首圖圖說:封面_善用 AI，打造更具影響力的社會創新專案

善用 AI，打造更具影響力的社會創新專案

盧建宏 –IT幫幫忙資安顧問

前言：科技向善的新契機

當我們談「社會創新」時，焦點常放在如何以創新方法解決社會問題；然而，人工智慧（AI）如今已成為推動變革的重要力量。問題不再是「能不能用」，而是「如何用得更好」。

AI 若只是提升效率的工具，影響力終究有限。真正的關鍵在於，如何讓 AI 成為促進共創、分享與永續的社會力量。

 

理念：從技術導向走向共享價值

AI 的價值，不應只侷限產業升級或商業利潤，更應回歸公共利益與社會永續。這需要三個核心理念支撐：

1. 共享與開源精神：

當演算法、資料集與模型以開放方式釋出，社會創新者能在同一基礎上再創新。

例如 Google Earth 與世界資源研究所共同推出的 Dynamic World專案，公開地球變化數據，讓研究者與社群可再利用於氣候行動。

2. 社會參與與共創：

 AI 不只是技術，更是社會溝通的媒介。開源公民平台 Pol.is 協助台灣與多國政府蒐集群眾意見、找出社會共識，是群體智慧的典範。

3. 系統思維與永續生態：

真正的社會創新不是一次性專案，而是持續運作的開放生態。AI 若能與教育、政策、社群連結，就能長期發揮效益。

機制：AI＋開源＝共創的基礎建設

 

要讓 AI 成為「分享的力量」，必須建立支持性機制：

• 開放資料與模型：建立可重用、可改造的模型與資料庫，降低進入門檻。
• 多方共創平台：鼓勵技術社群、政府、非營利組織與受益者共同設計解方。
• 社群能力建構：透過工作坊、共學營與教材開源，讓更多人能參與 AI 創新。
• 倫理與責任治理：確保 AI 發展符合法規與人權原則。
• 永續支持與制度化：讓專案從短期行動走向可持續的社會基礎建設。

 

國際案例：AI 為公眾利益服務

Pol.is — 公民意見分析工具

這套開源平台能從大規模民意資料找出共識，被台灣、冰島、芬蘭政府採用，用於法案討論與政策溝通。

https://en.wikipedia.org/wiki/Pol.is

AIDR — 開源 AI 災害救援平台

由卡達計算研究院開發，用於即時篩選社群媒體中的災害資訊，協助救援決策。

[官方資料]

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_Intelligence_for_Digital_Response

SmartaByar — 瑞典智慧村落

該計畫利用開源架構與 AI 數據分析，打造社區永續治理平台，促進居民參與。

→ [Red Hat 研究報告]

https://research.redhat.com/blog/research_project/creating-a-global-open-research-platform-to-better-understand-social-sustainability-using-data-from-a-real-life-smart-village/

 

在地實踐：台灣的社會創新行動

TAIDE 計畫：繁體中文開源 AI 模型

由國科會推動的 TAIDE 計畫，建立本土語言的大型語言模型，強調可信任、可再利用的 AI 生態。這是技術自主與文化保存的結合。

→ [中央社報導]

https://www.cna.com.tw/news/afe/202403200396.aspx

台南 AI 黑客松：公部門 × 社群共創

台南市政府舉辦的「AI 數位治理黑客松」，以開放資料促進地方創新，讓民間團隊參與公共議題解決。

→ [聯合新聞網報導]

https://money.udn.com/money/story/5635/8438834

開源星手村：讓人人理解科技

開放文化基金會推出的教育桌遊，以開源與 AI 為主題，教材全數開放授權，推動全民數位公民教育。

→ [教育創新百選報導]

https://www.eduinnohub.org.tw/education-100/2025/nominees/1757?

偏鄉 AI 教育扎根計畫

鴻海教育基金會推動偏鄉 AI 教育與師資培訓，讓科技不只停留在城市，真正普及於基層。

→ [鴻海教育基金會官網] https://www.foxconnfoundation.org/plan/aicamp

 

挑戰與反思

AI 與開源雖能降低門檻，但仍面臨幾項挑戰：

• 技術能力與資源分布不均
• 隱私與倫理議題待釐清
• 缺乏長期資金與制度支持
• 對「社會影響力」的衡量仍過於片面

因此，社會創新者應以「制度創新」與「公民能力」為核心，使 AI 的發展能真正反映社會價值。

 

策略建議

1. 設計即開源：從專案一開始就考慮資料與模型開放。

2. 共學制度化：培養社群與教育網絡，持續提升能力。

3. 跨界協力：讓政府、企業、社群三方形成共創網絡。

4. 倫理治理框架：設立公開透明的 AI 使用準則。

5. 生態視角：把專案視為整體社會創新的節點，而非孤立成果。

 

結語：讓科技回歸人的價值

善用 AI，不只是「應用」技術，而是「分享」技術；不只是「加速」創新，而是「擴散」價值。

當 AI 結合開源精神，我們得以讓更多人參與科技、創造公共價值。唯有當科技被賦予人文意義，分享成為社會的基礎，我們才能真正實現—讓 AI 成為社會創新的力量。

 

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