美國在台協會（AIT）處長谷立言（Raymond Greene）曾在台大「台灣未來：國際變局下的現代化之路」論壇中，點出台灣科技發展的雙重現實，硬體領先與軟體落後並存。他特別警示，中文大型語言模型（LLM）易受中共政治宣傳影響，對健康、國防等關鍵領域構成風險。這一發言不僅揭示AI技術的潛在威脅，也為台灣在全球科技競賽中的定位敲響警鐘。
谷立言肯定台灣在先進晶片與AI硬體領域的領導地位，這得益於台積電等企業的卓越表現。台灣在軟體開發上的落後已成為公認痛點。根據多方面的考察，台灣雖然主導全球大部分AI伺服器生產，但軟體產業缺乏明確分工與結構化管理，導致進展緩慢。前Google執行長施密特（Eric Schmidt）也曾直言，台灣在軟體發展上遠落後於硬體優勢。這不僅是技術差距，更涉及資訊安全與文化自主的深層危機。
目前中國主導的中文LLM，如DeepSeek、百度「文心一言」與阿里雲「通義千問」，其訓練數據與輸出內容常帶有「社會主義核心價值觀」。多份國際研究顯示，這些模型在台灣相關議題上傾向輸出「一個中國」立場，甚至篡改歷史事實。例如事實查核機構 NewsGuard 審計發現，五款中國主流AI模型在回應北京宣傳的虛假敘述時，超過半數情況未能提供準確資訊，反而重複親中共立場，如「台灣是中國一部分」或否認台灣總統存在。
美國安全項目（ASP）報告亦指出，這些模型存在顯著親中共偏見，並傾向審查不利內容。另有學術研究顯示，中國LLM在政治議題上嵌入反美框架與國家宣傳線索。這種數據偏見若滲透台灣，可能造成價值觀混淆，或在國防情報分析中引入誤導資訊。中國甚至透過AI公司如GoLaxy，監控並影響台灣與香港輿論，並收集外國政治人物數據，作為資訊戰工具。
AI應用已深入國防、外交與公共安全等核心領域。若用於情報蒐集或戰略模擬，受操控的模型可能削弱決策品質，甚至成為敵方滲透的管道。2025年初，全球對AI倫理與安全的關注快速升溫，也凸顯台灣發展自主AI的迫切性。台灣近年推動的TAIDE（Trustworthy AI Dialogue Engine）繁體中文語言模型，旨在打造符合本土需求的AI系統，使用台灣政府與媒體數據，對抗中國在語言模型領域的影響。
然而TAIDE面臨重大挑戰，這個項目基於Meta的Llama模型，參數規模較小，無法與ChatGPT等頂尖模型匹敵。訓練數據有限、資料隱私疑慮與資金短缺，進一步限制了發展空間。更關鍵的是，TAIDE並非從零開始預訓練，而是依賴既有模型微調，難以完全去除基礎模型中的中共偏見，可能在政治敏感議題上仍受外部影響。若要徹底提升獨立性，政府須投入資源，自行從零構建預訓練模型，並建立不受外部政治干擾的繁體中文語料庫。
國際合作是另一關鍵策略。2024年起，美台科技合作深化，美國在AI安全標準與半導體供應上提供支援，協助台灣抵禦中共AI文化滲透。2025年，台灣推出「AI新十大建設」計畫，投入巨額預算，預計到2040年可為經濟貢獻數千億美元。台灣、日本、韓國等印太盟友亦在推進AI多語言合作計畫，強化區域技術生態。台灣還加入全球AI選舉諮詢組，並與高通（Qualcomm）合作優化，確保技術與地緣政治安全雙重保障。
以這樣的發展爵士來看，中文大型語言模型若淪為中共宣傳工具，不僅是科技問題，更是威脅台灣民主價值與國家安全的戰略挑戰。在硬體優勢之下，台灣必須正視軟體落後與本土模型的缺陷，加速自主AI研發，並深化國際合作，才能在全球變局中立於不敗之地。否則今日的隱憂可能演變成難以挽回的危機。
本文作者：楊聰榮（中台灣教授協會理事長／任教於台灣師範大學）
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