「社會發展政策知識庫POC實驗」焦點座談會
活動日期：114-02-11
本次評估組焦點座談會由國立政治大學公共行政學系與國立空中大學公共行政學系共同舉辦，旨在探討「社會發展政策知識庫」系統的實驗成果與應用發展。
本次會議邀請多位專家學者，圍繞「社會發展政策知識庫系統四次實驗後的使用經驗分享」主題，協助國發會完善社會發展政策知識庫，並透過實驗評估方法，確保其符合專案需求，同時提升社會政策循證治理的協作能力。
在第一輪討論中，與會者聚焦於社會發展政策知識庫的現況與技術挑戰。有與會者指出，系統目前仍受限於資料來源不足，缺乏答案排序功能，且因政府機關資料較封閉，如何取得更多地方政府數據仍是一大挑戰。另有與會者補充，系統尚未具備處理結構化數據並自動生成表格的能力，且部分資料治理問題影響跨單位應用的可行性。其他與會者則建議，應優化系統介面，以符合使用者對AI的操作習慣，並增設圖表與Excel輸出功能，以提升使用便利性。此外，也有與會者認為應建立明確的系統使用手冊，以幫助使用者更順暢地操作。
針對AI學習與資料污染風險，與會者討論如何防範駭客攻擊與不正確資料對系統訓練的影響。其中有與會者指出，目前系統版本正在更新，未來模型訓練將針對幻覺問題進行調整與改善，以提升答案的準確性。另有與會者建議加入回饋機制，讓使用者能對AI回應進行評價，以促進系統持續學習與優化。
在第二輪討論中，與會者針對AI在政府單位的應用與未來發展方向提出建議。整體而言，AI被認為可用於統整各級政府資料，以提升政策制定效率。有與會者強調，AI系統應朝「可信任AI」方向發展，並參考國際標準，確保數據的可靠性與公信力。此外，部分與會者提到，目前公務人員對AI的使用仍較陌生，未來應強化相關教育訓練，以提升使用效能。雖然AI可提高基礎資料整理效率，但在搜尋機密資料方面仍有限制，需進一步優化。同時，若AI能協助整理歷史政策脈絡，將可有效減少政策分析與資料整理所需的人力與時間成本。
關於AI未來功能的開發，與會者建議可透過「角色扮演」模式訓練AI，使其回應更精準。此外，也有與會者提到，目前已有民調機構開始發展模擬民調技術，未來AI或可成為政策評估與決策輔助的重要工具。
本次會議的結論包括：持續優化社會發展政策知識庫系統介面，使其更符合使用者需求；強化資料檢核與回饋機制，以提升準確性；加強公務人員的AI教育訓練，以提升使用效能；並探索AI在政策評估與政府數據治理方面的更多應用可能。會議結束後，團隊將根據討論結果進行後續調整與優化。
