摄影/余至浩
重点新闻(0921~1021)
超级电脑 AI
国网中心揭露未来5年超级电脑蓝图，拟以总算力280PFlops提升我国竞争力
国网中心近期在一场活动中说明我国超级电脑发展蓝图，除了今年7月启用的CPU架构超级电脑「创进一号」之外，为赶上AI算力需求，未来5年将陆续打造新的超级电脑，总算力合计达到280PFlops。
根据其规画，2024到2025年之间将打造2座GPU架构新超级电脑，分别提供16PFlops及100PFlops的算力，其中提供100PFlops算力的AI超级电脑，将搭载总数1,680个GPU，搭配25PB的储存空间、200Gbps的InfiniBand高速网路，可望使我国超级电脑的全球500大超脑的排名在前20大。
接下来在2026到2027年间再打造2座超级电脑，采用CPU及GPU混合架构，算力分别达到35PFlops及80PFlops，2028年整合量子运算，使超级电脑整体算力达到280PFlops。国网中心也计划拥抱云端架构，打造云端平台提供容器化的运算资源，第一阶段先以GPU主机，提供大型语言模型、大型科学研究使用，第二阶段再发展云端AI主机，以满足高效能运算需求。
除了国网中心主导的超级电脑建置案，国科会也推动大南方计划，2029年也将在台南沙仑建置算力达200PFlops的AI超级电脑。因应AI应用带动的算力需求增加，不只是政府主导超级电脑，民间业者也启动相关的计划，除了先前算力为22PFlops的Nvidia Taipei-1超级电脑之外，日前鸿海科技日也计划和Nvidia联手，在高雄打造算力超过90 EFlops的超级电脑。
下图为今年7月上线的CPU架构超级电脑创进一号，效能达到3.5 Petaflops：
脸部辨识 AI
美国开放使用者以脸部辨识登入联邦政府服务
美国总务管理局（U.S. General Services Administration）的登入网站Login.gov单一登入服务，近期开放使用者以自拍照，通过脸部辨识登入系统，符合美国联邦政府的高确认性身分验证标准。
GSA强调采用符合NIST SP 800-63的身分确认等级Level 2（IAL 2）的生物特征辨识技术，以通过身分验证登入，并强调不会一对多（one to many）脸部辨识，对资料库中的其他人进行比较，且对使用者所提交的照片不会用于其他用途。GSA还指出，将继续保留既有的身分识别方法，以及符合IAL 2的生物特征辨识方法。
使用者采用此一新方法进行身分验证时，依要求用手机自拍脸部照片，以和带有照片的身分证件进行比对。GSA表示，使用者通过身分验证是获得政府福利及服务的第一步，透过此方式希望提供使用者安全且便利的登入方式，同时避免身分盗用及诈欺行为。
数位发展部 AI
数位部拟编列190亿元预算分5年推动政府机关导入AI
数位部近期在立法院报告时说明，目前正在规画政府AI发展计划，预计从2026年开始的5年，编列190亿元预算，以协助公务机关导入AI，包括智慧化为民服务、提升公务作业效率等等。
数位部表示，目前5年期的政府AI发展计划已送交行政院审核，该计划订定5大战略目标，包括发展智慧化为民服务、建构自动化行政服务、完备AI资料与模型、打造数位平权智慧服务，以及厚植AI应用基础环境。其中为智慧化的为民服务，将提供新的政府便民服务体验，鼓励机关发展智慧客服，让民众在AI的协助下获取政府服务；另外，数位部也计划引导公务机关应用AI，提高行政作业的自动化，以提升公务作业的效率。
为了培养公务人员具备AI认知及技能，行政院人事行政总处表示，透过举办高阶人才AI共识营、AI实务种子人员课程、公务员AI通识课程、AI工作坊、机关AI应用竞赛等方式，促进基层到高阶公务人员学习相关的知识、技能。
CBDC 金融
俄罗斯央行揭露可能于明年7月广泛推动数位卢布
俄罗斯政府规画推动的CBDC央行数位货币政策，在过去几年扩大试办之下，俄罗斯央行近期在一项活动中透露俄罗斯的数位货币推动最新进展，并预告可能在2025年7月广泛推动数位卢布。
俄罗斯央行是在2021年宣布，与12家银行联手展开CBDC数位货币初步测试规画，随后在2022年宣布已有2家银行完成个人间的数位货币转帐周期，俄罗斯央行希望参与的银行业者可以分阶段测试处理数位卢布的交易，而参与测试的除了银行业者，尚包括民众及企业，参与测试的民众已增加至9千人，参加的企业则从原来的22家增加至1200家。
俄罗斯央行正在提供相关的软体，以协助银行将行动程式和数位卢布平台相整合。根据该国央行的计划，其数位货币会透过类似于俄罗斯快速支付系统（SBP）的QR Code来进行操作，允许使用者在手机上作跨行转帐。俄罗斯希望建立SBP及数位卢布交易适用的QR Code标准。
俄罗斯推动CBDC相当积极，除了因应国际上的金融科技趋势，另一个原因是因为俄乌战争受到国际经济制裁，该国迫切建立不依赖国际的数位支付工具。
教育 AI
英国政府投资发展AI工具，要让AI生成教材、课程规画减轻老师教学负担
英国政府近期宣布一项AI的教育应用，将投入400万英镑，以政府文件来训练AI工具，让AI产生客制化课程，并且标记学生的作业，来减轻老师教学上的负担。
传统上，老师的课程之外，还需要处理许多工作，例如规画课程、准备教材、管理考核学生的学习成果等等，英国政府则希望让AI工具辅助老师的工作，例如产生教材、课程指引，让老师能专注在教学授课上，减轻他们的工作负担。
该专案的规画之一是建立内容商店，专门存放教学文件，例如课程计划、教学评估工具，让开发人员可以存取这些资料发展出准确、具有上下文脉络教材的模型，协助教师标注、评估学生学习成果，由AI产生课程计划、客制化。
脸部辨识 AI
新竹县政府导入人脸辨识差勤系统，1秒可辨识市府员工身分
新竹县政府强化智慧治理，近期导入人脸辨识技术，取代传统的电脑打卡方式，让市府员工上、下班可以在特定地点透过人脸辨识，1秒完成脸部辨识，相较传统的打卡制度，透过人脸辨识快速验证市府员工的身分。
过去县府差勤系统为采用电脑打卡的模式，员工到达办公室后，打开电脑登入系统后打卡，约需要3到5分钟不等的时间，新竹县政府导入脸部辨识系统，1秒内完成脸部辨识，即使员工戴著口罩，也不需脱下口罩就能完成辨识，人脸辨识结合线上差勤系统，让县府方便管理员工出勤状态，县府强调透过设备的安全性、数据加密，强化资讯安全。
新竹县政府在各出入口导入脸部辨识设备10台，9月正式推动脸部辨识打卡后，单日平均使用次数达1,600人次。
在此之前，苗栗县政府今年7月在员工差勤系统全面导入脸部辨识技术，为应付上下班尖锋时间员工打卡需要，苗栗县政府共部署10台脸部辨识设备，后端结合人事差勤系统，县府结合脸部辨识及差勤系统，汇入员工的出、缺勤资料，强化员工出勤状态的管理。
防救灾 AI
彰化县启用AI防救灾系统，可自动辨识火、水灾及交通事自动向消防单位发送预警
为提升防救灾能量，彰化县政府去年和三个县市消防局共同合作，规画发展智慧化防救灾工作，在完成开发及测试之后，近期彰化县政府消防局启用AI防救灾系统，「AI精准消防-防灾影像辨识预警及救灾任务语音纪录」，可利用AI自动辨识监控影像，辨识火灾、水灾、交通事故，提高防救灾效率。
传统的救灾救护工作，多仰赖民众发现后通报给消防单位，如果灾难发生地点位于偏远地区，或是人迹活动较少的深夜及清晨时段，往往延误防救灾的黄金时间，可能导致灾情扩大、人员伤亡、延误送医，这套AI防救灾系统，可以AI协助辨识监控影像，当辨识出水灾、火灾或发生交通事故，自动发送警示给119勤务指挥中心，让值勤人员审视监控影像画面后，根据发生地点，调派防救灾人员抵达现场，从被动等待民众通报，到主动发现灾害、事故进行防救灾工作。
另外，在大型救灾现场，可能有上百台无线电共用同一频段，救灾人员通过无线电沟通救灾工作，资讯量相当庞大，这套系统也可以AI监听现场无线电通讯内容，产生逐字稿予以纪录，并由生成式AI协助整理救灾任务重点，存放于资料库，事后自动产生任务报告。
图片来源／国研院、GSA、新竹县政府、彰化县政府
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资料来源：iThome整理，2024年10月