iVOD / 149603

Field Value
IVOD_ID 149603
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/149603
日期 2024-03-08
會議資料.會議代碼 院會-11-1-4
會議資料.會議代碼:str 第11屆第1會期第4次會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 1
會議資料.會次 4
會議資料.種類 院會
會議資料.標題 立法院第11屆第1會期第4次會議
影片種類 Clip
開始時間 2024-03-08T11:43:25+08:00
結束時間 2024-03-08T11:59:38+08:00
影片長度 00:16:13
支援功能[0] ai-transcript
支援功能[1] gazette
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/e7383c0ce4a703cc643519c25cbe3c73d230da91660cc9cbf8ba9b0039caa7a6ea5380e059a3204e5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 陳瑩
委員發言時間 11:43:25 - 11:59:38
會議時間 2024-03-08T09:00:00+08:00
會議名稱 第11屆第1會期第4次會議(事由:一、對行政院院長提出施政方針及施政報告繼續質詢。 二、3月8日上午9時至10時為國是論壇時間。 三、3月12日下午1時50分至2時30分為處理臨時提案時間。)
gazette.lineno 956
gazette.blocks[0][0] 陳委員瑩:(11時43分)謝謝主席,麻煩請院長還有財政部、原民會。
gazette.blocks[1][0] 主席:麻煩請院長備詢,也請財政部跟原民會兩位首長備詢。
gazette.blocks[2][0] 陳院長建仁:陳委員早,恭喜你當選連任,也祝你婦女節快樂。
gazette.blocks[3][0] 陳委員瑩:謝謝,謝謝院長。我今天要跟您討論的問題是我在這邊質詢的第3次了,在每一次會期很短的總質詢時間內,我都要來拜託院長同一件事情,那您就會知道這件事情有多麼重要。
gazette.blocks[3][1] 政府在歸還原住民土地政策上有不斷在加速,但是院長,因為政府的規定限制原保地的流通性,導致土地還給原住民之後,我們原住民拿到土地卻只是空有土地而已,因為銀行根本就不接受原保地作為擔保品。原住民的長輩們在自己的兒女要成家立業的過程當中,他們可能會想要買房子,而且可能要創業,在他們需要貸款的時候,長輩想要幫幫自己的兒女,或者是年輕人自己很努力,想要買房子,但是土地拿到銀行的時候,卻完全貸不到錢。剛剛有特別講到,因為年輕人買房子,在信用跟財力的評估上,可能就是差那麼一點點的擔保品就可以順利把貸款貸下來了,但是家裡長輩空有那一塊土地,卻完全幫不上忙。也有一些長輩,因為部落的房子老舊了需要裝修,本來想要拿原保地到銀行貸點錢來修繕,但是原保地在銀行貸不到錢,最後還是要向兒女或者親戚朋友求助。或許原民會會回復說原民會有修繕補助,但是這個修繕補助的經費是有限制的,名額上也是有限制。
gazette.blocks[3][2] 關於原保地授信貸款這件事,我已經協調了2年,我們一直都還是在原地踏步,沒有比較好的進展。過去原民會也不斷聲稱,原民會已經實施許多政策貸款的計畫,透過銀行的受理,例如微笑貸款、創業貸款、經濟事業貸款等等,而且可以接受原保地為擔保品。但其實原民會大部分的計畫,放款資金都是來自於原民會,然後再由銀行辦理借出。所以如果今天的資金是來自銀行的話,銀行一定不會接受原保地作為擔保品,而且原民會所辦理的貸款項目不可能像銀行一樣全面化。光是房屋貸款,原民會就沒有辦法辦理了,而且後來這個也停止了,在沒有去推動原住民金庫或原住民銀行的前提之下,我又繼續努力討論讓原保地貸款成為有利擔保品這件事。
gazette.blocks[3][3] 當然,我今天先把你們可能回復我的狀況講給你們聽,你們或許會講這個可以找農會,但是事實上只有部分、幾間、少數的農會會接受原保地的貸款,大部分的農會是不會接受的。
gazette.blocks[3][4] 再來還有一個,你們可能會說我們還有原住民族儲蓄互助社可以接受原保地的貸款,但事實上,雖然這個互助社可以接受原保地的授信貸款,可是互助社畢竟不是一個金融機關,所以可以貸款的項目,僅僅只是限制在信用貸款的部分,如果族人需要申請房貸的話,互助社是沒有辦法辦理的。我講了這麼多,我們也討論了這麼久,到現在還是窒礙難行。原住民保留地在金融市場遇到什麼問題?我想來想去,我就只有想到一件事情,而且它是事實,最貼切的形容,就是我們原住民保留地在金融市場上,它是被歧視的,我只能這樣想。
gazette.blocks[3][5] 原住民授信貸款這件事情,在我最近一次的協調中,有機會推動的模式就是由其中一間公股銀行來承接,而且我希望它是臺銀,由臺銀來承接,讓臺銀在辦理所有的貸款業務上,把這個有價值的原保地作為債權確保的擔保品,而且在原保地鑑價之後的價值,由原民會綜合發展基金,還有其他的信保基金共同來保證,現在我們就差臨門一腳,也需要院長還有部長及主委的支持。所以今天我在這邊再一次特別拜託,也希望這件事可以由財政部來主責,然後讓原民會和信保基金來配合。院長,我們花了這麼多心力推動、溝通這件事,希望這次能有善意回應。
gazette.blocks[4][0] 陳院長建仁:我知道委員在這件事情上很用心,也希望順利安排原保地向銀行申請貸款這件事,謝謝委員幫很多原鄉同胞爭取。我知道財政部與原民會已經跟委員就這件事情溝通協調,是不是請他們用很短的時間再來報告一下?
gazette.blocks[5][0] 陳委員瑩:我想聽聽財政部長的說法。
gazette.blocks[6][0] 陳院長建仁:來,聽聽看。
gazette.blocks[7][0] 莊部長翠雲:有關原住民保留地作為抵押貸款一事,我想委員也很清楚。第一,因為它的承受者只限於原住民,所以在流通上就有限制,如果要實行抵押權時,銀行也沒有辦法取得原保地的所有權,所以事實上擔保是比較難做的。委員也一直努力,希望由剛剛提到的綜合發展基金或其他信用保證基金承擔最後的授信風險。如果這部分可以做,且原民會可以提出相關的保證作業準則時,我們再跟公股銀行進一步評估,讓這件事可以往前推動。
gazette.blocks[8][0] 陳委員瑩:請問主委,原民會提出這樣的準則有沒有困難?還是你也願意朝這方向去配合?
gazette.blocks[9][0] 夷將.拔路兒主任委員:跟委員報告,的確,過去原住民族保留地的移轉長期限制原住民,所以會遇到貸款問題,這部分我們未來會再跟財政部及公股銀行討論,看怎麼樣透過完整的配套,包括授信專案的可行性做後續處理。
gazette.blocks[10][0] 陳委員瑩:我很高興今天沒有提到我前面已經先講出的推卸理由。我希望可以把時間押在3個月,讓你們可以把這樣的方向、準則在3個月內提出並完成,可以嗎?
gazette.blocks[11][0] 夷將.拔路兒主任委員:我們努力。
gazette.blocks[12][0] 陳委員瑩:努力?我定3個月,可以嗎?
gazette.blocks[13][0] 夷將.拔路兒主任委員:我們會跟財政部一起努力,看能不能達成目標。
gazette.blocks[14][0] 陳委員瑩:我們就先定3個月的期限,也請你們加油。部長先請回。
gazette.blocks[14][1] 接下來我想要討論的是族語問題。大家都很清楚,母語如果斷了,那我們文化也就滅了,所以語言是文化的靈魂,語言對於文化的傳承是相當重要的!在原住民族語言式微的這個年代裡,我們通過了國家語言發展法及原住民族語言發展法,特別是夷將主委在多年任內,最了不起,也在歷史上寫下重要的一頁,就是推動原住民族語言的復興與發展,你真的是不遺餘力。
gazette.blocks[14][2] 在推動語言學習的過程當中,我們遇到很多困難,其中一個很大的問題就是目前族語老師的師資嚴重不足!我們需要一個強大的學習工具來學習。像都會區的學校很難找到族語老師;就算找到族語老師,有可能布農族的學生找到的卻是阿美族的族語老師。所以語言建置、維護、族語查詢的網站──族語E樂園……去年選舉時,我提出一項政見,希望建置AI的族語學習系統。目前原民會已經進行一項計畫,就是族語AI翻譯計畫,未來系統完成建置之後,可以透過語言進行翻譯,但我覺得還不夠!在我進入接下來的質詢前,我先解釋一下這個名詞。要把AI導入族語學習,而AI分成生成式AI和分辨式AI,其中分辨式AI就是在現有的數據或內容中提取資訊,協助判斷;至於生成式AI,是一種可以創造新的內容、想法的人工智慧,包括創造對話、故事、影像、視訊和音樂等等。
gazette.blocks[14][3] 主委,這個是現在大家在討論的生成式AI的語言學習系統,它建置了大量語言資料庫之後,可以透過電腦系統的判別,跟使用者互相對話,不過我們現在看到的是一個英文的對話。我們來看一下原住民的部分,我們原住民目前法定有16族,總共有42種語別,語料的蒐集跟建置當然是相對的複雜跟麻煩。目前原語會進行建置的語音翻譯功能跟這個英文的學習工具,在發展上跟技術上,我們其實還是落後非常多的,所以我希望可以推動生成式AI的族語學習對話系統,它是可以協助我們學習族語過程中的聽跟說的系統,減輕大家的學習壓力。特別是現在很多家中如果沒有會講族語的長輩,沒有那個環境,學校又請不到學生所需要的族別的族語老師,那我們都可以透過這套系統來解決,而且這樣的學習,人手一機的話,不分年齡、不分地點都可以來學習族語,也可以做永久的紀錄。甚至我們原住民長者到醫院的時候,這套系統應用在看病上也是非常方便的,醫生可以了解長者哪裡不舒服,長者也可以充分理解醫師交代的是什麼,所以我今天提出這樣建議,不知道各位的想法如何?
gazette.blocks[15][0] 陳院長建仁:我覺得這是很創新的想法,而且也有它的可行性,現在在生成式AI的部分,國科會也相當積極在推動,我是不是請吳主委簡單的回應一下,讓夷將主委聽聽看,也許兩邊可以合作。
gazette.blocks[16][0] 陳委員瑩:好,謝謝。
gazette.blocks[17][0] 吳主任委員政忠:謝謝委員的提醒,事實上生成式人工智慧對於各種語言的認識應該是有它的特點,從去年開始,在院長的支持之下,我們已經做了TAIDE,我們叫做可信任的人工智慧對話引擎,它可以寫文章、可以翻譯,whatever。事實上原民會在人工智慧的應用,剛剛委員有提到,我們已經有在做翻譯了,未來我們這個TAIDE的引擎在4月應該會公開,我們國科會也會協助原民會,事實上那個引擎是一個base,如果要用到原民這邊的話,我們可以持續在上面再做一些訓練,應該就可以使用了,我想國科會跟原民會會來配合。
gazette.blocks[18][0] 夷將.拔路兒主任委員:首先謝謝委員對原民會過去推動族語的成果肯定,的確目前原語會推動的是分辨式AI的部分,未來我們會跟國科會針對生成式的部分,看怎麼樣讓我們的語言做更好的傳承,這個我們來努力。
gazette.blocks[19][0] 陳委員瑩:好,在這裡特別拜託,其實我的心很大,我甚至還希望可以運用元宇宙的技術,讓我們未來的對話不是一個冰冷的機器,而是可以看到過去的長者活生生地站在我們面前跟我們對話。謝謝。
gazette.blocks[20][0] 夷將.拔路兒主任委員:謝謝委員。
gazette.blocks[21][0] 陳院長建仁:謝謝,我們努力。
gazette.blocks[22][0] 主席:謝謝陳瑩委員的質詢,也謝謝陳院長的備詢。
gazette.blocks[22][1] 報告院會,上午質詢到此為止,下午2點30分繼續開會,進行質詢。現在休息。
gazette.blocks[22][2] 休息(11時59分)
gazette.agenda.page_end 23
gazette.agenda.meet_id 院會-11-1-4
gazette.agenda.speakers[0] 韓國瑜
gazette.agenda.page_start 1
gazette.agenda.meetingDate[0] 2024-03-08
gazette.agenda.gazette_id 1130601
gazette.agenda.agenda_lcidc_ids[0] 1130601_00002
gazette.agenda.meet_name 立法院第11屆第1會期第4次會議紀錄
gazette.agenda.content 報告事項
gazette.agenda.agenda_id 1130601_00001
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 22.25534375
transcript.pyannote[0].end 24.76971875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1].start 26.08596875
transcript.pyannote[1].end 26.62596875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2].start 27.60471875
transcript.pyannote[2].end 31.08096875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[3].start 32.65034375
transcript.pyannote[3].end 37.62846875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[4].start 40.00784375
transcript.pyannote[4].end 43.97346875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 44.42909375
transcript.pyannote[5].end 52.29284375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[6].start 52.05659375
transcript.pyannote[6].end 52.36034375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[7].start 52.73159375
transcript.pyannote[7].end 52.78221875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[8].start 52.93409375
transcript.pyannote[8].end 52.95096875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[9].start 53.10284375
transcript.pyannote[9].end 58.70534375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[10].start 59.04284375
transcript.pyannote[10].end 86.16096875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[11].start 86.66721875
transcript.pyannote[11].end 92.25284375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 92.96159375
transcript.pyannote[12].end 94.34534375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 94.68284375
transcript.pyannote[13].end 113.41409375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[14].start 113.81909375
transcript.pyannote[14].end 115.33784375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 115.48971875
transcript.pyannote[15].end 127.60596875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 128.53409375
transcript.pyannote[16].end 130.86284375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[17].start 131.06534375
transcript.pyannote[17].end 156.49596875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[18].start 156.98534375
transcript.pyannote[18].end 158.60534375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[19].start 159.12846875
transcript.pyannote[19].end 169.70909375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[20].start 170.18159375
transcript.pyannote[20].end 178.23096875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[21].start 179.91846875
transcript.pyannote[21].end 226.81409375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[22].start 227.08409375
transcript.pyannote[22].end 242.13659375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 242.60909375
transcript.pyannote[23].end 258.75846875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[24].start 257.72909375
transcript.pyannote[24].end 257.79659375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[25].start 258.85971875
transcript.pyannote[25].end 262.67346875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 262.70721875
transcript.pyannote[26].end 271.58346875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[27].start 271.76909375
transcript.pyannote[27].end 287.37846875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 287.66534375
transcript.pyannote[28].end 302.81909375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[29].start 302.95409375
transcript.pyannote[29].end 304.96221875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 305.97471875
transcript.pyannote[30].end 307.47659375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[31].start 308.67471875
transcript.pyannote[31].end 311.81346875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[32].start 312.30284375
transcript.pyannote[32].end 321.34784375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[33].start 321.61784375
transcript.pyannote[33].end 322.84971875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[34].start 323.50784375
transcript.pyannote[34].end 330.42659375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 331.03409375
transcript.pyannote[35].end 331.42221875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[36].start 332.06346875
transcript.pyannote[36].end 369.07034375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[37].start 369.59346875
transcript.pyannote[37].end 370.35284375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[38].start 371.51721875
transcript.pyannote[38].end 396.22221875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[39].start 396.82971875
transcript.pyannote[39].end 402.04409375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[40].start 402.07784375
transcript.pyannote[40].end 402.68534375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[41].start 403.25909375
transcript.pyannote[41].end 431.76096875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 430.54596875
transcript.pyannote[42].end 430.61346875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 430.61346875
transcript.pyannote[43].end 431.03534375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[44].start 431.03534375
transcript.pyannote[44].end 431.96346875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[45].start 431.96346875
transcript.pyannote[45].end 432.03096875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[46].start 432.03096875
transcript.pyannote[46].end 432.80721875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[47].start 432.80721875
transcript.pyannote[47].end 432.84096875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[48].start 433.24596875
transcript.pyannote[48].end 435.62534375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[49].start 435.62534375
transcript.pyannote[49].end 437.41409375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[50].start 437.48159375
transcript.pyannote[50].end 445.29471875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 445.59846875
transcript.pyannote[51].end 454.37346875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 454.77846875
transcript.pyannote[52].end 484.02284375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[53].start 484.29284375
transcript.pyannote[53].end 493.05096875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[54].start 493.43909375
transcript.pyannote[54].end 502.48409375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 500.00346875
transcript.pyannote[55].end 500.07096875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 500.07096875
transcript.pyannote[56].end 500.34096875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 500.34096875
transcript.pyannote[57].end 500.45909375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[58].start 502.83846875
transcript.pyannote[58].end 503.83409375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[59].start 504.17159375
transcript.pyannote[59].end 508.23846875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[60].start 508.57596875
transcript.pyannote[60].end 509.95971875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[61].start 510.24659375
transcript.pyannote[61].end 512.59221875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[62].start 512.91284375
transcript.pyannote[62].end 517.53659375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 517.99221875
transcript.pyannote[63].end 539.22096875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[64].start 540.87471875
transcript.pyannote[64].end 541.58346875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[65].start 542.76471875
transcript.pyannote[65].end 543.54096875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[66].start 544.18221875
transcript.pyannote[66].end 545.76846875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[67].start 546.74721875
transcript.pyannote[67].end 550.27409375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[68].start 550.39221875
transcript.pyannote[68].end 553.42971875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[69].start 553.76721875
transcript.pyannote[69].end 558.79596875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[70].start 559.52159375
transcript.pyannote[70].end 600.39284375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[71].start 600.40971875
transcript.pyannote[71].end 602.48534375
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 602.77221875
transcript.pyannote[72].end 603.41346875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[73].start 603.48096875
transcript.pyannote[73].end 604.84784375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[74].start 605.60721875
transcript.pyannote[74].end 609.25221875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[75].start 609.47159375
transcript.pyannote[75].end 638.07471875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[76].start 639.12096875
transcript.pyannote[76].end 643.62659375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[77].start 643.86284375
transcript.pyannote[77].end 669.05721875
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[78].start 669.59721875
transcript.pyannote[78].end 670.00221875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[79].start 670.79534375
transcript.pyannote[79].end 671.33534375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[80].start 671.79096875
transcript.pyannote[80].end 686.99534375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[81].start 687.38346875
transcript.pyannote[81].end 699.58409375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[82].start 701.79471875
transcript.pyannote[82].end 702.89159375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[83].start 703.76909375
transcript.pyannote[83].end 716.84721875
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[84].start 717.35346875
transcript.pyannote[84].end 718.39971875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[85].start 719.41221875
transcript.pyannote[85].end 729.08159375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[86].start 730.76909375
transcript.pyannote[86].end 744.42096875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[87].start 744.91034375
transcript.pyannote[87].end 756.09846875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[88].start 756.67221875
transcript.pyannote[88].end 774.22221875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[89].start 774.74534375
transcript.pyannote[89].end 775.94346875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[90].start 776.92221875
transcript.pyannote[90].end 785.84909375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[91].start 782.67659375
transcript.pyannote[91].end 782.91284375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[92].start 786.13596875
transcript.pyannote[92].end 813.62534375
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[93].start 814.23284375
transcript.pyannote[93].end 827.80034375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[94].start 827.81721875
transcript.pyannote[94].end 827.83409375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[95].start 827.90159375
transcript.pyannote[95].end 830.90534375
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[96].start 831.24284375
transcript.pyannote[96].end 832.17096875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[97].start 832.77846875
transcript.pyannote[97].end 833.75721875
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[98].start 833.36909375
transcript.pyannote[98].end 853.99034375
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[99].start 848.97846875
transcript.pyannote[99].end 848.99534375
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[100].start 848.99534375
transcript.pyannote[100].end 849.68721875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[101].start 849.68721875
transcript.pyannote[101].end 849.70409375
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[102].start 854.04096875
transcript.pyannote[102].end 859.06971875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[103].start 859.57596875
transcript.pyannote[103].end 863.50784375
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[104].start 864.08159375
transcript.pyannote[104].end 868.77284375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[105].start 868.97534375
transcript.pyannote[105].end 872.46846875
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[106].start 872.85659375
transcript.pyannote[106].end 890.10284375
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[107].start 890.27159375
transcript.pyannote[107].end 896.71784375
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[108].start 897.08909375
transcript.pyannote[108].end 903.75471875
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[109].start 903.94034375
transcript.pyannote[109].end 907.34909375
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[110].start 907.95659375
transcript.pyannote[110].end 912.83346875
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[111].start 913.28909375
transcript.pyannote[111].end 915.09471875
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[112].start 915.38159375
transcript.pyannote[112].end 917.25471875
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[113].start 917.52471875
transcript.pyannote[113].end 920.02221875
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[114].start 920.42721875
transcript.pyannote[114].end 921.33846875
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[115].start 921.60846875
transcript.pyannote[115].end 924.25784375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[116].start 924.49409375
transcript.pyannote[116].end 929.97846875
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[117].start 930.68721875
transcript.pyannote[117].end 946.29659375
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[118].start 947.05596875
transcript.pyannote[118].end 947.32596875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[119].start 947.62971875
transcript.pyannote[119].end 949.35096875
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[120].start 950.51534375
transcript.pyannote[120].end 950.58284375
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[121].start 950.58284375
transcript.pyannote[121].end 954.02534375
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[122].start 956.10096875
transcript.pyannote[122].end 963.47534375
transcript.whisperx[0].start 22.695
transcript.whisperx[0].end 41.583
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席,麻煩請院長還有財政部還有原民會。麻煩請院長備詢,也請財政部跟原民會兩位首長備詢。陳委員長,恭喜你當選連任,也祝你婦女節快樂。
transcript.whisperx[1].start 45.352
transcript.whisperx[1].end 65.251
transcript.whisperx[1].text 謝謝院長。那院長我今天要跟您討論的這個問題是我在這邊質詢的第三次了。那每一次的這個會期這個很短的總質詢的時間我都要來拜託院長同一件事那您就會知道這件事有多麼的重要
transcript.whisperx[2].start 66.432
transcript.whisperx[2].end 91.992
transcript.whisperx[2].text 政府在歸還原住民土地的政策上我們有不斷地在加速但是院長因為政府的規定它限制了原住民原保地的流通性導致我們的土地還給原住民之後我們原住民拿到這個土地卻只是空有土地而已因為銀行根本就不接受原保地作為擔保品
transcript.whisperx[3].start 92.978
transcript.whisperx[3].end 112.746
transcript.whisperx[3].text 原住民的長輩們在自己的兒女要成家立業的過程當中他們可能會想要買房子而且可能要創業在他們需要貸款的時候呢長輩想要幫幫自己的兒女喔那或者是年輕人自己很努力想要買房子但是土地拿到這個銀行的時候卻完全帶不到錢
transcript.whisperx[4].start 114.186
transcript.whisperx[4].end 125.591
transcript.whisperx[4].text 又例如說對剛剛有特別講到說因為年輕人買房子那可能在這個信用跟這個財力的評估上可能就是差那麼一點點的這個擔保品
transcript.whisperx[5].start 128.541
transcript.whisperx[5].end 156.954
transcript.whisperx[5].text ﹚陳瑩
transcript.whisperx[6].start 157.314
transcript.whisperx[6].end 177.542
transcript.whisperx[6].text 或許原民會會回復說這個原民會有這個修繕補助啊但是這個修繕補助的這個經費其實是有限制的那名額上也是有限制的在這個元寶地受信貸款這件事我已經協調兩年我們一直都還在原地踏步沒有一個比較好的進展
transcript.whisperx[7].start 179.923
transcript.whisperx[7].end 194.923
transcript.whisperx[7].text ﹚陳瑩﹚
transcript.whisperx[8].start 194.983
transcript.whisperx[8].end 195.003
transcript.whisperx[8].text ﹚記者﹚
transcript.whisperx[9].start 212.125
transcript.whisperx[9].end 227.739
transcript.whisperx[9].text ﹚陳瑩﹚
transcript.whisperx[10].start 227.739
transcript.whisperx[10].end 245.043
transcript.whisperx[10].text
transcript.whisperx[11].start 245.543
transcript.whisperx[11].end 271.346
transcript.whisperx[11].text 原保地貸款成為這個有利的這個單保品的這件事我們又繼續的在討論當然我想我今天先把你們可能回復我的這個狀況我先講給你們聽啦例如說你們或許會講這個可以找農會但是事實上只有部分幾間少數的農會會接受原保地的貸款那大部分的農會他們是不會接受的
transcript.whisperx[12].start 271.886
transcript.whisperx[12].end 287.049
transcript.whisperx[12].text 再來還有一個你們可能會講說原住民還有我們還有這個原住民族這個除去互助社可以接受元寶地的貸款但事實上呢雖然這個互助社可以接受這個元寶地的這個收信貸款可是
transcript.whisperx[13].start 287.79
transcript.whisperx[13].end 307.739
transcript.whisperx[13].text ﹚陳瑩﹚
transcript.whisperx[14].start 308.717
transcript.whisperx[14].end 329.785
transcript.whisperx[14].text 我講了這麼多我們也討論了這麼久到現在還是自愛難行那原住民保留地在金融市場遇到什麼問題我想來想去我就只有想到一件事情而且它是事實最貼切的形容就是我們原住民保留地在金融市場它是被歧視的我只能這樣想
transcript.whisperx[15].start 332.066
transcript.whisperx[15].end 359.347
transcript.whisperx[15].text 原住民的壽星貸款這件事情在我最近一次的這個協調中有機會推動的模式就是由其中的一間公股銀行來承接而且我希望它是台銀由台銀來承接讓台銀在辦理所有的這個貸款業務上把這個有價值的元寶地作為債權確保的這個擔保品而且在這個元寶地
transcript.whisperx[16].start 359.987
transcript.whisperx[16].end 370.032
transcript.whisperx[16].text 而建價之後的價值由原民會的綜合發展基金還有其他的信保基金共同來做保證。那現在
transcript.whisperx[17].start 371.824
transcript.whisperx[17].end 395.602
transcript.whisperx[17].text 我們就差這樣臨門一腳也需要院長還有部長跟主委的支持那所以今天我在這邊再一次特別拜託那我也希望說這件事可以由這個財政部來主責然後讓原民會和信保基金來配合我不知道這個院長我們花了這麼多
transcript.whisperx[18].start 396.863
transcript.whisperx[18].end 397.645
transcript.whisperx[18].text 希望這次有善意的回應。
transcript.whisperx[19].start 403.39
transcript.whisperx[19].end 431.265
transcript.whisperx[19].text 因為這件事情我曉得委員很用心也希望把這一個元寶地這個向銀行申請貸款這件事情能夠順利的來安排那謝謝委員幫我們很多的援助園鄉的同胞來做這樣的一個爭取那這件事情我也曉得我們財政部跟園民會已經有跟委員這邊在做溝通協調我是不是請他們再來報告一下很短的時間
transcript.whisperx[20].start 437.673
transcript.whisperx[20].end 453.682
transcript.whisperx[20].text 有關原住民保留地要作為抵押貸款的事情,那我想委員也很清楚,第一個就是說因為他的承受者只限於原住民,那所以他在流通上就限制,而且銀行也沒有辦法取得,假設說他要實行抵押權的時候也沒有辦法取得這個
transcript.whisperx[21].start 454.462
transcript.whisperx[21].end 484.206
transcript.whisperx[21].text ﹚陳瑩
transcript.whisperx[22].start 484.468
transcript.whisperx[22].end 512.337
transcript.whisperx[22].text 那請問主委在圓明會提出這樣的準則你們有沒有困難還是你也認為說朝這個方向你們是願意去配合的?對,剛委員報告的確在過去長期原住民是保留地因為他移轉是縣市原住民所以遇到這個貸款的這個問題我想這個部分我們未來會再跟我們的財政部還有公共銀行怎麼樣透過整個完成的配套
transcript.whisperx[23].start 513.001
transcript.whisperx[23].end 539.302
transcript.whisperx[23].text 包括那個受訓的整個專案的可行性做後續的處理我很高興今天沒有提到我前面已經先講出的這些推卸的這個理由那我想也希望是我們可以把時間就是壓在三個月你們可以把這樣的一個方向這樣的一個準則把它我們可以在三個月內來提出來完成可以嗎那我們努力
transcript.whisperx[24].start 542.847
transcript.whisperx[24].end 549.669
transcript.whisperx[24].text 接下來呢我想要討論的是這個族語的問題大家都很清楚母語如果斷了那我們文化也就滅了
transcript.whisperx[25].start 569.974
transcript.whisperx[25].end 588.916
transcript.whisperx[25].text ﹚陳瑩﹚
transcript.whisperx[26].start 588.916
transcript.whisperx[26].end 605.23
transcript.whisperx[26].text
transcript.whisperx[27].start 605.72
transcript.whisperx[27].end 626.194
transcript.whisperx[27].text 我想在這個推動語言的學習過程當中我們遇到很多的困難那其中一個很大的問題就是目前主委老師的師資嚴重不足那我們需要有一個強大的這個學習工具來學習因為像都會區的這個學校他很難找到主委老師
transcript.whisperx[28].start 626.994
transcript.whisperx[28].end 636.83
transcript.whisperx[28].text 就算找到這個族語老師了,有可能布農族的學生找到的卻是阿美族的這個族語的老師。好,所以這個語言的建制維護,
transcript.whisperx[29].start 639.161
transcript.whisperx[29].end 668.26
transcript.whisperx[29].text 主語查詢的網站我們看一下叫做這個主語一樂園去年在選舉的時候我有提出了一項政見就是希望建置AI的主語學習系統那圓明會目前已經進行了一個計畫就是這個主語AI翻譯計畫那未來系統完成建置之後呢它可以透過語言進行的翻譯但是我是覺得還不夠啦那我想在我進入接下來的質詢之前我先解釋一下這個名詞
transcript.whisperx[30].start 669.121
transcript.whisperx[30].end 670.23
transcript.whisperx[30].text 響鐘
transcript.whisperx[31].start 672.257
transcript.whisperx[31].end 699.175
transcript.whisperx[31].text 我想我們現在我覺得要把AI導入這個主語的學習那當然這個AI有分成生成式AI和分辨式AI那當然分辨式AI就是把這個現有的數據或內容中提取資訊協助判斷那這個生成式的AI是一種可以創造新的內容和想法的人工智慧包括創造對話故事影像視訊和音樂等等
transcript.whisperx[32].start 702.462
transcript.whisperx[32].end 728.416
transcript.whisperx[32].text 各位 這個是我們現在大家在討論的生成式AI的語言學習系統那它所建置大量的語言資料庫之後呢可以透過電腦系統的判別與使用跟這個 對不起 透過這個電腦系統的判別和這個使用者互相的這個對話不過我們現在看到的它是一個英文的對話
transcript.whisperx[33].start 730.994
transcript.whisperx[33].end 755.915
transcript.whisperx[33].text 來看一下我們原住民。 我們原住民目前法定有16族,那總共有42種的語別。 語料的搜集跟這個建制上當然是相對的複雜跟麻煩。 那目前原語會進行的這個建制的這個語音翻譯的功能, 跟這個英文的這個學習工具的發展上技術上, 我們其實還是落後非常多的。
transcript.whisperx[34].start 756.876
transcript.whisperx[34].end 772.506
transcript.whisperx[34].text 所以我希望可以推動深層式AI的這個主語學習的對話系統那它可以協助我們學習主語過程當中的聽跟說這樣的系統那減輕大家的這個學習的這個壓力而且我
transcript.whisperx[35].start 776.971
transcript.whisperx[35].end 790.039
transcript.whisperx[35].text 特別是如果像現在很多家中是沒有這個會講主語的這個長輩沒有那個環境那學校又請不到這個學生所需要的這個主語的
transcript.whisperx[36].start 792.68
transcript.whisperx[36].end 813.214
transcript.whisperx[36].text 主別的這個主語的老師我們都可以透過這一套系統來解決而且這樣的學習人手一機的話不分年齡不分地點都可以來學習這個主語那也可以做一個永久的記錄所以甚至我們原住民的長者到醫院的時候這一套系統
transcript.whisperx[37].start 814.155
transcript.whisperx[37].end 816.218
transcript.whisperx[37].text 所以我想今天提出這樣的建議不知道各位
transcript.whisperx[38].start 833.58
transcript.whisperx[38].end 853.796
transcript.whisperx[38].text 我覺得這是很創新的想法,而且也有它的可行性。那現在在聖城市AI的這個部分,國科會也有相當的積極在推動。我是不是請吳主委簡單的回應一下,讓我們儀仗主委聽聽看,然後也許兩邊可以合作。
transcript.whisperx[39].start 854.096
transcript.whisperx[39].end 872.154
transcript.whisperx[39].text 好,謝謝那個委員的這個提醒。事實上這個聖春市人工智慧對於各種語言的這個認識應該是有它的特點。那事實上從去年開始在院長的支持之下我們已經做了一個台德,我們叫可信任的人工智慧對話引擎。
transcript.whisperx[40].start 872.915
transcript.whisperx[40].end 896.848
transcript.whisperx[40].text 他可以寫文章可以翻譯whatever那事實上原民會在人工智慧這邊應用剛剛這個委員有提到事實上我們已經有在做翻譯那未來事實上我們這個我們叫台德這個引擎在4月應該會公開那我們國科會這邊也會來協助這個原民會這邊事實上那個引擎是一個basic
transcript.whisperx[41].start 897.168
transcript.whisperx[41].end 923.421
transcript.whisperx[41].text 那如果要用到雲民這邊的話我們可以持續來在上面再做一些訓練應該就可以用那我想國科會跟這個圓明會會來配合首先謝謝委員對圓明會過去推動族裔的成果的肯定那的確目前圓明會推動的是分辨式的這個AI的這個部分的整個推動那未來呢我們會跟我們國科會的針對
transcript.whisperx[42].start 924.645
transcript.whisperx[42].end 925.345
transcript.whisperx[42].text 謝謝陳瑩委員的質詢也謝謝陳院長的備詢
transcript.whisperx[43].start 956.241
transcript.whisperx[43].end 959.564
transcript.whisperx[43].text 報告院會上午質詢到此為止,下午2時30分繼續開會,進行質詢,現在休息。