李世暉: 簡單跟政委報告，目前希望請政委給我們一些寶貴的意見，我們目前希望能夠在數位國家的架構之下進行主要敵對國家或者是重要國家的政治情勢分析。

唐鳳: 這個資料庫不是已經存在很久了？我之前在政大旁聽的時候就有了。

李世暉: 過去以來的資料庫是死的，我們要把一些不同的數據資料建置進去。

唐鳳: 誰跟誰一起出現，在什麼媒體角度微笑之類的？

李世暉: 可是這個過去以來都是人在做分析，多數都是委由我們這些國際關係的學者，依據我們的角度來做分析，國安單位會做一些政策的建議跟報告，我自己曾經報告過好幾次。在我們報告的過程中，發現每個人的報告角度會因為意識型態的差異不一樣。

唐鳳: 一定的。

李世暉: 我們認為報告的東西要有一定的客觀性。

唐鳳: 但是AI的意識形態也很強烈，AI看你餵給他什麼資料，就有什麼意識形態。

李世暉: 我們目前在既有架構之下，我們會希望透過AI的技術，讓他更具體判斷一些人事時地物的關聯，像談到臺灣問題的時候，是什麼樣的場合、跟誰一起談的，這樣就比較可以判斷前文跟後文的脈絡。過去是靠人在做這件事，我們已經到了AI的時代，但是對於國家政策最重要的參考資料，如果可以朝向AI發展的話，我覺得這個對我們來說是必須要推動的事情。為何由我們來做？其實我是做日本研究，我們做日本研究的時候，很多共同的課題其實是中國課題。日本非常重視臺灣做的文本發言內容分析，臺灣會比較理解這些發言的脈絡及後面代表的真實意涵，日本很希望在這方面進一步合作。我是覺得我們這邊具備語言上的優勢，未來會比較傾向在AI系統建置完成之後，透過不斷餵資料、不斷測試，讓AI可以準確判斷。

唐鳳: 不過，如何餵他資料？

李世暉: 這個會涉及到……我們這邊有兩位專家，也會跟政委報告，像未來這樣的類似資料，我們可以做有償、無償來做交換，我們覺得目前為止這邊是值得做的。

李世暉: 其實我們昨天也得到公開的資訊，像廈門大學是在做臺灣的分析，也是用AI在做，我們會認為既然臺灣在AI上主要的國家政策是在上面的話，我們會覺得這個目前的推動應該有其重要性。

唐鳳: 這個方向當然有重要性，但是對於你的研究方法，我還不是很明白。

李世暉: 我再用3分鐘報告一下研究方法，其實我們當初跟技術廠商談到這樣的構想，他們建議不要做雲端，而要做內網。他們之前幫警政署做過一次，是做犯罪的調查。我們的出發動機也是行為科學、心理學的角度來做分析，結合心理系的老師來做側寫分析，我們認為比較有助於我們理解。因為中國領導階層更換的頻率並不是太高，民主的國家很多人上上下下就結束了，所以我們認為長期來做是有幫助的。透過內網的方式建置在相對安全的地方，要跟中國研究的學者合作，給予系統分析的指令。他們比較瞭解中國的一些領導人講話時，強調的重點是什麼。我們透過很多不同的學者、他們的觀點綜合起來讓電腦來學習。

李世暉: 等於電腦AI是一個可以凌駕或者是可以超越這些觀點的存在，我們大概是透過這樣的方式。

唐鳳: 但也可能有什麼偏見，就記成這樣的偏見，因為是人在下標籤？

李世暉: 當然我們會透過非常多的一些既存的事件判斷，判斷這樣的指令、偏見不合理的話……

唐鳳: 所以會做什麼預測呢？我們要更正AI系統，如何把它跟Ground Truth比對？

李世暉: 至少從我的實際經驗來看，當中國提出一個概念或者是政策的時候，如果要判斷這個真實意涵就會涉及到資源分配，可以透過AI來進行大數據的分析，協助解讀正確資訊。我們可藉此判讀未來的變化，或者是兩岸間是不是可以找到互動的突破口。

唐鳳: 意思是可以自動產生一套論述出來？

李世暉: 我們自己有種想法是，當我們要跟對手進行溝通的時候，我們要用對方的語言，我們把那些言論做出大數據，其實會找到語言脈絡，我們講我們的臺灣共識，他們不一定可以理解，我們希望在我們國家利益之下講他們懂的話，我們希望可以透過言論大數據的建構，講出他們聽得懂的話，某種程度可以做互動的突破口。

唐鳳: 有點像翻譯器的意思，就是給我們這邊的解讀跟他們那邊的表態，我們這邊如果希望他們做一種新的表態，你只要把新的解讀輸入進去就可以產生演講稿，就可以請他去講，還是怎麼樣？實際上怎麼用？像你現在說有一個從他們的語言到我們判讀的翻譯器，是這樣的方向，也就是可逆的模型，他可以翻成他們的語言，所以我們的談判代表就翻成語言請他們講出來？我只是確認，沒有挖苦的意思。

李世暉: 當然最後講出來的人是有其意識形態，我們這個系統最多是提供一個我們認為最符合實際狀況之下運算出來的模擬，按照這個模擬來做，原則上會判定AI的結果是不是比較好的結果。

唐鳳: 所以這個技術，並不是拿來作影片、合成對方領導人的講話，散播在他們的社交網路上，來發動訊息戰吧？

李世暉: 也可以這樣用。

唐鳳: 也可以這樣用？

李世暉: 對。雙方互動的狀況並不是很弱的時候，這樣的基礎方式可以混淆他們的內部訊息，這個也是可行的。

唐鳳: 意思是雙向都可以？

李世暉: AI就是看怎麼運用。

唐鳳: 這樣我大概理解了。

李世暉: 有關於中國領導人的一些想法。

劉德良: 我補充一下教授的意見，我在國安局的二處當過處長，也在軍事情報局當過四年的副局長及將近四年的局長，其實國安局的大陸處及軍事情報局的系統已經存在非常久了，他們也累積了很多的數據，像習近平從很年輕到不同的地方出現過的場合或者是講過的話等等，其實在他們那邊也有數據戰。

劉德良: 這個數據戰沒有辦法出來，相互之間其實交流也沒有非常好，國安局我當處長的時候，那個時候處長下過命令，要把八個機關的全部整合起來，可是那個方向僅止於停在門口。

山田摩衣: 不好意思，我剛剛在忙。

劉德良: 我在當局長的時候，大概是四年前的時候，李總長提出一個概念，他比較不相信我們所談的不合的東西，就像剛剛講的一樣，老是靠人，當素養出問題的時候，是沒有辦法解讀出他想做什麼，背後不管講什麼話或者是動作的意涵，你不會知道做什麼的話，你自己本身的對策，也就是可以因應的政策就出不來，或者是方向就會不對，所以李總長要提出來要聯二建構剛剛所講的大數據的系統，所以的東西都完了以後就可以自己跑出來一個東西，像現在的哪種狀況下講了什麼話，可能衍生出來有沒有什麼改變，可能改變完之後對我們有什麼影響，我們可以採取什麼政策的對應，然後對上面來做政策的建議。

唐鳳: 不過，後面的對應好像不在剛剛的報告範圍？只到分析而已。

李世暉: 對，大數據目前為止只在分析。

劉德良: 這個專業的角度來看叫做情報、資訊蒐集，我們後面講的對應是作戰，是要產生政策的建議，這種東西不會只有單純靠大數據的東西、AI的系統來產生這樣的東西，也是要靠專業的人員來看這個東西是不是合理，所以要比對多少以後再交給長官來做政策的建議，而這個建議如果可行，上面採納，就可以牽涉很多的部門該做什麼事，像您剛剛講到雙向可以製作影片，我可能所知道的是，像兩年前我離開前，那個系統還沒有建置起來，當時也沒有編足夠的預算來做這樣的系統，我所知道的李總長那個指令下完以後，其實底下可能文化的關係，一直沒有弄起來，這兩年到底有沒有繼續弄這個事情，或者是弄到什麼地步就不知道。

劉德良: 但是那邊一定累積了滿長的資料，像現在軍方戰區底下，很多包含野戰軍或者是集團軍等等，像這些的省長、政委。

唐鳳: 比較結構化的這些。

劉德良: 但是僅止於在門口，就是知道東西，但是不知道做什麼。我比較期待的是，像這套系統到最後可以產生政策建議，可以替國家有點東西去做，我們不要受傷害，然後可以做。

唐鳳: 瞭解，謝謝。

陳文甲: 報告政委，據本人數十年來研究中共政情及國際情勢的經驗與理解看來，誠如李主任及劉局長所提到的，透由AI技術彙總既往中共政經的公情及密情而成的資料庫，確能幫助我們掌握中共政情的歷史軌跡，進而精準研判未來的情勢發展。

唐鳳: 我理解這個的重要性。

陳文甲: 像剛剛提到的廈門大學台研所設置的「統一實驗室」，主要就是運用AI技術，依據公情來進行「統一政策模擬分析」及「一國兩制臺灣方案模擬分析」等研究。

唐鳳: 等於是用公情來跟學術界聯絡？

陳文甲: 另就本人多次與日本等各國重要黨政及智庫機構交流的時候，總聽到他們對臺灣蒐研及掌握中共政情能力的高度讚許，同時本人也一直反思著臺灣蒐研中共政情的部門多採「人力」作為，若能參酌日本所採用的AI處理模式，效果應當更好。此一想法也就成為今天我們要推動AI來彙總中共政經資料的動機，希望能透由我們「臺日科技合作推動辦公室」來與日本相關部門進行合作，敬請政委不吝賜教。

唐鳳: 只要可以省人力就有貢獻。我是建議，大家的期望不要過高，不然會失望。

陳文甲: 是的。

山田摩衣: 不好意思，我是院長辦公室的秘書。

李世暉: 因為政委是這領域的專家。

唐鳳: 稍微懂一些基本概念。

李世暉: 因為我們接到系統會希望如果政府可以支持的話，希望有個完整的案子來跟政府提案，當然提案的過程中，政委相對瞭解目前政府的需求，也會視為資料庫的建置或者是運作過程中最主要的KPI來進行運作，所以政委的意見就非常具有指導價值。

唐鳳: 哪個部會派駐人過來，我就會比較瞭解。我對於公眾外交的部分開始比較瞭解，也有跟外交部的小編合作。但陸委會目前為止並沒有派人來，我對陸委會的工作比較沒有瞭解。

唐鳳: 不過，像去年「習五條」提出的時候，陸委會應該有幫忙小英預判，做出非常即時的回應。我所知道的也就那次，那次我並沒有參與，但我覺得滿好的，就是有一個正確的預測顯然有幫助，但是到底怎麼做的，陸委會沒有人派駐在我這裡，我不知道。但如果能省陸委會的力氣，就是有價值的系統。

唐鳳: 這個系統以我目前所學，看起來並沒有覺得不可行，只是覺得具體的用法到底是什麼，聽起來既不是預測下次會講什麼，也不是預測講這個一定會發生什麼事，比較是講這個可能會是什麼意思，大概到這個程度而已，而這個部分的驗證，當然大概勢必要專家來監督，想必不太可能沒有監督式，前提是可以打電話，人家不會配合到這個程度，所以這個情況之下，如果可能超越bias，就是超越偏見或者是綜合大家不同的偏見之後，可以不受特定的偏見干擾，那個還不需要用到深度學習，用常規的統計方法就可以了。

唐鳳: 可以區分的是，裡面哪一個部分是在講深度學習，那個要特別挑出來，因為這樣聽起來是他們的中文到我們的中文翻譯，這個部分說不定可以用深度學習，但是其他的部分，除非要合成他的表情，那樣子也要用深度學習，其他方面你說大數據沒有問題，因為種類、量或者是什麼都很多，像如果你處理影音資料。

唐鳳: 但是你把這個叫Big Data有點…我不知道你要用什麼深度學習的方式來處理。叫AI是沒有問題的，只要能夠省力的都叫做AI，我們在NLP，有時候是用heuristic就很高興了。當然像現在有GPT-3的模型，也是要有超級大的資料庫才可以算到，所以就會變成如果這邊的知識資料本體很健全，但是量並沒有這麼大，用深度學習品質未必比較好，所以我具體建議是講AI沒有問題，但是儘量不要一下子掉進深度學習裡面去。

唐鳳: 第二，如果一定要做深度學習，要挑現在有長處的，像語言對語言的翻譯，這個說不定可以，這個是現成的資料就可以做，但是像剛剛講的有些好比像你可以看所在的某個場景、肢體語言，或者是這兩個人一起出現的意涵，這個未必是現在AI非常成熟的技術，所以承諾那個的話，不一定能如期deliver，這兩個在pitch的時候要分開。

李世暉: 第一個階段是要達到初步的分析。第二個階段是如果在大資料庫裡面，就是未來深度學習要做的事，也就是模擬，也就是可以模擬出會做出什麼樣的。像剛剛做的是第二個階段要做的事，如果有機會的話，我們初步大數據建構完成之後也是往第二個方向發展，這樣對於我們的政策可以有更多的支持，或者是兩岸的關係可以主動出擊，這個是可行的。

李世暉: 主動出擊是滿重要的。我們認為臺灣有些對中國的政策其實被動的狀況是比較多的，我們透過比較具有前瞻性的資料可以做一些數據的政策或者是呼籲，這個是比較有幫助的。

唐鳳: 其實像他們的外交官，公開言論等等，我們也看到一些固定的詞句，就是要錨定的訊息，可以半自動或者是全自動來做出回應，這個是很重要的研究課題，不然每個駐處都要自己蒐集跟回應。因為從我們的角度來看，我們希望他們對於國際社會的一些不實訊息，好比像在WHO，他們的代表可以照顧全臺灣的健康等等的說法，我們可以很快速破解它。

唐鳳: 無論是省決策者的力氣，或是省第一線的人的力氣，都很有價值，我覺得都是很好的構想。

山田摩衣: 今天唐政委特地撥空。

唐鳳: 我當政委之後，比較沒有空做這些研究了。

李世暉: 其實從學術界來做這件事滿有趣的，因為我們有個朋友其實在美國做政治學研究，是人民日報頭版分析，雖然很初步，我們覺得那也是一種嘗試，如果要發生重大事件之前會有什麼東西，如果可以預測的話，也就是可以預判會有重大的事情，我們也希望可以做比他們更深入的東西，因為語言相通，理論上我們做得比較好。

李世暉: 我們會把政委的想法納到我們的完整計畫書之後，陸委會比較有機會，或者我們幫陸委會的構想來想這個大數據。

唐鳳: 這個很棒。巨量的部分沒有問題，但深層的部分，或許可以再想想。

李世暉: 謝謝。