壹、前言

立法院於去年底三讀通過《人工智慧基本法》，揭示AI研發與應用之7大基本原則，為我國AI發展方向定錨。[1]近年中央部會亦陸續展現多項應用成果。[2]若將視角轉向地方，所面臨到的民意回應是如何呢～AI應用又會是番怎樣的光景呢～其受到的限制又是什麼呢～

貳、 民眾態度

由中央研究院社會學研究所主持之「臺灣社會變遷基本調查計畫」2019年科技與風險調查資料指出：近6成以上受訪者對AI抱持憂喜參半的態度，學者分析認為民眾對AI的認識與評估仍相對有限，未能充分掌握其實際應用和影響，因而較多從研發與管理層面表達疑慮。此外，年齡、教育程度、職業、科技知能與經驗等是影響數位落差的重要因素。[3]

2025年媒體調查結果顯示：受訪者期待AI在政府政策與公共服務應用的領域，「醫療與公共健康」、「政府服務與公共行政」（智慧客服、行政辦理優化）和「交通管理與基礎建設」位居前三。相對而言，個人隱私（含Deepfake、財務狀況或診斷紀錄洩漏等）則係受訪者尤為擔憂可能受AI侵害的部分。[4]此外，調查也指出70歲以上與小學以下學歷族群的網路近用能力不足。隨著受訪者年齡增加，其對AI功能了解程度比例呈現逐步下降趨勢；相反地，學歷及收入越高者，對其熟悉和有效應用的比例亦隨之提升，與前述學者研究相互呼應。[5]

參、地方政府應用實例

地方政府透過公私協力及利用AI之數據分析，應用於城市管理與服務，以提升效率、改善市民生活，範圍涵蓋公共安全、交通運輸與醫療照護等面向，和民眾期待AI投入之應用領域高度契合。

一、臺北市政府消防局──AI防救災[6]

以AI 分析、雲端運算與行動EOC（Emergency Operations Center）建置「災害應變雲端協作平臺」，使各級應變人員可透過行動裝置即時協作，突破傳統集中式應變中心限制，提升整體指揮調度效率。另外，還運用AI語音辨識技術輔助受理派遣平臺，即時解析報案內容並提供精準派遣建議，縮短救援反應時間。同時，透過消防人員定位救命系統與智慧消防車隊管理，結合精準定位與物聯網監測，強化救災行動安全。再搭配 AI 救護耗材倉儲管理系統，自動盤點醫療物資，確保救護資源即時到位，全面提升公共安全與防救災韌性。

二、高雄市政府交通局──新一代智慧運輸系統[7]

高雄市政府交通局透過跨部門數據交換整合，建立AI知識庫與系統分析模型，將其應用於人潮、車流、路況、票證、公車路線、公車站牌，以及歷次交通維持計畫等資料分析與決策建議。相關分析成果視覺化、圖形化方式呈現於智慧儀表板，利於即時監控和疏導因應，亦提供予民眾使用交通即時資訊網時，掌握重點區域路況、停車格、YouBike、捷運、輕軌等多元用路資訊，提升市民出行便利與交通管理效能。

三、澎湖縣政府與中國醫藥大學附設醫院之AI智慧醫療策略聯盟[8]

中國醫藥大學附設醫院運用AI結合雲端資訊傳輸和個人化心電圖機裝置，將AI遠距照護模式導入澎湖縣消防隊與衛生所，並藉AI遠距判讀心電圖診斷結果，提升到院前急性心肌梗塞判讀效率與準確度，協助護理師、消防救護人員加速緊急通報流程，爭取治療黃金時間。

肆、限制

政府部門多致力於運用AI以提升行政效率與服務品質，惟在法制化建構上著墨有限。現行相關法律僅就個人資料保護形成較高的社會與制度共識，缺乏依AI應用領域分級、系統性管制風險之立法。[9]除此之外，AI應用所涉及之資料蒐集、處理與運算，高度仰賴運算硬體、資料規模、專業人力和資訊基礎建設，以及隨之衍生的維護營運成本，在地方政府部分業務高度同質的前提下，或可評估建立跨機關、跨縣市之資源整合與應用共享平臺，以降低重複投入並提升整體運作效益。[10]

伍、結論

綜上所述，地方政府已逐步展現AI於公共安全、交通治理與醫療照護等面向的具體應用成果，且多與民眾高度期待的政策領域相互契合，《人工智慧基本法》三讀通過亦確立我國AI發展基本原則。然而，學術研究和媒體民意調查顯示：社會對AI仍抱持憂喜參半的態度，數位落差與隱私風險議題尤為關鍵。當前地方政府在推動AI應用時，除須回應效率與服務品質提升的期待外，更有賴健全法制配套、風險分級治理，以及跨機關、跨縣市的資源整合機制，以兼顧創新發展與公眾信任，方能使AI真正成為公共治理的重要助力。