在科技快速發展的年代，人工智慧成為提升工作效率的關鍵技術，但其在公部門的應用引發諸多問題和爭議。為探討這些議題，國立中央大學邀請勞動部秘書處丁玉珍處長演講，分享AI助力政府提升效率的具體應用及挑戰。丁處長強調，公部門應負責任地使用AI，確保數據安全與隱私權保護，並展示了如「1955勞工諮詢專線」和環保局空氣污染稽查等成功案例，說明AI在優化公共治理中的潛力與未來方向。
根據2023年「政府AI準備指數」（Oxford Insights & International Development Research Centre, IDRC），在政府基準、技術部門基準數據與基礎設施基準的綜合排名中，美國、新加坡和英國分別位居前三，而台灣則位列第19位，相較於2021年有所下滑。
在這個科技快速發展的年代，人工智慧已成為提升工作效率的關鍵技術。然而，當AI技術應用於公部門時，可能會引發各種問題和爭議。為了能夠深入了解到這些議題，國立中央大學特別邀請勞動部秘書處的丁玉珍處長來校，向同學們介紹「人工智慧與公共治理」議題，分享AI如何助力政府部門提升效率及其具體應用方式。
丁處長指出，大部分政府部門的目標不在於研發AI，而是應如何「負責任地使用」AI，以優化公務員的人力資源和提高工作效率。公部門與私部門的本質區別在於政府的公權力和強制執行力，這也意味著公部門在採用AI時必須更加謹慎，不能簡單地複製私部門的經驗。
目前，人工智慧發展面臨的主要挑戰是「數據安全」和「隱私權」保護問題。丁處長認為，這些討論都應該從實際案例為基礎，有計畫且謹慎地在公部門中應用AI技術，而非一昧的拒絕AI技術。他也建議，公部門可以先由非個人資訊以及去識別化的數據資料著手，提升公部門的AI使用率。
以勞動部的「1955勞工諮詢申訴專線」為例，過去接線人員在完成一則4分鐘的通話後，卻需要花費好幾倍的時間記錄和整理通話內容，這不僅耗費人力，也降低了服務效能。現在，勞動部使用AI技術，由資深員工負責培訓AI模型，設計出一套適用的AI智慧資料庫，建立人機協作的無障礙使用者介面。讓人力總數不變的情況下，大幅減少這些繁瑣的行政程序，並將服務量能提高2.53倍。
而環保局也透過訓練AI模型來克服空氣污染稽查的挑戰。由於空氣污染物會在短時間內迅速消散，即便稽查人員在收到民眾檢舉後盡速趕到現場，也往往一無所獲。使用AI技術判煙除了可以增加判讀的準確率之外，還可以長時間監控與及時回傳稽查結果。
財政部則利用AI模型來提高抓逃漏稅的選案準確率和檢查效率。然而，由於逃漏稅的黑名單數量有限，且案例不足，AI模型在訓練階段面臨挑戰。此外，AI的「可解釋性」問題也是一大難題，如何向民眾和國會清晰說明其裁罰認定方式，成為政府需要克服的障礙。由於技術本身無法承擔裁罰責任，因此AI判讀的準確性至關重要，只有這樣才能維持政府在公眾中的信任度。
此外，不同政府部門對AI的需求各不相同。例如，在交通管制方面，並不需要百分之百的正確率，而是能反映出實時的趨勢即可，畢竟每提升1%的正確率就需要投入更多的時間和成本。但倘若要涉及到直接裁罰，才需要更完善的準確度。
最後，丁處長也指出，如果從從單一的技術角度考量人工智慧可能會忽視其對現有行政結構的深遠影響。丁處長認為，人工智慧與公共治理的關鍵不在於如何開發先進技術，而更重要的是將這些技術融入現有的公共行政的流程中，以適應和改善目前的治理結構、提升政府部門效能。因此，真正的挑戰不僅是在於技術和數據的處理，更在於如何在官僚體制中有效應用AI，以實現公共服務的創新和提升。
人工智慧跨域應用學分學程 
人工智慧在公共治理中的應用與挑戰-丁玉珍處長分享 有 “ 2 則迴響 ”