台灣自己的 AI：雅婷逐字稿、TAIDE 與繁中模型的現況與機會

每次聊到 AI，總有人問：「台灣有自己的 AI 嗎？還是只能用國外的？」這是個好問題，答案也比你想的樂觀——台灣確實有立足繁體中文與在地脈絡的 AI，而且各有務實的應用。

最接地氣的應用：雅婷逐字稿

雅婷逐字稿 大概是最多台灣人實際用過的本土 AI 之一。它專注做中文語音轉文字，而且難得地把『台語』也納入，對記者、學生、會議記錄、田野訪談都很實用。當國際工具對台灣口音、台語、在地專有名詞常常力不從心時，雅婷這種『為台灣調校』的工具就顯出價值。

國家隊的繁中模型：TAIDE

TAIDE 是由台灣政府支持、學研團隊推動的繁體中文大模型計畫，目標是打造真正理解台灣語言、文化與價值的基礎模型。它的意義不只是『又一個聊天機器人』，而是確保台灣在 AI 時代握有自己的繁中模型能力，不必完全仰賴國外大廠。

台灣為什麼需要自己的 AI？

這個問題值得認真回答，理由有三個。

第一，繁體中文與台灣脈絡是國際模型的弱項。 國際大模型多以英文與簡體中文資料為主，對繁中用語、台灣的法規、歷史、在地知識的掌握常有落差。台灣若有自己的模型，才能把這些『最懂台灣』的細節做對。

第二，資料自主與資安。 政府、醫療、法律等敏感領域，不可能把資料全交給國外雲端。擁有可在地部署的繁中模型，才能在不交出資料的前提下用上 AI。

第三，產業話語權。 台灣有強大的半導體與硬體實力，若在模型與應用層也站穩腳步，才能在 AI 供應鏈中握有更完整的話語權，而不只是代工。

現況與機會：務實一點看

說實話，台灣的本土 AI 在規模與資源上，無法和國際巨頭硬碰硬，這是現實。但這不代表沒機會——韓國、日本的在地化 AI 經驗告訴我們，小市場的勝負手不在『最大』，而在『最懂在地』與『最會整合在地需求』。

對台灣來說，最務實的路線是：在通用能力上善用國際開源模型，在『繁中、台語、在地知識、特定產業』這些國際模型做不好的地方，做出自己的深度。雅婷把台語轉錄做好、TAIDE 把繁中基礎模型撐住，都是這條路上扎實的一步。

台灣有沒有自己的 AI？有，而且正在長。它或許不會是參數最大的那個，但只要把『最懂台灣』這件事做到極致，就有不可取代的位置。

常見誤解與挑戰

在探討台灣自己的 AI 時，常常會遇到一些誤解與挑戰。例如，有些人認為，台灣的 AI 發展需要大量的資源和投資，但事實上，台灣可以善用國際開源模型和合作機會，減少發展成本。另外，有些人擔心，台灣的 AI 會不夠先進或不夠好，但事實上，台灣的 AI 可以專注於解決在地的問題和需求，例如繁中語言和台語的支援。

未來趨勢與機會

未來，台灣的 AI 發展將會更加重視在地化和產業應用。隨著 AI 技術的進步，台灣可以發展出更多的 AI 應用，例如智慧城市、智慧醫療和智慧製造等。同時，台灣也需要加強 AI 人才的培養和教育，確保有足夠的專業人才來發展和應用 AI 技術。

給不同族群的建議

對於一般用戶，建議可以先從雅婷逐字稿和 TAIDE 等本土 AI 工具開始使用，體驗一下台灣自己的 AI 的優勢和特色。對於企業和組織，建議可以考慮使用本土 AI 工具和服務，例如使用雅婷逐字稿進行會議記錄和文件編輯等。對於開發者和研究人員，建議可以參與 TAIDE 等本土 AI 計畫，共同發展和改進台灣自己的 AI 技術。

常見情境與應用

在日常生活中，台灣自己的 AI 可以應用在很多情境中。例如，在會議記錄和文件編輯中，可以使用雅婷逐字稿進行快速和準確的轉錄。在客服和聊天機器人中，可以使用 TAIDE 等本土 AI 模型進行自然語言理解和回應。在智慧城市和智慧醫療中，可以使用 AI 技術進行資料分析和決策支持等。這些應用可以提高效率、改善服務和增強競爭力。

進階用法與合作機會

對於想要進一步使用和發展台灣自己的 AI 的用戶，可以考慮使用更進階的 AI 技術和工具，例如使用深度學習和自然語言處理等。同時，也可以考慮與其他企業和組織合作，共同發展和應用 AI 技術，例如進行聯合研究和開發等。這些合作機會可以加速 AI 技術的發展和應用，帶來更多的創新和商機。

對比表格：國際模型 vs 本土模型

項目	國際模型	本土模型
語言支援	英文、簡體中文為主	繁體中文、台語為主
地區知識	國際通用知識	地區特定知識
資料自主	資料可能存放在國外	資料可以在地部署
產業話語權	國際巨頭主導	本土企業參與

破除迷思：AI 不是只有大廠才能做

有一個常見的迷思是，AI 只有大廠才能做，實際上，這是不正確的。雖然大廠有更多的資源和人才，但是本土企業和開發者也可以通過合作和開源模型的使用，發展出自己的 AI 技術和應用。例如，雅婷逐字稿和 TAIDE 就是本土企業和學研團隊合作的成果。

怎麼挑選適合的 AI 工具

挑選適合的 AI 工具需要考慮多個因素，包括語言支援、地區知識、資料自主和產業話語權等。對於一般用戶，需要考慮自己的具體需求和使用場景，例如需要進行會議記錄和文件編輯，或者需要進行自然語言理解和回應等。對於企業和組織，需要考慮自己的業務需求和競爭策略，例如需要提高效率、改善服務和增強競爭力等。

未來發展趨勢：AI 與其他技術的整合

未來，AI 的發展趨勢將會更加重視與其他技術的整合，例如物聯網、雲計算和大數據等。這些技術的整合可以帶來更多的創新和商機，例如智慧城市、智慧醫療和智慧製造等。同時，AI 的發展也需要更加重視倫理和安全的問題，例如資料保護、隱私保護和算法公平等。這些問題的解決需要政府、企業和學術界的共同努力和合作。