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郭昱晴 @ 第11屆第1會期教育及文化委員會第15次全體委員會議
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| 00:00:06,144 | 00:00:09,026 | 主席早安 有請諸位好 有請吳主委委員好主委早安我想這一次黃仁勳執行長特別來到台灣那到目前為止其實大家都還是把這樣子的一個風潮那當然也視為這個台灣其實真的就是科技產業當中的無名英雄當然也是全世界的支柱這是對台灣很大的一個鼓舞 |
| 00:00:35,348 | 00:00:56,943 | 那當然其實最有關係的包含我們的這個國科會的部分那其實黃立勳執行長他有在6月2號的晚上的這個演講當中他有特別提到一個就是NVIDIA的Earth2氣候數位軟身雲端平台我想這個部分應該主委應該也是相當的清楚知道 |
| 00:00:57,923 | 00:01:13,050 | 他是利用一個所謂的這個物理的一個模擬跟電腦的一個圖形的技術來預測全球的氣候他數位暖身的一個計畫了那可以更精準的包含就是天氣上的預測或者是在我們的所謂的這個天候 |
| 00:01:14,310 | 00:01:14,510 | 主任委員吳誠文、數位發言委員 |
| 00:01:32,500 | 00:01:34,682 | 中央氣象署有提供2018-2021的氣象數據也提供給Earth2作為參考從2021一直到現在其實在中間的模擬等於是台灣獨步全球來做這一塊 |
| 00:01:53,615 | 00:01:56,497 | 目前我們所知道的像之前我有特別去我們的在房中心 |
| 00:02:15,250 | 00:02:25,035 | 我特別去看了一下就是我們在放中心雖然有我們自己本身的這個目前已經在做使用的一些所謂的在放中心的一些作業的一些系統那但是呢再加上如果我剛剛所說的這個S2他們的這個數位傳送的一個源端的一個平台 |
| 00:02:34,219 | 00:02:34,620 | ﹝無言﹞ |
| 00:02:53,181 | 00:03:22,464 | 委員你好就如同委員所提到的NVIDIA確實像中央氣象署拿了許多資料然後它現在有一個模式 Earth2它把所有的資料然後用AI去把它運算算力說實在多了好幾百倍我們看到所有資料不過這也是其中的一個預測模式也就是說把過去的25公里的比例尺降到2公里的比例尺說實在精準度多了很多 |
| 00:03:23,284 | 00:03:42,079 | 我們也是所有的各部會包括我們專訪中心也就是把這個精準度拿來應用到所有的這些風險評估的這些衝擊的分析我想非常有用那現在NVIDIA在跟我們談更進一步的事情那我想有一些成果的話我想會跟委員報告 |
| 00:03:43,460 | 00:04:04,167 | 接下來台灣面臨的就是每次的五六月可能就會有所謂的梅雨季那七八月甚至到九月十月因為氣候在轉變我想台灣的汛期就是從五月到十月就是一個汛期的期間所以我們非常注意這些事情我們也期待就是進一步合作之後有什麼樣的一個進程或什麼樣的一個發展其實再提供給我們沒有問題 |
| 00:04:05,828 | 00:04:23,128 | 好,那另外其實剛剛有特別提到這個Earth2的一個這個計畫那當中其實還有一個數位孿生就是Digital Twin它其實不是只有運用在這個部分它其實也運用在其他很多的不同的一個產業比方說像是一些文化遺址的一個修復 |
| 00:04:23,769 | 00:04:23,809 | 主席 |
| 00:04:46,162 | 00:05:14,901 | 技術技術是很已經很久的他需要的確是很大的算力那他可以用到很多不同的領域那黃文勳演講也有提到一些例子我們當然在在不管是在政府部門在在這個產業推動各行各業的這個應用我們也會把這個技術也會把它納進來因為這個也是AI其中一項可以可以使用到的的這個應用的這個領域那特別是在智慧製造 |
| 00:05:15,882 | 00:05:16,042 | 拜託委員指教。 |
| 00:05:30,478 | 00:05:48,702 | 另外其實剛剛也有一些委員有特別提到就是我們的TIDE的部分那我想先前在質詢的時候關於台灣第一個本土可信任深圳市的AI對話的一個引擎TIDE的開發的一個進度其實我當時也提出了一些我的一些看法 |
| 00:05:49,242 | 00:05:49,583 | 〈人工智慧〉 |
| 00:06:04,366 | 00:06:05,227 | 國會有特別做報告那也有特別說了在4月份其實我有一個7B的一個model |
| 00:06:21,704 | 00:06:25,367 | 此外將來如果簽署的所謂還是已經有簽署的一些MOU然後一些13B的一個模型那這兩個其實它在表現上其實都還算是非常的不錯那幾乎已經可以就是跟這個CHAP GPT的3.5其實不分宣誓了那這個部分我比較想要再詢問的是說將來再擴大 |
| 00:06:47,624 | 00:07:16,942 | 中文資料庫的一些數據是不是有什麼樣的更多的一些機會或者是發展來解決目前在所謂的資料來源不足的這樣子的一個困境是委員問得很好我們現在在發展的時候因為經費有限而且要照顧到這個資料的公平性其實我們收集的資料還是要不能夠侵犯隱私不能夠有一些商業資料被我們誤用的 |
| 00:07:17,602 | 00:07:46,485 | 未來的發展就完全不一樣未來的發展是我們利用建構起來這個平台能夠協助各行各業來使用TED這個平台來訓練它專業的資料有隱私的資料特定應用的資料讓它模型還可以再優化用後效率更高準確度更高所以接下來這種資料的擴散是要依照我們各種不同的應用來協助我們把它擴散出去 |
| 00:07:47,168 | 00:07:49,350 | 昨年年底我們特別啟動了AI產品跟系統的評測中心,涵蓋了所謂的這個目的主要是在建立所謂的AI評測制度跟制度 |
| 00:08:05,265 | 00:08:09,866 | 指引人工智慧提供的評測指引目前會以所謂的這個文字語言的模型為優先那我們知道其實像Meta或者是像這個OpenAI他們其實也願意將他們的語言的模型接受來做這個部分的一個評測那我們的太子有沒有機會也一樣可以來做這方面的一個評測這個部分是不是 |
| 00:08:30,351 | 00:08:54,046 | 這部分的技術現在數位發展部正在進行當中目前已經正在進行是是是所以評測的部分將來跟TED來合作這一點是沒有問題的那什麼時候會有一個比較確定的一個進程有沒有這樣的計畫跟委員報告其實我們測試的語言模型的第一個大概就是TED所以我們只要開始進行測試的第一個首先選取的就是我們這個國科會開發的這個TED是好 |
| 00:08:56,528 | 00:08:56,688 | 謝謝主委、謝謝主席 |