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洪毓祥 @ 第11屆第5會期教育及文化委員會第8次全體委員會議
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| 00:00:08,496 | 00:00:16,843 | 好 謝謝主席我請這個中研院國科會訴法部請三個機關代表上備詢談 謝謝 |
| 00:00:21,044 | 00:00:49,919 | 好 各位長官好來 下一頁這邊的話我剛看就是看完你們這個交出來的一個報告我們在因為今天的題目是主權 AI 主權那在當時國科會對不對在我們的這個台德的這個計畫裡頭的其實是很早我這邊是先讚美中研院起碼在報告裡頭是有提到台德計畫 |
| 00:00:51,715 | 00:01:14,966 | 好幾次國科會 速發部沒有國科會這你自己生的孩子現在應該放在哪裡跟委員報告現在台熱還是在持續進行當中我們正在跟還是在國科會還是跟眾議院在合作那主要的話誰負責ownership 誰負責 |
| 00:01:16,905 | 00:01:21,274 | 我們是一起在做協作我最怕聽到這種一起了緣有頭 債有主 |
| 00:01:24,997 | 00:01:53,459 | 那個 跟委員報告我是中研院資訊所所長廖鴻元那現在是這樣齁整個台德計畫它是大型語言模型那而且是非 反理這個我知道 你只要回答我說那個對 現在是這樣齁現在的模型跟優化是在中研院那我把我我把多模態的加進來了也就是把影像所以將來成功 失敗都是中研院負責這件事情是這樣 |
| 00:01:54,809 | 00:02:12,087 | 有檢訪嗎?不然就去國科會啊?OK沒問題沒問題,這樣就好了,我只要這個答案就好我參與過,我知道我也是資訊領域的國科會生的孩子嘛,所以現在你如果是學比比就是中研院嘛如果是在不好的地方,都是中研院 |
| 00:02:13,774 | 00:02:37,608 | 這樣可以啦 好 請中研院請回 來中研 我感謝你 中研院可以請回其他兩位單位 速發部國科會留在台上 謝謝好 接下來的話就是說政府針對台德計畫投入這樣的預算 大概就是八億因為這些預算一定都是國科會編的國科會不給我們錢 我們其他部會也做不出來啦 |
| 00:02:38,755 | 00:03:05,429 | 那到這邊的話這一個Government台德的話就是G-Tide政府機關作為示範場域這一個誰負責跟委員報告G-Tide這一塊是谷歌在幫忙在做這個導入現在是有在做試用好那多少機關用使用狀況頻率反饋誰可以幫我們回答資訊處不在 |
| 00:03:08,165 | 00:03:35,465 | GTI的這一塊我們數字上我不是那麼記得那沒關係交報告給我好不好交報告給我可以嗎一個禮拜內交報告給我因為我們都號稱說要讓政府機關作為專用的示範場域自己生的小孩如果自己不用對不對自己種的菜自己不吃那別人要吃很困難再來速發布 |
| 00:03:37,355 | 00:03:44,560 | 速發部在這裡頭我也支持這個概念打造主權AI的一個訓練的語料庫預200個機關參與上架預3500筆資料集累計預12億個tokens |
| 00:03:51,567 | 00:04:14,083 | 好 當然十二一token真的是很不夠非常遠遠不夠那我的問題就是說這到底全國有兩千七百多個機關所以真正參與到目前為止大概七到八個percent那如果把你們寫的數字三千五百去除以現在兩百十七點五筆資料平均每一個單位 |
| 00:04:16,325 | 00:04:22,891 | 能看嗎還是說這個是又要告訴我說這是預算問題如果預算就要問隔壁那個國科會了 |
| 00:04:25,412 | 00:04:53,030 | 確實第一個跟委員報告剛剛講的這個台德的計畫裡面8億6913.8萬元裡面並沒有包括語料庫的建置那語料庫的建置目前我們有邀請到200個機關參與那每一個機關我們都非常非常感謝他們那實際上參與的機關其實他們都盡可能的拿出了更多的資料 |
| 00:04:53,670 | 00:05:13,023 | 那這些還沒有參與的機關當然委員也知道是大多數我們會繼續努力那也跟地方政府這邊我們也持續在推進當中那這些的因為上次的話我有書面質詢但報告還沒給我因為這裡頭牽扯到一個很重要的問題 |
| 00:05:14,448 | 00:05:31,078 | 因為這些的資料如果你要有價值的話那有些東西你還是要去購買對不對所以這裡頭到底是怎麼去維運這個主權壓餘料庫的那現在我的問題是說台德有沒有用你的餘料庫 |
| 00:05:32,922 | 00:06:00,754 | 跟委員報告台德現在有在用這個語料庫有在用我們在其實在語料庫釋出前就已經跟中研院已經在討論有就好我怕的是沒有再下一個再來因為今天大概就比較倒楣只有速發部在經濟部我也問過國發基金這倒是我再來問就是台德當初的目的是要 |
| 00:06:01,974 | 00:06:29,697 | 其實是讓我們主權AI所以不管是怎麼樣子也就是說台灣的一些模型但混合Multiple Model都可以我的問題是速發部這邊我們根據你交的報告輔導242家企業者開發266項AI模型服務80家產品化這些AI模型跟服務有沒有不要講架構有多少是使用了台德的這樣的模型 |
| 00:06:31,257 | 00:06:46,617 | 報告委員這個部分其實是您提到這個數字是我們提供算力的部分就是算力上面的這個業者開發的部分有多少運用到有去統計嗎 |
| 00:06:47,418 | 00:07:06,990 | 我等一下請這個庶產署這邊來回覆那另外也要跟委員報告是我們今年有一個新的計畫是很明確會用到台德然後跟業者一起合作那這個預算就是要請委員支持這樣那我請這個庶產署這邊來回應一下 |
| 00:07:10,876 | 00:07:34,282 | 報告委員那台德的話我們在去年就有上架讓業者使用不過相關的數據我們再回去再排一下好 回去之後再交給我報告好不好好 謝謝因為我只想要知道台灣花了這麼多錢在做主權二案做出來我當然是希望都有這個方向是支持的但是我說過政府的所有的執行計畫 |
| 00:07:36,202 | 00:07:53,153 | 說實在的都是執行力的問題然後你的KPI設的對不對的問題我想這個是給你們參考因為我也太熟你們了所以我們就省略客套下一頁再下一頁那張圖 對 |
| 00:07:55,031 | 00:08:14,614 | 我希望因為國科會其實掌管著我們的科技預算這一點我是非常有意見的因為學術歸學術的科技預算產業的歸產業的其實產業的需求產業要去市場打仗的這個最清楚產業的技術它可能沒有辦法那麼遠 |
| 00:08:15,919 | 00:08:39,106 | 但短中的這些要攻城掠地的所以我在想請各位去借助一下韓國的AI國家戰略非常的清楚非常清楚第一步我一定是先充實我的算力所以你4萬張GPU追加跟NVIDIA26萬張總共是30萬張它會再往上堆疊往上堆疊之後它把公共領域的算力分配5萬張 |
| 00:08:41,363 | 00:09:09,371 | 民間領域的話就給他21萬張也就是他總共跟NVIDIA買的26加上他原本的4萬然後他的目的很清楚我都會背了所以我還不得不佩服我們的那個何振宇對不對韓國首席的AI策略長首席長也就是說我先把我的算力弄完然後做完這些主權的AI的資料模型下一個就是要發揮台灣的特色就是你垂直領域的推論 |
| 00:09:11,089 | 00:09:34,064 | 那垂直領域的推論就很清楚 你有工廠 你有製造化 對不對 你有physical的AI所以不管是現代 SK這些的集團就會進來那這個東西的話 你就會再做到所謂的製造業的 對不對 做到這個智慧移動的我想這一塊給各位參考 非常清楚 |
| 00:09:35,111 | 00:10:01,671 | 三階段的一個動程然後這個最後是生態系出來所以如果我們的算力真的不夠就請國科會要幫忙第二個很重要的我最後一個十秒就好請國科會不要只看硬體我們AI整個軟體關鍵技術的發展也多給我們這些產業跟相關的部會的支持好不好 謝謝謝委員 |
| 00:10:03,589 | 00:10:04,012 | 谢谢委员 |