經發會首場顧問會議提87點建言 卓榮泰下令各部會:這就是未來工作內容
信傳媒.2024年9月3日 19:26

行政院經發會今天召開首場顧問會議,會中達成87點建言,預計9月底會再召開第2場會議。(圖片來源/行政院提供)

行政院今(3)日召開經濟發展委員會首場顧問會議,近60位產經界大咖齊聚一堂。經過一整天的熱烈討論,傍晚5時許於閉幕式公布3大組別共做出87點建言。

建言內容涵蓋AI發展、淨零及數位轉型、投資中南部、科學園區更新、輔導中小微企業、青年海外圓夢、人才培育、中高齡勞工聘用、定義低薪勞工等,堪稱對台灣未來20年發展進行全面性把脈。

感謝顧問踴躍提出建言,卓榮泰:這就是政府未來的工作內容

行政院長卓榮泰於閉幕致詞表示,今天諸位顧問所提出的建言,每一字都是關鍵字,每一字都至關重要,都是眾人智慧的結晶。他說,總統賴清德一直要求政府「誠實面對問題,務實提出方法,踏實解決困難」,透過大家的智慧,至少今天在前兩項都做到了,讓政府看到現階段以及未來國家所面臨的問題,也務實提出了很多建言。

卓榮泰接著對在場各部位首長下令,顧問們提出建言之後,緊接著就是所有行政團隊如何能夠踏實去解決困難,接下來就是政府該做的事情,尤其今天顧問們從三大主題衍生的七大議題及若干子題,每一個議題大家都提出非常深入的看法,也提出具體的建言,接下來就要拜託今天全程在這裡的政府部會首長,這些建言就是政府未來的工作內容。

比照五眼聯盟!吳東亮籲與價值相近國家共組AI聯盟

創新經濟組今天做出高達49項建議,針對建構AI生態系,台積電前董事長劉德音等人建議,台灣應發展大型語言模型,並且使用在地資料,短期以開源LLM為基底,長期則要由我國完全自行開發,以因應國家安全風險。

台新金控董事長吳東亮建議,應比照五眼聯盟、Chip 4的模式,與中文世界以外、價值相近的國家共組AI聯盟,擴大AI生態系的範圍,以降低AI產出偏頗結果的疑慮。玉山金控董事長黃男州亦建議,由政府主導整合部會及產官學界資源,邀集法人、公協會、大型企業,合作發展主權AI基金。

謝金河與詹文男提議:透過「三範」推動AI轉型

財訊發行人兼社長謝金河及數位轉型學院院長詹文男提議,應透過「三範」推動AI轉型,亦即政府應在各行業選出具參考價值的企業轉型「典範,經由這個典範來為產業界進行「示範」,讓各產業有學習的對象,瞭解這些公司數位轉型旅程上的各種問題與解決之道。

他們表示,有了更多的典範之後,進一步可以歸納出原則性共通的「規範」,透過這些規範讓輔導單位或者受輔導單位有方向可循,免得造成雙方認知的落差成立;同時,成功打造典範之後,透過他們被媒體廣泛報導,就可以帶動百工百業都投入AI轉型。

建議增加人力來源國,對既有科技園區進行「區更」

宏碁創辦人施振榮今代表均衡台灣組進行總結報告,他表示,面對少子化的人力壓力,首先建議設立人力觀測機制,從由上而下的總體經濟數據,輔以由下而上的雇主調查,建立國家關鍵產業及人民安居樂業的觀測機制。

針對人力缺口問題,施振榮表示,均衡台灣組建議要鼓勵企業自動化及智慧化,以降低人力需求,同時也要於海外設立研發中心或生產據點,並利用就業金卡等誘因吸引海外人才或台裔子弟。他並表示,均衡台灣組建議,不只美國、東歐及印度,台灣還要再設法增加人力來源國。

至於區域均衡,施振榮指出,均衡台灣組建議透過龍頭企業於中南部進行在地投資,帶動區域均衡發展;同時也建議,對既有的科技園區進行「區更」,加強立體化,對新園區進行完善規劃。

研議薪資結構透明機制,透過社會對話解決低薪問題

包容台灣組今天討論相當熱烈,是3組之中費時最長的一組,最終由行政院秘書長龔明鑫代表全組進行總結報告。他表示,台灣的中小微企業高達160多萬家,包容台灣組建議經濟部成立單一窗口,協助中小微企業進行淨零及數位轉型,並引進公協會輔導他們轉型。

台積電前董事長劉德音上午曾提及台灣市場太小,應設法拓展海外市場,包容台灣組則建議,建立海外銷售、宣傳、服務、倉儲等平台,可視為政府公共財,並由政府提供服務,中小微企業僅需支付租金,方便他們向海外市場拓展。

針對低薪現象,包容台灣組建議成立專案小組研擬薪資政策,也研議薪資結構透明機制,例如讓員工知道自己跟主管的薪資差距,以利進行社會對話;同時也建議勞動部定義「低薪勞工」的標準,進而讓相關部會可以討論「低薪勞工」的相關政策。

(原始連結)


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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司