新國家方向與新的自我定位。時不我予，台灣須立刻做出轉型的選擇。

（本文取自12月13日聯合報民意論壇，作者為陽明交大退休教授）