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# AI 能幫你的專案做什麼?臺灣公民科技的 AI 應用案例與在地資源 * 核心主題:整理臺灣公民科技領域現有的 AI 應用案例、在地語言模型與開放語料,適合正在規劃專案、想釐清 AI 能承接哪些環節的提案者。 * 涵蓋資源:8 項 AI 應用案例、模型與語料庫,另附 3 篇延伸閱讀 * 主題標籤:公民科技|AI 應用|開放語料|開源資料集|事實查核 * 資料查核日期:2026-08-20 * 作者:Claire Cheng 與 AI 協作編輯 * 授權:CC BY 4.0, by g0v.tw jothon & [Claire Cheng](https://claire-cheng.com/zh) ## 這篇能回答你 * 想讓 AI 先梳理初步脈絡、再由人工做最終判斷,有哪些前例可循?→ 請見「Cofacts 真的假的」 * 想舉辦意見徵集,讓 AI 協助彙整共識與爭點,但不想承擔 API 調用成本?→ 請見「Civic Talk」 * 想讓 AI 直接面對使用者,並以臺灣在地用語精準回答,官方是否有現成訓練好的模型可直接採用?→ 請見「TAIDE」 * 除了官方模型,臺灣社群自主訓練的開源中文模型還有哪些選擇?→ 請見「Twinkle AI」 * 想找臺灣特有主題的開放語料來訓練或微調模型,該去哪裡申請?→ 請見「臺灣主權 AI 訓練語料庫」、「Taiwan Tongues」、「Mozilla Common Voice」 ## 這個領域在做什麼 公民科技專案中的 AI 應用,核心探討的是:「在資源有限的情況下,如何將 AI 有效整合進日常運作?」 無論你的專案正面臨大量待處理的文本、計畫打造直接面向使用者的智慧問答服務,或是希望將臺灣特有的在地資料與語言資產妥善保存,都屬於這個領域的實踐範疇。 過去缺乏在地資源時,專案團隊導入 AI 往往得各自摸索:自行摸索 AI 能分擔的邊界、張羅授權語料,並思考成果該如何傳承。本文梳理的八項資源將從三個層面展開:AI 在公民科技中實際扮演的角色、直接落地應用或模型訓練時可調用的在地資源,以及專案成果如何長期開放與延續。 ## AI 在公民科技專案裡,扮演什麼角色? 在著手開發前,不妨先參考社群已有的實務經驗。下表整理了本篇涵蓋的應用場景與對應案例: * 大量訊息先行初步梳理,再由人工覆核判斷:Cofacts 用 AI 自動分析 * 解析截圖與影片內容:Cofacts 用 AI 將影音與圖片訊息轉錄成文字 * 直接解答民眾的專業提問(法律、健康領域):LegaL-Mind、健康促進小幫手 * 大量文本的監督分析(議會議事、委員發言紀錄):報導者觀測站 * 本土語言的自然語言處理(NLP)工具:台語自動分詞與詞性標記系統 * 評測模型對臺灣文化與社會脈絡的理解度(benchmark,一組固定的標準測試題,用來替不同模型打分數、互相比較):台灣語言模型競技場、 TAIDE benchmark * 意見蒐集並自動梳理共識與爭點,且無須自行負擔 API 費用:Civic Talk ## [Cofacts 真的假的](https://cofacts.tw/) 提供者:社團法人台灣實科協會(一個自 2016 年發起的 g0v 專案,Cofacts 工作小組在2023 年成立社團法人台灣實科協會,持續營運 Cofacts 社群) 用途:結合 LINE 聊天機器人與協作網站,讓大眾回報可疑訊息。訊息交由志工查核並附上具體出處後,再由機器人回覆給查詢民眾。 機制: * **AI 提供初步脈絡,查核結論以志工判斷為準**:新進的可疑訊息會先由 AI 生成「AI 自動分析」,內容聚焦於指出「值得懷疑」或「需特別留意」的疑點,不直接判定真偽。介面亦明確標示免責聲明:「以下是 AI 初步分析此訊息的結果,希望能在有人查核之前,先帶給您一些想法。」當志工完成查核回應後,人工查核內容會置頂於 AI 分析上方,確保使用者優先閱讀經嚴謹驗證的結果。 * 這是 Cofacts 的刻意設計。[共同創辦人李比鄰受訪時曾指出](http://ici.radio-canada.ca/rci/zh-hant/%E6%96%B0%E9%97%BB/2066098/ai-%E4%BA%8B%E5%AE%9E%E6%A0%B8%E6%9F%A5-cofacts):「通常生成式 AI 無法替你直接判定訊息對錯,它擅長的是模擬人類語氣生成似是而非、言之有物的文字,卻不保證真實。我們希望透過 AI 的引導,培養大家對可疑訊息保持批判與懷疑的能力。」 * **支援截圖與影音轉錄文字**:面對使用者大量回報的通訊軟體截圖與轉傳影片,AI 會自動進行 OCR 文字擷取,並生成影像重點描述(例如一段猴群影片,AI 會轉錄「這是一群野生的日本獼猴,正在陡峭岩壁上攀爬並穿過道路」),讓查核志工無須重頭觀看完整影片即可快速掌握核心內容。 * **專為查核者打造的協作助理** cofacts.ai:2026 年上線的 cofacts.ai 採用 Google ADK(Agent Development Kit)建構多代理系統(Multi-Agent System)。查核者只需貼上可疑訊息或 Cofacts 文章連結,AI 即可協助查詢相關資料、建議志工查核方向,並撰寫回應草稿以輔助、加速志工建立查核回覆。 ## [繁體中文 AI 開源實踐計畫](https://ai-grant.tw) 主辦:g0v 揪松團/零時小學校 計劃宗旨:於 2024 年推動之開源獎助金計畫(每案 20 至 50 萬元),評選出 6 組團隊聚焦繁體中文 AI 專案,分別展現了 6 種不同的落地路徑。 * [LegaL-Mind:智慧法律諮詢系統](https://g0v.hackmd.io/@jothon/SkU9g-xC0):以司法院公開文件訓練 LLM(Large Language Model),建構 RAG(Retrieval Augmented Generation)系統回答法律問題一般民眾可查詢基礎法規常識,專業法務人員亦能透過案情特徵檢索關聯判決,示範了「專業問答的落地應用」。。 * [大量閱讀台灣研究的健康促進小幫手](https://g0v.hackmd.io/@jothon/H1glfM-RA):運用開源大型語言模型(LLM)搭配 LangChain 框架彙整在地衛教與公衛研究資料,打造貼近臺灣民眾需求的健康諮詢機器人。 * [立委發言觀測儀表板與政治時事資料集](https://g0v.hackmd.io/@jothon/Byw8qzWC0):自動化整理立法院會議發言記錄,用 LDA(Latent Dirichlet Allocation,一種從大量文本裡自動抓出潛在主題的統計方法)主題模型分析各黨團、委員的關注焦點,建互動式儀表板並定期更新。本專案後續發展成「[報導者觀測站](https://lawmaker.twreporter.org/congress)」。 * [台語自動分詞與詞性標記系統](https://g0v.hackmd.io/@jothon/B1eECfW0R):臺灣台語白話字書寫系統裡,很多字符跟國語共用,這個專案處理的正是「怎麼讓語言模型分辨這是台語不是國語」的辨識難題,示範「本土語言的處理工具」。 * [台灣語言模型競技場 Taiwan Chatbot Arena](https://g0v.hackmd.io/@jothon/SJlENRgeR0):導入群眾盲測機制,評估各家繁體中文語言模型在本土觀點、文化常識與社會議題上的對話表現,示範「在地評測基準(Benchmark)」的建置。 * [台灣 AI 教學共創實驗室](https://g0v.hackmd.io/@jothon/S1xXaG-00):串聯教育第一線教師與 AI 工程團隊,協同建構「臺灣教育場景」與「在地教材內容」的測試資料,補足教育領域繁中資料集的缺口。 ## [Civic Talk](https://civic.vtaiwan.tw/) 提供者:vTaiwan(g0v.tw 社群的一個專案,此工具是 2026 年 7 月上線的專案) 用途:以 AI 降低公眾審議門檻的參與平台。由志工將複雜議題整理為一頁式導讀,參與者下載後可匯入個人 AI 進行引導式對話,再將產出的觀點摘要回傳平台,逐步收斂出多元立場與爭點分布。 機制: * **參與者自備算力**:官網明確說明「平台本身不調用任何商業 AI API,所有運算皆由參與者運用個人帳號完成」。這項設計將大眾每週閒置的商業模型 Token 轉化為公共算力,大幅減輕專案運營成本。 * **三階段循環推進**: * 素材整理:志工利用 AI 將蒐集到的議題資料梳理成「共識、爭點與立場地圖」。 * 個人對話:讀者下載 OPINION.md 引導檔並匯入自己的 AI,由 AI 根據個人生活情境引導思考,生成個人意見摘要後回傳。 * 彙整回饋:平台在累積足夠回饋後再次進行意見聚類分析,挖掘原始素材未涵蓋的新視角,並反饋更新說明頁面。 ## 想讓 AI 直接回答使用者,或自己訓練模型,臺灣有哪些在地資源? ### [TAIDE](https://taide.tw/) 提供者:國家科學及技術委員會(指導單位)/財團法人國家實驗研究院(執行單位),推動臺灣可信任生成式 AI 發展計畫 用途:由官方主導、融入臺灣文化語境與在地常識調校的開源基礎語言模型。任何人皆可自由下載並串接至專案中,免去從零蒐集語料與預訓練的高昂成本;同時隨附 Benchmark 評測工具,便於開發者檢驗通用模型對在地脈絡的理解水準。 機制: * **語料來源透明且具名可考**:TAIDE 在官網公開列出所有合作授權單位與資料來源連結,涵蓋內政部、五大國家公園管理處(雪霸、陽明山、金門、墾丁、玉山)、新竹市立動物園,乃至民間專欄「教授爸爸週記」。所有訓練文本皆經官方與政府或出版社正式取得合法授權。 ### [Twinkle AI](https://twinkleai.tw/) 提供者:Twinkle AI 用途:釋出多款可直接下載的開源繁中模型(如 T1 系列、Formosa-1),語料整合政府開放資料、社群討論與文學檔案。此外,Twinkle 提供專屬的[ Twinkle Hub](https://hub.twinkleai.tw/) 服務,讓 AI 能直接調用臺灣政府開放資料,省去自行爬取與格式化的工程負擔。 機制: * **細緻的在地用詞校準**:團隊專注於資料清洗與語意淨化,明確過濾非臺灣慣用語(如精準篩除將「資訊」誤稱為「信息」的文本),確保輸出語境貼近在地習慣。 * **以 MCP 標準直連政府資料**:[Twinkle Hub](https://hub.twinkleai.tw/) 採用 MCP(Model Context Protocol,一種讓 AI 模型直接連接外部資料庫、抓取即時資料的標準介面)標準介面,整合了逾 4.9 萬筆政府開放資料並每日自動更新。使用者不必自己手動串接資料集,可以在 AI 介面裡直接詢問並調用政府的開放資料,大幅提升便利性。 ### [臺灣主權 AI 訓練語料庫](https://taic.moda.gov.tw/) 提供者:數位發展部 用途:提供具臺灣文化特色與觀點的正體中文語料,供各界申請下載用於 AI 模型訓練與研發,範圍涵蓋文化藝術、語言詞彙、歷史文物、在地文化、觀光旅遊、教育學習、災害防救、環境資源八大主題。 機制: * **採雙軌授權制度**:想要取得 AI 訓練使用的授權,你需要先在這個平台申請帳號、通過審核才具備資格,且需要同意使用語料的目的僅限於訓練 AI,不另作其他用途」;若想下載開放資料,你不必註冊,即可自由下載,且使用限制很寬鬆。你可以不限目的、時間與地域範圍之自由利用,包含重製、改作及開發衍生產品。 ### [Taiwan Tongues](https://tt.ima.org.tw/)(台灣通用語料庫) 提供者:IMA(中華民國資訊經理人協會) 用途:極徵求臺灣華語、台語、客語與原住民族語的創作者授權,彙整為開放語料庫並上架於 Hugging Face 平台,提供語言模型微調、語音助理辨識、機器翻譯與語言教學等領域應用。 機制: * **以創作者具名無償釋出為核心**:包含 2025 年吳三連獎得主、台語文學作家胡長松率先釋出 150 萬字文學作品,帶動後續創作者參與。 * **非商業授權為主**:公開釋出版本主要提供學術與非商業申請,若有商用需求則需另外洽談取得合法授權。 ### [Mozilla Common Voice](https://commonvoice.mozilla.org/) 提供者:Mozilla 用途:號召全球志工錄音、驗證,蒐集開放的語音資料集,每三個月釋出一次,供語音辨識、語音合成等應用訓練模型使用。 機制: * **採用 CC0 極大化開放授權**:資料釋出等同於公共領域,免標註出處即可自由用於商業與非商業開發。 * **揭示本土語料斷層所在**:截至 2026-08-20,平台資料顯示臺灣台語(Taiwanese Minnan)的文本句子數(26,894 句)已超越華語(20,856 句),驗證進度亦高達 84%(華語為 60%);然而台語累積的錄音時數僅 25 小時(華語為 132 小時),客語(Hakka)則尚未啟動句子徵集。這組數據具體點出:本土語言模型研發的關鍵瓶頸在於語音錄製端,而非文本不足。 ## 延伸閱讀 * **[AI 麻瓜共學團](https://g0v.hackmd.io/@jothon/ai)**:g0v 揪松團的 AI 素養培力工作小組,整理 AI 應用提案演練課程與專題實作活動紀錄。 * **[AI 應用提案模板](https://g0v.hackmd.io/rywMmJtrSNa1w_pmsUJgzw?view)**:揪松團自製的提案架構模板,明列「可能的資安風險」檢視欄位,適合規劃 AI 專案時對照使用。 * **[《報導者》AI 使用守則](https://www.twreporter.org/a/the-reporter-newsroom-ai-use-guideline)**:具名新聞編輯室公開的 AI 使用規範,可參考一個組織怎麼替自己訂下 AI 使用界線。 ## 資料查核說明 本文資料查核日期:2026-08-20。資料庫、各類工具與社群討論筆記,均有可能在此日期之後更新、變動,請務必自行查核。 ## 授權與出處 本文由 g0v 揪松團(jothon)與 Claire Cheng 共同編輯,以 CC BY 4.0 授權釋出,歡迎轉載、改作與 AI 取用,請標示出處。更多臺灣公民科技資源見「臺灣公民科技資料庫 Civic Tech Taiwan」:https://civictech.tw/

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