面對全球人工智慧技術加速演進與地緣政治局勢變動，資策會執行長范俊逸指出，台灣必須積極建立具備自主主導權的「主權AI」，完整掌握自有的AI模型、算力與資料主權，其中金融主權AI就是很有發展的潛力。 范俊逸直言，過去業界普遍認為只要身處非紅供應鏈並採用美系先進模型即可，但國際間曾因尖端模型能力過於強大而一度對外國使用者祭出限制，這項警訊凸顯出一旦遭遇地緣政治衝突或國際局勢變化，友好國家仍可能隨時關閉線上服務，台灣若未建立自主能力將面臨停擺危機。 主權AI核心能力涵蓋模型、算力與資料主權 范俊逸分析，主權AI的核心能力涵蓋模型、算力與資料主權，且三者是一體連動的架構。

考量到建置超大規模的通用型大語言模型需要耗費極為龐大的參數規模與運算資源，在台灣整體資源有限的條件下，最務實且具競爭力的發展路徑是從「垂直專業領域」切入，訓練本土自主的專業模型，藉由開源基礎模型搭配在地語料深耕特定產業，進而達成自主化的戰略目標。 以金融產業為例，資策會近期在數發部跟金管會的協助下，串聯國內多家大型銀行與本土資訊服務業者，利用開源模型作為基底，匯入台灣金融法規、金融研訓院教材及防詐等在地化專業語料，打造本土共通的「金融大語言模型」。 該模型完成後，除可直接提供從業人員高精準度的專業指引並降低培訓成本，各金融機構亦能帶回模型並結合自有特色進行微調加值，建構出可信賴且具備資訊自主性的在地生態圈。

資策會執行長范俊逸（中）與紡織產業綜合研究所協理陳宏恩（左1）、生物技術開發中心執行長李財坤（左2）、中華經濟研究院院長連賢明（右2）、食品工業發展研究所所長廖啓成（右1），簽署MOU，推出法人智庫AI知識平台。 （資策會提供） 針對長遠發展策略，范俊逸建議台灣應優先針對國家「關鍵基礎設施（CI）」領域推進主權AI布局，包含半導體、金融、製造、醫療與交通等關鍵節點。 儘管國內學研單位同步在發展通用型大語言模型，但政府與產業若能優先集中資源於不能產生動盪的關鍵垂直領域，將能以最有效率的方式鞏固產業命脈與國家安全，真正落實主權AI的自主防線。

AI運用發展快速，資安風險需要注意 當AI在各領域快速發展時，各行各業加速導入AI，伴隨而來的機敏資料外洩與系統失控風險成為產業轉型的重大挑戰。 范俊逸指出，資安防護的核心思維必須徹底翻轉，「安全與可信賴必須內建，而不是事後外加」，並強調企業應正視員工擅自使用外部工具所引發的「影子AI（Shadow AI）」隱憂，透過建立中介過濾系統、硬體級安全斷路器及嚴格的權限最小化原則，構築全面性的防護網。 范俊逸表示，許多人在系統規劃初期仍抱持傳統心態，忽略了任務委託給AI的比例越高、伴隨而來的風險便越龐大。

他以人體免疫力為喻，若在孕育系統的軟體工程初期就從需求分析、架構設計到測試各階段，如果未將安全機制深植其中，事後才以外加方式補強資安，就如同抵抗力不足者單靠戴口罩防病，依舊容易遭受衝擊。 范俊逸表示，許多人在系統規劃初期仍抱持傳統心態，忽略了任務委託給AI的比例越高、伴隨而來的風險便越龐大。 （顏麟宇攝） 針對許多企業員工習慣將公司業務資料輸入公開商用雲端模型的現象，范俊逸提醒，這種「影子AI」行為常在當事人毫無自覺下洩漏營業秘密，甚至間接替外部模型進行訓練，因此資策會建議在傳輸端架設中介軟體（Middleware）作為守門員，針對外傳的機敏關鍵字與回傳的受污染資訊進行雙向過濾與阻擋。

「權限最小化」是不可退讓的底線 面對未來AI自主推論可能帶來的失控風險，范俊逸提出多道技術防線。 他認為不能將AI視為不可知的黑盒子，必須透過「白箱測試」剖析模型內部權重與啟動邏輯，並完整留存推論軌跡與工作日誌以確保可追溯性與可解釋性。 此外，更應在封閉的「模型沙盒」內運行業務，並配置獨立於AI系統之外的「硬體級斷路器」，一旦偵測到模型行為異常，便能第一時間由實體開關觸發訊號進行實體隔離與斷開，杜絕損害蔓延。 針對具備自主執行任務能力的AI代理人（AI Agent），范俊逸強調「權限最小化」是不可退讓的底線。

他指出，調用系統與對外發送指令的權限必須細緻化分級，涉及關鍵營運與高風險的決策務必保留人工審查確認，絕不能因貪圖便利而全權放行。 范俊逸表示，台灣在地緣政治挑戰下累積了豐富的資安應對經驗，資策會將整合旗下資安、科法及研發能量，主打合規、技術與防護並重的「可信賴AI（Trustworthy AI）」全方位解決方案，協助企業在享受AI效益的同時，牢牢守住資訊安全底線。