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生成式AI快速席捲全球，大型語言模型（LLM）已成為企業推動數位轉型的重要工具。然而，AI在實際導入過程中是否會洩漏敏感資訊、資安防護是否足夠，以及是否符合公平性與可靠性要求，正逐漸成為企業決策前最關鍵的考驗。如何建立一套快速、客觀且可重複驗證的第三方評測機制，也因此成為全球AI治理的重要課題。
在數位發展部數位產業署指導下，工研院開發「可信任AI自動化評估」技術，首創將過去應用於多益（TOEIC）等標準化測驗的測試計量學方法，延伸至大型語言模型評測，並應用AI建立適用於生成式AI的智慧驗測流程。
工研院量測技術發展中心經理黎宇泰表示，過去測試大型語言模型，多半仰賴人工逐題判讀，完成約300題測試往往需要近兩周時間，不僅成本高，也勢必成為企業模型迭代測試的速度瓶頸。
新技術透過智慧抽題、提示詞設計、語意比對及「AI驗證AI」機制，由多個語言模型交叉判讀，將原本耗時兩周的流程縮短至90分鐘即可完成完整評測，大幅提升效率，同時降低人工判讀可能帶來的主觀差異。
談到研發過程的挑戰，黎宇泰指出，團隊起初便跳脫傳統物理量測的思維，轉向數位與生成式AI所須的計量領域。為了貼近繁體中文使用情境與在地應用需求，也進一步建立涵蓋準確性、可靠性、公平性、隱私與資安等五大面向的評測題庫。
其中，在公平性設計上，特別邀集各領域專家共同參與，納入台灣在地族群、國籍與宗教等情境設定，用以觀察AI模型在不同語境下是否可能出現偏見或歧視風險，並提供量化指標。
目前該平台已累積超過110件企業AI模型檢測案例，協助企業快速掌握模型能力，降低AI導入風險，並榮獲台灣人工智慧協會（TAIA）2026AIAward「落地轉型：最佳解方賞」特優獎。相關評測方法論亦發表於國際AI研討會（IEEECAI），並與法國國家計量與測試研究院（LNE）展開應用，逐步將台灣建立的AI評測框架推向國際舞台。
隨著AI應用從技術驗證走向產業落地，企業競爭力不再僅取決於模型能力，更關鍵的是是否具備可驗證、可追溯的信任機制。工研院以量測專長切入AI評測領域，也為台灣在可信任AI發展上建立重要基礎。
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