現正接案 — 2026 第三季

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政府與公共部門：AI 客製解法（謹慎模式）

政府 AI 是所有行業裡最需要謹慎的領域——資料主權、跨境法律、可解釋性、bias、政治成本，每一條都是 hard constraint。我們的立場很明確：政府 AI 應該嚴格定位為「公務員作業輔助」，不應該直接面對公民、不應該獨立做決策、不應該使用 commercial LLM endpoint。

// 可謹慎評估的 AI 場景

內部政策文件 RAG

把法規、政策、SOP 餵給 RAG，讓公務員快速查詢——但答覆只給承辦人參考，不直接送給公民。所有查詢留 audit log。

申辦文件結構化抽取

從公民 / 業者繳交的申請文件抽取欄位，進入承辦人的審核 workflow。AI 抽取結果是「預填」，承辦人逐欄確認後才送出。

內部文件草擬助理

幫公務員草擬回函、報告、會議紀錄初稿——只是草稿，必須由公務員修改、簽核才會發出。AI 不能代表機關發言。

// EKel 會怎麼落地

01先界定 hard constraint：哪些資料絕對不能離境、哪些不能進入 commercial LLM、哪些 use case 完全禁止 AI、哪些需要 100% 人工覆核。
02部署選型：on-prem inference（Llama / Mistral / Gemma 等開源 model）或主權雲（如 IRAP-certified region），絕不送 commercial endpoint。
03建立 reference dataset 與 eval rubric，特別測 bias（不同社經、地理、語言族群的回答品質）、hallucination、permission leakage。
04上線後完整 audit log + 月度抽樣人工覆核 + bias regression test。任何 model 升級都要全套重跑 eval。

// 適合的單位

→已有清楚的 AI policy 與資料分級框架，知道哪些可以、哪些不可以的政府單位。
→想用 AI 提升公務員作業效率（不是想做公民面 chatbot）的機關。
→預算與時程允許「先做小範圍 pilot、上 sandbox 驗證 6 個月再進 production」的審慎節奏。

// 參考來源

Salesforce Government Cloud Salesforce Trust & Compliance

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// 客製 AI 系統架構

政府 AI 是 4 層 contained 系統——AI 永遠在 boundary 內。

// 第L4 層

使用者層（僅限內部）

只給承辦人、稽核人員、政策幕僚使用——AI 不直接面對公民。任何公民相關的回應都必須由公務員審核後才送出。

Civil ServantAuditorInternal-only

// 第L3 層

應用層（限定範圍）

用 **Vibe Coding** 客製內部工具：政策文件查詢、申辦文件結構化抽取、會議紀錄草擬。**Agentic workflow** 在政府場景特別需要謹慎——任何「自主串接多個系統」的 agent 都必須有人工 checkpoint，不可自動完成跨機關決策或公民面動作。每個 use case 範圍寫死，AI 不能跨界。

Vibe CodingAgentic (gated)Draft only

// 第L2 層

AI 層（主權部署）

只用 on-prem 開源 model（Llama / Mistral / Gemma 等）或國家主權雲（如 IRAP-certified region）。**絕不送 commercial LLM endpoint**。Guardrail、bias 監控、permission leakage 偵測都是必要組件。

On-premSovereign CloudGuardrails

// 第L1 層

資料層（主權 + 留存）

所有資料留在指定地理範圍內（含 vector DB、prompt log、retrieval context、回應紀錄）。留存政策跟其他政府文件相同——對應 FOI 與資訊公開法的查調要求。

Data SovereignFOI ReadyFull Retention

// 政府 AI 8 條紅線

政府 AI 的紅線比其他行業多——也應該多。

不送 commercial LLM

政策層級規定：政府資料絕不傳到 OpenAI / Anthropic / Google 等商用 endpoint。Sandbox 試做也不行——會留下無法清除的 cache 與 log。

不直接面對公民

AI 不該獨立回答公民詢問。所有公民面內容必須經公務員審核——AI 只是 internal staff productivity，不是 citizen service replacement。

人工覆核強制

AI 沒有自主決策權。任何影響公民權益的判斷（補助核發、申辦核准、處罰）都由人簽。AI 提供的是「整理過的依據」，不是「結論」。

FOI 可解釋性

AI 參與的決策必須能解釋——用了哪些 prompt、哪些 retrieval source、AI 給的建議是什麼、人為什麼接受或修正。FOI 來查時調得出。

Bias 監控

reference dataset 必須涵蓋不同社經、地理、語言、年齡族群。Production 持續抽樣監控不同族群的回答品質——一致性差距超過閾值要 retrain 或 retire。

透明度公告

公民有權知道某項服務是否使用了 AI、AI 在決策中的角色、申訴管道。建議在機關官網設「AI 使用清單」公開頁面。

採購與 vendor 合規

AI vendor 必須符合政府採購法、通過資安審查、簽署資料處理協議。實作團隊也必須有對應背景審查與保密協議。

長期可退場機制

當 AI 出問題（regression、合規違反、政治風險）時必須能 30 分鐘內 rollback 或關閉，不影響公民服務的基本可用性。退場路徑要在上線前演練。

// 常見問題

政府 AI 討論裡最常出現的 5 件事。

01政府能在 production 用 LLM 嗎？

能，但條件嚴格：(1) 部署在 on-prem 或主權雲（不送 commercial endpoint）；(2) use case 限定在「公務員作業輔助」（不直接面對公民）；(3) 強制人工覆核每筆 AI 輸出；(4) 完整 audit trail 對應 FOI；(5) 上線前已過 bias eval。國際上澳洲、英國、新加坡、新西蘭都有政府 production AI 的案例，全部都是這個 pattern。「政府能不能用 AI」不是 yes/no——是「在哪些 boundary 內可以」。

02為什麼不能用 commercial LLM？資料政策上是不是太嚴？

不是過嚴——是「政府資料的失控成本與一般企業不同」。三個具體理由：(1) 跨境法律：commercial LLM 多數在美國，公民資料送過去違反 GDPR 與台灣個資法的跨境傳輸條款。(2) 留存與刪除：commercial endpoint 的 cache、log、training data 政府無法稽核也無法強制刪除。(3) 政治風險：「政府資料外洩到外國 AI 公司」是會上頭條的事件，與其事後解釋不如事前不做。on-prem / 主權雲多花的成本，相對於這些風險是合理的保險費。

03FOI（資訊公開法）怎麼影響 AI 設計？

FOI 要求政府決策過程可被查調——AI 參與的決策也不例外。設計上必須做到：(1) 每個 AI 輸出都留 prompt + retrieval context + model version + 時間戳；(2) 公務員修改 AI 建議的紀錄要保留（保留「人怎麼處理 AI 建議」的證據）；(3) 整個 decision trail 對應 FOI 期限留存（通常 7-30 年依案件類型）。如果 AI 系統設計時沒考慮 FOI，後來補很痛——因為 prompt log 要重新組織、retention policy 要追溯。

04AI bias 在政府場景怎麼監控？

政府 AI 對 bias 的容忍度比商業低很多。實務做法：(1) reference dataset 必須涵蓋不同年齡、性別、地理、社經、語言族群的真實案例；(2) 上線後持續抽樣計算各族群的 accuracy / response quality 差距，超過閾值（例如族群間差距 > 10%）要 alert；(3) bias 報告每季公開——這是公部門特有的透明度要求。如果 AI 在某族群表現顯著差，要 retrain 或 retire 該 use case，不是「等下個版本」。

05為什麼大部分政府 AI 都還停在 PoC？

兩個結構性原因：(1) **合規門檻** — 上面講的所有約束（主權部署、人工覆核、FOI、bias、透明度、採購）每一項都需要時間設計與審查，加總起來常常 12-18 個月才能進 production。(2) **政治成本** — 政府不能像 startup「先試再修」，AI 出包的政治成本可能高過效益。所以 conservatively scope（一個 use case、一群使用者、長期 sandbox），是 production 上線的必經路徑。Production 不慢，是慢得有道理。

政府 AI 應該先從「不能做什麼」開始。

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