隨著人工智慧（AI）技術快速發展，各國政府正積極投入建立自主的「主權AI」系統，以應對日益激烈的科技競爭與國家安全挑戰。國際資料公司（IDC）的專案副總裁艾倫·韋伯（Alan Webber）指出，所謂主權AI，核心在於AI模型、所使用的資料以及實際應用，都必須來自並受控於特定政治劃定的地理區域。
韋伯解釋，目前全球主流的AI模型如Anthropic的Claude和OpenAI的ChatGPT，主要都在美國開發，並在全球範圍內獲取數據。這導致這些模型在訓練上可能存在美國偏見，且當歐洲用戶使用ChatGPT這類全球模型時，資料和指令會往返於美國，引發資料主權的疑慮。相較之下，主權AI系統則是在一個政治邊界內開發、建立資料集並部署，確保資料和模型的掌控權皆在本地。
全球主權AI發展浪潮
目前，中國已展現發展主權AI的明確趨勢，其模型和資料集皆在境內開發與部署。歐洲地區也正積極推動主權AI，例如義大利的Leonardo等公司便參與其中。甚至美國的超大規模雲端服務供應商（hyperscalers）也嘗試在歐洲等區域內，建立符合當地規範的「主權邊界」。韋伯強調，主權AI的精髓在於「這是我們的，由我們創建、由我們控制，其產出的結果也專屬於我們」。
主權AI的應用範圍廣泛，不僅限於商業客製化或專為政府設計的現成商用（COTS）解決方案。在國防、情報和國家安全領域，主權AI的部署已非常普及。同時，在醫療保健和金融服務等社會服務範疇，尤其涉及公民資料保護的資金轉移計畫中，主權AI也扮演關鍵角色。美國的個人身分識別資訊（PII）與受控非機密資訊（CUI）等政府持有資料，依規定不得外流至海外，這便是主權資料（Sovereign Data）的典型案例。歐洲國家也期盼將資料保護於境內，避免資訊傳送至美國後再接收回覆。
資料、法規與人才挑戰
然而，各國政府在開發和部署主權AI工具時，面臨多重挑戰。首先是「資料」問題：許多政府不清楚自身擁有哪些資料、資料品質為何，以及這些資料與AI需求是否吻合。國際資料公司指出，資料品質與相關性至關重要，例如美國內政部追溯至1876年的土地使用記錄，對礦產和水權至關重要。
其次是圍繞AI正確使用的「監管框架」仍待建立，包括誰能使用AI以及如何在政府內部設定不同層級的存取權限。第三項挑戰是「人才培訓」，由於AI技術發展快速，大多數政府雇員難以跟上進度。最後，現有「網路資安制度」尚未準備好應對這些AI工具的速度和複雜性。
面對這些挑戰，美國總統近期已簽署一項與AI相關的行政命令，並責成一個網路資安資訊交換中心（預計由美國財政部負責）審查進階AI模型的潛在漏洞，此舉被視為建立AI管理框架的開端。國家標準及技術研究所（NIST）等機構也在為AI框架奠定基礎。韋伯指出，AI工具發展之快，使得跟上其進度成為一大難題，但他強調：「我們別無選擇，必須將解決AI挑戰列為優先事項。」對於台灣而言，在全球主權AI競爭日益激烈的態勢下，如何在確保國家資料主權、強化資安防護的同時，培養所需人才並建立前瞻性法規，將是推動自主AI發展的關鍵課題。
