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【專訪】國立成功大學特聘教授兼副校長郭耀煌

2025-09-03
分類 : 風雲人物
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I171d11

◤國立成功大學特聘教授兼副校長郭耀煌

大南方新矽谷啟動 成大扮演關鍵角色

為將臺灣打造成為人工智慧之島,國科會提出「大南方新矽谷推動方案」,從四大面向著手協助百工百業數位轉型,在全球市場取得領導地位。而位於臺南的國立成功大學,自然在此計劃中扮演重要核心地位。

採訪/施鑫澤‧文/林裕洋‧刊期/2025.9


隨著 AI 在各領域展現前所未有效益,帶動全球市場加速在 AI 領域的投資。根據「AI Special Report」報告指出,2024 年全球生成式 AI 市場規模達到 400 億美元,預估 2030 年將成長至 1.5 兆美元,2022 年至 2030 年複合成長率(CAGR)達到 83%。

為協助臺灣在 AI 時代中保有競爭力,同時平衡南北發展的差距,國家科學及技術委員會提出「大南方新矽谷推動方案」,以「擴算力」、「鏈場域」、「引人才」、「展應用」四大策略為核心,結合沙崙科學城與周遭從嘉義到屏東的半導體 S 廊帶,促成「AI 產業化、產業 AI 化」,協助百工百業數位轉型,建構大南方產業生態系,打造臺灣成為人工智慧之島。而位於臺南的國立成功大學,自然在此計劃中扮演重要核心地位。

國立成功大學特聘教授兼副校長郭耀煌指出,在前述四點之中,「引人才」是最為關鍵部分,更是所有 AI 發展的基礎。尤其臺灣南部普遍缺乏 AI 人才,因此我們必須積極引進人才,同時培養人才包括與大學合作。AI 技術導入不僅仰賴工具與平台,更需要熟悉 AI 框架、資料科學、DevOps、MLOps 的跨域專業人才。特別是在 AI 技術迭代速度極快的今日,AI 人才更需要有主動探索新技術跟勇於定義新的工作流程的能力,才能在 AI 浪潮中取得領先優勢。

內容目錄 隱藏
大南方新矽谷啟動 成大扮演關鍵角色
設立產學創新總中心 積極推動百工百業合作
三大面向著手 啟動產學合作
借重大南方新矽谷服務 克服資料治理挑戰
積極制定 AI 法規 有助 AI 健康發展
AI 隱藏資安風險 沙崙資安基地受期待

設立產學創新總中心 積極推動百工百業合作

I171d11郭耀煌 (1)
◤國立成功大學特聘教授兼副校長郭耀煌指出,「引人才」是所有 AI 發展的基礎。AI 技術導入不僅仰賴工具與平台,更需要熟悉 AI 框架、資料科學、DevOps、MLOps 的跨域專業人才。特別是在 AI 技術迭代速度極快地的今日,AI 人才更需要有主動探索新技術跟勇於定義新的工作流程的能力,才能在 AI 浪潮中取得領先優勢。

國立成功大學是臺灣非常重要的綜合型大學之一,不只有歷史悠久的電機系、資訊工程系,還有醫學院以及教學醫院,同時也非常重視產學合作研發與應用導入。為落實與百工百業合作,成功大學設有產學創新總中心,協助各產業導入 AI 的應用及培訓課程。尤其在永續及減碳方面,該校更擁有非常亮眼的研究成果,透過跨領域研究與電資學院的合作,更可以協助企業落實數位永續的理想。

在政府大力支持下,成功大學將在臺南沙崙綠能科學城成立國際級的臺南成大沙崙醫院,除具備一般先進醫學科技之外,也將提供國際醫療服務。除此之外,成功大學也將與國科會合作,在沙崙醫療服務與創新園區中建立高效能運算平台提供 AI 資料服務,落實數據戰略及資安政策。

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郭耀煌說,AI 發展不只是技術問題,更是一場跨領域系統整合的競賽。產學合作的價值,在於串連基礎研發、應用落地與人才培育三個關鍵層面。國際大廠如 AMD、NVIDIA 之所以願意與成功大學合作,不僅因技術實力,更在於我們能提供真實場域、整合式應用與跨域協作能量。特別是成功大學 AI 泰斗計畫(TITAN: Technological Innovation and Transformation in AI at NCKU)正逐步建立 AI 服務中心與數據治理機制。

成功大學 AI 泰斗計畫具體推動項目,包含「提供 AI 相關技術需求與服務,協助產業邁向 AI 創新轉型」、「隱私保護資料庫」、「AI 驅動健康資料應用」、「AI 教學創新模式與資安模組設計」、「高效能運算環境建置」等。TITAN 計畫整合數位市場法、資料法、AI 法、資安與資料治理規範,提供企業與政府在法規尚未成熟前進行資料治理與 AI 應用的模擬與驗證。這些經驗可作為企業導入 AI 資料治理策略時範,並可與「大南方新矽谷」計畫場域資源互為支撐。

三大面向著手 啟動產學合作

現階段 AI 技術已逐漸成熟,但若無場域作為承載與驗證平台,資訊產業就無法真正理解應用需求、建立迴圈式創新機制,甚至難以說服企業主投入資源。因此,大南方新矽谷的「鏈場域」價值不僅串接空間與產業聚落,更關乎資料取得、模型優化、應用落地與商業模式測試的可能性。如沙崙的 AI 創新應用大樓已啟動跨域場域招商,涵蓋智慧製造、醫療、餐飲與綠能等方向,正是資訊長導入 AI 的理想對接窗口。

資訊長若希望在大南方新矽谷的產業鏈中與學術單位合作,可從以下三個方向著手。首先是「共同開發應用場域」, 資訊長可與學術單位共同定義企業痛點與應用目標,再借助學研團隊的模型設計與技術整合能力,加速應用落地。如在沙崙智慧醫療場域,成功大學與成大醫院合作建立「AI 影響性研究中心」,與企業合作開發醫療影像 AI(如「腹部電腦斷層身體組成定量系統軟體(iLement 系統)」等),從技術開發到臨床試驗、經濟評估一條龍支持,協助企業完成產品驗證與法規申請。

第二點則是「建立共用資料與算力平台」, 在 AI 模型開發中,資料是關鍵瓶頸。資訊長可透過學術單位的資料合作機制(如聯邦學習、去識別化資料池等)安全取得訓練資源,同時避免資料治理風險。如成功大學攜手多家醫學中心建構 Smart on FHIR 互通標準與跨院 AI 協作平台,企業可加入其中進行模型共訓練與測試。

第三點則是「導入人才與轉型資源」, 成功大學與多所技職校院共同參與「大南方新矽谷」計畫,在化合物半導體、AI 晶片設計、資安與智慧製造等領域推動在地人才共培。資訊長可藉由企業專題、實作課程、共聘師資等形式,導入具備 AI 素養的即戰力,也可與研究團隊長期合作,建立企業內部的技術研發能量。

借重大南方新矽谷服務 克服資料治理挑戰

在全球吹起數位轉型的浪潮下,臺灣企業也加快推動速度,然也面對前所未有的資料治理挑戰。首先是「資料孤島」與「資料主權意識不足」。許多企業長期以來缺乏整合性資料策略,資料散落在部門系統中,缺乏標準化、分類與權限控管機制,導致無法有效支持 AI 導入與決策應用。其次則是對於資料資產價值認識有限,對於資料是否能主導運用、是否需外流給第三方進行 AI 模型訓練,缺乏風險辨識與制度化管理,這將在 AI 發展過程中衍生信任與法遵問題。

資料治理是數位轉型與 AI 應用的地基,面對前述兩大挑戰,郭耀煌建議資訊長應採取「雙軸策略」因應。第一點是「內部建立資料治理制度」,盤點資料資產、落實分類分級、導入敏感資料識別與權限控管,強化資料品質與透明度。第二點則是「導入可控 AI 應用架構」,優先採用可在本地部署、符合隱私保護標準的 AI 模組,或透過聯邦學習等方式,在不外洩原始資料的前提下完成模型訓練。

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「面對數位轉型的挑戰,大南方新矽谷不僅提供技術與場域,更是一套協助企業建構資料主權與轉型能力的制度性平台。資訊長若能善用這些資源,將更有機會在 AI 時代中取得先機,強化企業的競爭韌性。」郭耀煌解釋:「大南方新矽谷計畫能提供三項協助,第一點是場域試煉平台,如沙崙 AI 創新應用大樓與成大醫院 AI 影響性研究中心,提供企業低風險、合法合規的資料應用場域,讓資訊長能在有制度與專業協助下試行資料整合與 AI 導入。」

大南方新矽谷提供第二項協助是「資料治理與合規諮詢資源」,結合成功大學等學研單位,提供企業在資料治理制度建構、演算法選型、AI 倫理與合規方面的專業輔導。第三點則是「推動區域型資料共享架構」,透過在地產學研合作,推廣聯邦學習(Federated Learning)與資料互信機制,協助中小企業以低成本參與 AI 模型共訓練,突破單一企業資料規模與品質限制。

積極制定 AI 法規 有助 AI 健康發展

在 AI 技術演進極為迅速下,若相關配套法規制定遲滯,可能導致兩種風險,分別是「 企業對合規邊界模糊、創新意願受限」、「社會對 AI 的不信任感升高,進而影響產業成長與國家數位競爭力」。為此,2024 年郭耀煌即呼籲臺灣應加速建立系統性的 AI 治理法規,且臺灣在制定「人工智慧基本法」或相關 AI 法規時,應優先從三個面向著手。

第一個是高風險 AI 應用的定義與分級管理,如醫療、金融、司法等領域,須清楚界定哪些用途需更高標準的審查與監理。第二是演算法透明性與可解釋性要求,確保 AI 決策過程可被追蹤與理解,避免黑箱操作。第三是資料使用正當性與責任歸屬,建立個資保護與資料共享間的平衡原則,釐清 AI 誤判或侵權時的責任分擔機制。

郭耀煌說,對資訊長而言,面對快速變化的法規環境,最重要的不是「避免變動」,而是建立制度性「敏捷合規」能力。首先內部需設立「AI 倫理與法遵審查機制」,如內部 AI 審查小組或跨部門合規委員會。其次是「導入模型風險管理流程」,定期評估模型偏誤、輸出風險與合法性。第三點是「與外部法規與標準機構保持對話連結」,如透過公協會、大學法政單位等取得前沿法規資訊。

值得一提,大南方新矽谷計劃也提供資訊長一個極為重要的制度性支援,即政策實驗與場域沙盒機制。如沙崙 AI 創新應用大樓與資安基地具備跨領域專家團隊與制度模擬環境,企業可在此測試尚未完全納入法規的新技術,如生成式 AI 或自動化決策系統。其次是與成功大學法學院、資工系共建合作機制,也能協助企業建立 AI 內控制度、導入自律準則,從「被監理者」轉為「共創規範者」。

AI 隱藏資安風險 沙崙資安基地受期待

AI 固然帶來效率與創新,但同時也放大了潛在的資安風險。常見資安事件有「 AI 模型遭受資料中毒攻擊」、「生成式 AI 誤導企業決策或產生資安漏洞」、「模型訓練資料外洩造成個資與商業機密風險」。隨著 AI 技術快速導入企業營運流程,資安已不再只是資訊部門的責任議題,而是企業能否展現數位韌性的核心關鍵。特別是在數位發展部成立後,臺灣的資安政策重心已從「強化防護」擴展為「韌性經濟」的關鍵基礎設施建設。

資訊長在 AI 驅動的數位轉型過程中,應從三個層面強化資安基礎建設。首先是「架構升級」,導入「零信任架構」與「AI 風險評估模型」,確保每個數據流、每個 API 呼叫都經過驗證與監控。其次是「能力內化」,提升全員資安意識與技能,將資安從 IT 部門推展為全企業文化,如實施 AI 模型開發前的資安風險審查制度。第三點是「模擬與壓力測試」,定期進行 AI 模型與關鍵基礎設施的資安演練,檢驗應變與復原能力。

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郭耀煌表示,大南方新矽谷中的沙崙資安基地,正是企業提升資安韌性的實戰基地,可提供多項支援服務,如「AI 資安測試與壓力平台」可提供企業模擬 AI 模型在真實攻擊場景下的表現與應變能力。「紅隊演練與資安演習」可支援企業進行內部與供應鏈資安攻防演練。「跨領域資安人才合作」則結合成功大學、工研院、高科大等機構資源,協助企業建立 AI 資安人才訓練模組與實務顧問支援。

AI 驅動的數位轉型不只是「技術升級」,更是「安全升級」的契機。資訊長若能善用「大南方新矽谷」與沙崙資安基地的資源,將能在提升創新動能的同時,打造真正具有抵禦風險能力的數位韌性組織,這是未來全球競爭的關鍵。


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

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