iVOD / 165343

Field Value
IVOD_ID 165343
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/165343
日期 2025-11-13
會議資料.會議代碼 委員會-11-4-22-6
會議資料.會議代碼:str 第11屆第4會期教育及文化委員會第6次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 4
會議資料.會次 6
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 22
會議資料.委員會代碼:str[0] 教育及文化委員會
會議資料.標題 第11屆第4會期教育及文化委員會第6次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-11-13T09:15:42+08:00
結束時間 2025-11-13T09:26:09+08:00
影片長度 00:10:27
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/fffa2c65c610face12865c543b55d05fe72a0011d4bca9f9bff109ec81674948b268d5fed35f2e155ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 林沛祥
委員發言時間 09:15:42 - 09:26:09
會議時間 2025-11-13T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第4會期教育及文化委員會第6次全體委員會議(事由:邀請中央研究院院長廖俊智列席報告業務概況,並備質詢。 【11月12日及13日兩天一次會】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[0].start 1.76909375
transcript.pyannote[0].end 3.76034375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1].start 4.11471875
transcript.pyannote[1].end 5.11034375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2].start 5.70096875
transcript.pyannote[2].end 6.02159375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[3].start 9.09284375
transcript.pyannote[3].end 9.98721875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[4].start 10.40909375
transcript.pyannote[4].end 21.24284375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[5].start 21.85034375
transcript.pyannote[5].end 30.92909375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[6].start 31.09784375
transcript.pyannote[6].end 69.45471875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 33.67971875
transcript.pyannote[7].end 33.88221875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[8].start 70.24784375
transcript.pyannote[8].end 101.39909375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[9].start 101.66909375
transcript.pyannote[9].end 133.09034375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[10].start 133.22534375
transcript.pyannote[10].end 133.93409375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[11].start 134.28846875
transcript.pyannote[11].end 134.67659375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[12].start 134.79471875
transcript.pyannote[12].end 137.27534375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[13].start 137.61284375
transcript.pyannote[13].end 143.21534375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[14].start 144.10971875
transcript.pyannote[14].end 152.54721875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[15].start 152.15909375
transcript.pyannote[15].end 154.87596875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[16].start 154.21784375
transcript.pyannote[16].end 155.04471875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[17].start 155.07846875
transcript.pyannote[17].end 155.19659375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[18].start 155.19659375
transcript.pyannote[18].end 155.33159375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[19].start 155.33159375
transcript.pyannote[19].end 195.69659375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[20].start 195.39284375
transcript.pyannote[20].end 202.71659375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[21].start 202.81784375
transcript.pyannote[21].end 210.32721875
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[22].start 210.68159375
transcript.pyannote[22].end 223.03409375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[23].start 223.03409375
transcript.pyannote[23].end 238.39034375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[24].start 237.02346875
transcript.pyannote[24].end 242.20409375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[25].start 243.75659375
transcript.pyannote[25].end 252.24471875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[26].start 244.46534375
transcript.pyannote[26].end 244.88721875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[27].start 252.37971875
transcript.pyannote[27].end 253.61159375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[28].start 253.93221875
transcript.pyannote[28].end 259.58534375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[29].start 259.95659375
transcript.pyannote[29].end 259.97346875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[30].start 259.97346875
transcript.pyannote[30].end 281.15159375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[31].start 282.19784375
transcript.pyannote[31].end 282.21471875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[32].start 282.21471875
transcript.pyannote[32].end 288.44159375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[33].start 288.72846875
transcript.pyannote[33].end 296.18721875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[34].start 296.49096875
transcript.pyannote[34].end 303.03846875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[35].start 303.24096875
transcript.pyannote[35].end 305.82284375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[36].start 306.31221875
transcript.pyannote[36].end 308.77596875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[37].start 308.87721875
transcript.pyannote[37].end 311.89784375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[38].start 311.72909375
transcript.pyannote[38].end 311.77971875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[39].start 311.89784375
transcript.pyannote[39].end 333.19409375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[40].start 333.43034375
transcript.pyannote[40].end 335.30346875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[41].start 335.89409375
transcript.pyannote[41].end 421.97346875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[42].start 421.97346875
transcript.pyannote[42].end 449.02409375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[43].start 449.02409375
transcript.pyannote[43].end 458.25471875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[44].start 457.56284375
transcript.pyannote[44].end 462.15284375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[45].start 462.47346875
transcript.pyannote[45].end 462.52409375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[46].start 462.52409375
transcript.pyannote[46].end 478.94346875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[47].start 468.88596875
transcript.pyannote[47].end 469.66221875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[48].start 478.23471875
transcript.pyannote[48].end 492.03846875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[49].start 492.03846875
transcript.pyannote[49].end 492.40971875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[50].start 492.81471875
transcript.pyannote[50].end 502.72034375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[51].start 502.31534375
transcript.pyannote[51].end 505.84221875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[52].start 505.84221875
transcript.pyannote[52].end 527.05409375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[53].start 513.82409375
transcript.pyannote[53].end 513.89159375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[54].start 523.84784375
transcript.pyannote[54].end 524.96159375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[55].start 527.05409375
transcript.pyannote[55].end 527.07096875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 528.04971875
transcript.pyannote[56].end 529.39971875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[57].start 528.91034375
transcript.pyannote[57].end 534.04034375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 531.18846875
transcript.pyannote[58].end 532.01534375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[59].start 533.23034375
transcript.pyannote[59].end 533.44971875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[60].start 533.53409375
transcript.pyannote[60].end 533.83784375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[61].start 534.04034375
transcript.pyannote[61].end 536.11596875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[62].start 536.55471875
transcript.pyannote[62].end 537.02721875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[63].start 537.02721875
transcript.pyannote[63].end 538.61346875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 539.62596875
transcript.pyannote[64].end 554.32409375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[65].start 553.64909375
transcript.pyannote[65].end 557.71596875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[66].start 557.19284375
transcript.pyannote[66].end 561.14159375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[67].start 562.15409375
transcript.pyannote[67].end 566.11971875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[68].start 567.04784375
transcript.pyannote[68].end 567.21659375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[69].start 567.21659375
transcript.pyannote[69].end 567.30096875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[70].start 567.30096875
transcript.pyannote[70].end 567.63846875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[71].start 568.04346875
transcript.pyannote[71].end 585.08721875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[72].start 585.47534375
transcript.pyannote[72].end 598.84034375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[73].start 597.60846875
transcript.pyannote[73].end 600.47721875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[74].start 600.47721875
transcript.pyannote[74].end 600.86534375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[75].start 600.83159375
transcript.pyannote[75].end 607.85159375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[76].start 608.15534375
transcript.pyannote[76].end 619.46159375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[77].start 610.90596875
transcript.pyannote[77].end 612.86346875
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[78].start 615.86721875
transcript.pyannote[78].end 616.06971875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[79].start 619.46159375
transcript.pyannote[79].end 619.54596875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[80].start 619.64721875
transcript.pyannote[80].end 619.79909375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[81].start 621.97596875
transcript.pyannote[81].end 625.08096875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[82].start 627.30846875
transcript.pyannote[82].end 628.45596875
transcript.whisperx[0].start 2.016
transcript.whisperx[0].end 4.809
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席 有請廖院長好 廖院長 請
transcript.whisperx[1].start 9.29
transcript.whisperx[1].end 36.09
transcript.whisperx[1].text 廉委委員早廉委委員長早安本席今天早上拜讀這本業務報告對於中研院在基礎科學在精準醫療跟國際合作上獲得的成就本席表示肯定不過本席在貴院的研究議程上面發現說在與國家在經濟轉息的衝擊核心人才的競逐跟能源安全的韌性三大關鍵領域上面的需求或許有些落差
transcript.whisperx[2].start 36.79
transcript.whisperx[2].end 51.77
transcript.whisperx[2].text 那我先從AI跟經濟開始講起尤其是說現在的AI正造成台灣的經濟M型化非科技業面臨就業的衝擊但我們報告中的AI應用案例是道場道教畫像研究跟金融科技
transcript.whisperx[3].start 52.43
transcript.whisperx[3].end 69.235
transcript.whisperx[3].text 所以我就很想问院长说,我们中研院已经有一个所谓的AI推动办公室,那到底投入了多少研究资源具体分析AI对于传统产业服务业跟广大劳工所造成的结构性失业跟薪资停滞的问题呢?
transcript.whisperx[4].start 70.325
transcript.whisperx[4].end 92.111
transcript.whisperx[4].text 首先我们必须强调说中医院做的是比较前端基础性的研究虽然AI的最重要目的是推广到百工百业但是我们是做前端要怎么样开发新的技术新的software让这些应用能够加速进行能够
transcript.whisperx[5].start 92.931
transcript.whisperx[5].end 121.371
transcript.whisperx[5].text 马上接轨国际最先进的大型语言模型所以我们做的是这方面研究同时呢我们也想在大力推广AI在全方面各学科的研究因为要在产业界应用你一定要有坚实的基础那就是本院在AI推动办公室设立各种不同的计划包括
transcript.whisperx[6].start 122.432
transcript.whisperx[6].end 142.983
transcript.whisperx[6].text 生命科学 自然数理科学甚至人文科学我们都引进AI的应用期待我们在应用方面的研究能够很快地从应用端扩展到实际的百工百业的应用
transcript.whisperx[7].start 144.164
transcript.whisperx[7].end 170.749
transcript.whisperx[7].text 那因为说真的这个AI现在其实有关这个社会M型化严格讲起来是所谓全球化的结果对不起你的声音好像不太清楚我说这个所谓的这个产业M型化或经济结构M型化严格讲起来是全球化的结果但是AI无疑加速了很多尤其是说我们因为台湾在全世界算是相对来讲是先进的国家
transcript.whisperx[8].start 171.249
transcript.whisperx[8].end 195.327
transcript.whisperx[8].text 所以我们的AI需求大增之后我们GDP的增长已经调上5.45%但是产业研究明确报告这个荣景会造成一个两极化的经济当通讯产业飙升到80%的时候非科技产业持续落后所以中研院如果说在这方面可以多加研究开始多加连结的话会对于整个我们国家会有更好更改善的一个荣景
transcript.whisperx[9].start 195.507
transcript.whisperx[9].end 221.866
transcript.whisperx[9].text 是这我们非常同意这确实AI的发展会对社会造成这个M型化的一个后果那我们希望在这个发展的过程当中这个所得到的财富跟利益能够与全民共享那这方面我想我们人文组的很多学者在研究这方面包括有社会学的学者包括政治学经济学的学者应该这方面都多少有所琢磨
transcript.whisperx[10].start 222.466
transcript.whisperx[10].end 241.2
transcript.whisperx[10].text 你講到人文學 政治學 經濟學學者那我也知道說我們中研院成立了所謂AI風險的研究小組那請問這個小組的任務範疇是不是只有僅次於所謂的De-Fake或假訊息之間那應該是相當廣泛的我們請這個小組的召集員來解釋
transcript.whisperx[11].start 244.644
transcript.whisperx[11].end 255.139
transcript.whisperx[11].text 林委員我們這個風險小組基本上是對於全方面AI可能對社會造成的風險做問題的一個檢討所以Deepfake都在我們的討論的範圍
transcript.whisperx[12].start 260.006
transcript.whisperx[12].end 280.968
transcript.whisperx[12].text 因為現在目前AI導致我剛剛提過兩極化社會也就是所謂的社會經濟的不平等還有產業兩極化這是所謂的結構性風險那這個結構性風險目前所有的先進國家都會遇到當中但是在研究議程當中我想請問就是說針對這個我剛剛還是提到的問題分析後者的預算跟人力比佔了多少呢
transcript.whisperx[13].start 282.51
transcript.whisperx[13].end 311.688
transcript.whisperx[13].text 这个部分我们基本上是以议题导向那像这个部分我目前先集中在有关著作权的问题包括这个AI基本法的制定那有关这个比较是生成性的社会性的各种因素的这个分析呢我们会再纳入到考量然后同时呢我们也会邀集在这方面的专家学者以及跟我们院内所有的相关的所中心来共同合作
transcript.whisperx[14].start 312.088
transcript.whisperx[14].end 334.524
transcript.whisperx[14].text 其实我很清楚知道说中原院其实不应该针对假讯息或者做出管理因为不管如何说不管AI基本法还是打仗能够顺利的成功的话那相对来讲我们还是对于假讯息因为AI的功效越来越强老实讲那句话叫做道高一尺魔高一丈但是我就很
transcript.whisperx[15].start 336.205
transcript.whisperx[15].end 357.138
transcript.whisperx[15].text 我就很担心一件事就是说如果我们本身投入的资源跟人才是不够的那对于这个我们想要达到的目标可能就有一定程度的落差那这一点我想说这边请中研院针对AI这方面来讲我们的方向似乎没有错跟所有大型语言去做连结把百工百业变得更能够suitable for AI
transcript.whisperx[16].start 357.458
transcript.whisperx[16].end 380.934
transcript.whisperx[16].text 这是好事但是我们也必须了解到说台湾的人基本上80%的经济来源或经济成长是在20%甚至更少的人上面这其实会造成一个极端不平衡的风险另外一个趁还有一点时间我想请问一下有关人才我们从今年开始面临所谓严峻的人才的断层
transcript.whisperx[17].start 382.375
transcript.whisperx[17].end 404.189
transcript.whisperx[17].text 那學術界人才正被台積電NVIDIA跟一些高新的AI產業大量的吸納那報告中有把延攬卓越人才列為核心的願景這點我是認同的那可是我們國家人才真正斷層的危機是在30歲到50歲的中生代跟新生代的博士那這些都被產業以數倍的薪資在挖走所以我想請問院長
transcript.whisperx[18].start 404.969
transcript.whisperx[18].end 430.765
transcript.whisperx[18].text 我们的人才双建政策为何是把资源放在60到63岁的资深研究员做二次长聘到70岁而不是把同样的资源拿来提升40岁中生代研究员的薪资去跟产业做正面竞逐呢事实上这是整个风气的改变我们事实上并没有投入资源在60到63岁只是提早督促他们做长期的规划
transcript.whisperx[19].start 431.385
transcript.whisperx[19].end 457.096
transcript.whisperx[19].text 那一般人到60岁左右就开始踩刹车那我们现在是形塑一个新的风气让年轻人知道说你40岁开始就要准备60岁你怎么样提出二次长聘不是到了50岁你就开始踩刹车好那有关精英博士生计划这每个月提供最高五万块的补助这没有不好但是我个人认为是不够的
transcript.whisperx[20].start 457.236
transcript.whisperx[20].end 484.62
transcript.whisperx[20].text 因为老师说我们会加买希望大院能够大力支持我们的计划那我想问一下这些金额如何吸引顶尖工程师来做实施竞争力呢因为这点来讲一个月五万对一般人来讲是多很多的可是对这些AI的精英来讲对这些科技精英来讲也可以讲起来没有不好但是远远不够这个五万是每一个学科一样的
transcript.whisperx[21].start 485.02
transcript.whisperx[21].end 513.459
transcript.whisperx[21].text 那這個不同的學科還有不同的方式特別是AI資訊科學方面有不同的方式可以再往上加因為我也想問說這個計畫到目前為止有多少比例是來自於面臨到最高新誘惑的AI資訊或半導體領域呢在這個計畫裡面這個我沒有詳細資料報告委員如果是人文社會精英講的話那目前其實是以人文跟社會領域的研究者為則您說的是AI的話
transcript.whisperx[22].start 514.099
transcript.whisperx[22].end 538.386
transcript.whisperx[22].text 其实我们现在在尤其是在印科中心他们有一个博士班的培育计划这个是专门针对这些特殊领域国家新兴领域大概比例大概多少这个多少人因为这些搞不好就是未来搞不好台湾能够再度突破的种子魏主任要不要补充一下你们的基因培育计划
transcript.whisperx[23].start 540.13
transcript.whisperx[23].end 565.812
transcript.whisperx[23].text 我們的培育計畫是跟各個大學合作共同來培育共同出資然後共同來培育學生然後目前我們一開始有20個人那這個少死化的原因現在大概在4個人左右我想請問一下20個人的薪資是大概多少呢你們給他多少補助20個人薪資的話大概在4萬5到5萬還是那句話啦我知道我時間到了但是我還是那句話
transcript.whisperx[24].start 568.289
transcript.whisperx[24].end 593.966
transcript.whisperx[24].text 我们的所有薪资都是照政府的制度我们需要编列预算所以很感谢委员的督促我们也希望大院能够在今年的会期当中全力支持我们的经费我们才能够持续提升我非常认同委员的讲法我们目前的薪资水准虽然才两年前才开始才提升但是
transcript.whisperx[25].start 594.626
transcript.whisperx[25].end 618.865
transcript.whisperx[25].text 仍然是不够我们需要持续的往上走我希望我们中研院Academic Sinica是全世界有名的这个研究机构那我也希望说我们这个全世界有名的能够机构能够有一流的薪水才会有一流的人才那有一流的人才才会有一流的产出那我期待中研院这上面对于整个资源未来可以做微幅度的调整谢谢
transcript.whisperx[26].start 622.042
transcript.whisperx[26].end 627.621
transcript.whisperx[26].text 好 謝謝林佩祥委員 請行政官員回座現在請