【2025年6月25日】台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）今（25）日舉辦產品發表會，宣布推出Agentic AI平台全新版本FedGPT AgentTeam，落地指標企業，建構專屬AI Agents團隊。生成式AI雖普及，鑑於過去企業面臨投入成本過高、機敏資料無法上雲等痛點，難以在日常營運流程善用AI。FedGPT AgentTeam 以落地一體機、可信任多專家小模型架構，資料不上雲，能整合跨部門流程、支援多模態資料，突破傳統AI工具的瓶頸。

圖說：前排左起台灣人工智慧實驗室產業方案總經理黃佳欣、HPE台灣暨香港董事長王嘉昇、台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾、 台灣奇異醫療策略行銷總監林明德、台灣人工智慧實驗室核心平台產品總監杜長城。後排台灣人工智慧實驗室合作夥伴泰瑩科技、豐康科技、天鉞科技、華厚股份有限公司、歐可資訊、弘微科技、覺揚股份有限公司

台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾表示，FedGPT AgentTeam專精台灣繁體中文語境，多中心、多模態、多專家特性，能依照企業內部需求，快速建立AI Agents並結合內、外部標準工具集結成軍。可應用於客服、人力資源、行銷、製造、資訊科技等各種企業核心場景，學習企業內部知識，打造自動化工作流程，提升營運效率與生產力，為企業創造AI時代全新營收成長。

Agentic AI 浪潮來襲：FedGPT AgentTeam打造全自動化工作流程

根據英國財經媒體《經濟學人》分析，2025年將成為 Agentic AI 應用落地的關鍵轉折年。國際研究暨資訊科技顧問機構 Gartner預測至2029年，高達80%客服作業將由AI Agent自主處理。這股趨勢預示Agentic  AI將為企業標準配備，企業AI軍備實力將從單點輔助走向全面。

FedGPT AgentTeam 為台灣市場以Agentic AI架構設計，獲得指標企業落地的領導平台。版本AgentTeam命名，意指「可快速依企業內部知識與需求，建立多專家AI Agents團隊，共同為企業完成複雜的流程任務」。

三大核心功能，深化企業洞察與流程效率

FedGPT AgentTeam 平台以企業專業大型語言模型（LLM）為核心，整合語音辨識（ASR）、語音合成（TTS）、影像與視覺問答（VLM）等多模態AI模型，支援語音、影像、文字資料的全方位處理。使用者如同管理一支跨職能 AI Agents團隊，平台具備三大核心功能：

1.AgentTeam RAG

支援多格式、多來源、多模態的知識檢索與生成，能處理圖片、圖表、影片、語音、文字等非結構化資料，強化企業洞察能力。AgentTeam RAG 能判斷問題的難易度，選擇最合適的解題方式。簡單的問題能更快找到答案；遇到複雜問題，則會拆解成小問題、串聯相關知識，讓回答更精準。

例如，將公司股價變化圖與同期新聞資料輸入系統，FedGPT AgentTeam 可自動分析時序事件、發言內容與股價波動之間的相關性，提供具策略價值的分析結果。

2.AgentTeam Flow

平台內建流程設計功能，提供低／零程式碼（Low-Code／No-Code）介面，企業員工無需專業工程背景即可操作，以自然語言觸發多Agents協作，提升跨部門自動化效率。

以台灣人工智慧實驗室的專案開案流程為例，收到新專案資料時，產品經理、工程師、財務部門的需求評估、可行性分析、成本審核與報告生成等環節，皆可由AgentTeam Flow 模組串接多個 AI Agents全程自動完成，顯著縮短作業週期。

3.AgentTeam Tuning

FedGPT AgentTeam支援企業依據內部專業語境、產業特性，進行專屬多模態模型微調（fine-tuning)。

產品發表會中現場展示，以醫療場域護理人員常使用口語化的英文縮寫為例，過去各專業科室的口語辨識，一直是頂尖語音辨識模型的挑戰。經過AgentTeam Tuning，模型可精準辨識內部專業場域對話，結合Agentic AI流程快速製作符合醫療作業標準的紀錄，並匯入醫院資訊系統。

FedGPT AgentTeam 為落地AI平台，企業可將之部署於內部伺服器環境，避免將敏感資料傳輸至公有雲端，滿足金融、醫療、製造、公部門等重視資料機敏性的產業之法遵需求。

FedGPT AgentTeam搭載台灣人工智慧實驗室訓練之LLM，除了具備高度適配性外，還能針對企業需求快速調整模型語境。台灣認知測試顯示，模型的台灣認知分數高達 81.4 分（滿分 100 分），遠高於中國的千問模型（44.3 分）和 Deepseek（38.7 分），顯示其在理解與呈現台灣語境上有顯著優勢。

另一方面，在「中國意識形態偏見」這項指標中，偏見分數低，代表模型受中國敘事影響程度愈低。台灣人工智慧實驗室訓練之LLM，偏見分數遠低於中國、西方常見模型， 更能安全地在台灣公部門、產業情境使用，防止中國外宣式用語出現。

此外，FedGPT AgentTeam 透過高效訓練流程，基礎模型以超過1000億台灣專業語料再訓練，僅耗時約 4,600 NVIDIA H100 GPU 小時，打造出最懂台灣懂產業情境的專家小模型。FedGPT AgentTeam 在企業內部更針對運行效能進行最佳化設計，標準版本僅需一張 Nvidia H200 GPU，即可高效執行 AgentTeam Flow 與 AgentTeam RAG，顯著降低硬體需求與耗能。

相較於傳統耗時耗能的語言模型訓練，FedGPT提供企業合理的解決方案。
雲端服務按tokens計費、長期成本不易掌握，FedGPT AgentTeam 採用永續節能架構與可控的整體擁有成本（TCO）設計，企業得以有效管理長期營運支出。

MCP 協定與 A2A 架構，實現 AI Agents高效協作與跨系統整合

FedGPT AgentTeam Flow 支援MCP（Model Context Protocol） 與 A2A（Agent-to-Agent） 標準協議，推動 AI Agents之間的高效協作、運用外部工具與數據，達成更進階的任務。

以往，企業資料分散於內網、Google Drive、Slack、Email與 ERP⋯⋯等系統，若無整合機制，傳統AI僅能在輸入與輸出之間，進行單一問答，，難以在實際業務場景中發揮最大效益。MCP 協定允許 AI Agents透過中介伺服器安全存取外部應用程式，例如Gmail、Slack⋯⋯等，實現跨系統資料存取與操作，打破傳統 AI 限制。

MCP就像Agent世界裡的萬用轉接頭，不論是 Gmail、Slack 還是 Google Drive，各種來源的資料格式都能「一插即通」，自動轉換成 AI Agent可以理解、處理的標準格式。讓 AI Agent能在跨系統環境下，無縫存取與運用不同平台的資訊。

圖說： MCP就像Agent世界裡的萬用轉接頭 ，不論是 Gmail、Slack 還是 Google Drive，各種來源的資料格式都能「一插即通」。

A2A協定則定義 AI Agents之間的標準溝通與協作協議，支援各AI Agent之間資訊共享、進度同步與協同決策，進一步提升跨Agent協作效率，強化整體流程自動化能力。

A2A就像是「專家問專家」的溝通平台。在一個多專家的團隊裡，每個 AI Agent 各自擅長不同領域，遇到自己不熟悉的問題時，能自動請教市面上其他專業的 Agent。就像客戶詢問了一個複雜的問題，負責人會馬上請教專門負責的公司顧問，甚至外部顧問，讓對的專家來解答，大家共同協作完成任務。

為確保AI Agents協作流程的可信度與可控性，FedGPT AgentTeam 內建「Human in the Loop」機制，使用者可於關鍵節點設置人工審核環節，隨時檢視、調整 AI Agent執行任務的成果。

此外，平台亦導入 ReAct  (Reasoning and Acting）機制，讓AI Agent自動檢查自身工作結果，確認是否達成階段目標，避免錯誤在多階段流程中累積擴大，打造可信任的企業級 AI 應用。

目前，FedGPT 已成功應用於醫療、金融、教育、公部門等關鍵領域，代表客戶包括花蓮慈濟醫院、輔大醫院、東華大學、台新銀行等。

下一階段，針對企業內部工作任務高重複性的作業部門，例如人力資源、行政、客服、行銷、法務與 IT，FedGPT AgentTeam 可應用於公司規章查詢、請假申請、自動化文檔審閱、客服回應優化、行銷文案生成、法規查詢、程式開發等場景，協助減少人工作業，提升整體營運效率。

有別於傳統 ERP 系統與流程自動化工具，FedGPT AgentTeam 可透過自然語言直接觸發協作流程，整合企業內部多模態資料，進行即時檢索與驗證，顛覆傳統固定流程與高人工依賴的工作模式。

未來，FedGPT AgentTeam 有潛力逐步取代部分既有 ERP 系統，成為企業核心流程運作的新架構，推動 AI 真正融入企業日常營運。

【2025年5月15日】 台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）日前以黃金夥伴(Gold Partner）的身分，參與歐洲重要 AI 年會 「2025 年布拉格機器學習大會」（Machine Learning Prague 2025），並獲捷克國家 AI Hub 推薦，認可其技術發展方向與歐盟《人工智慧法案》（AI Act）及《一般資料保護規則》（GDPR）高度一致，具可信任 AI 國際合作潛力。

2025 年布拉格機器學習大會為歐洲具高度指標性的 AI 應用會議，於 4 月 28日 至 30 日在捷克布拉格 O2 Universum 盛大舉行，吸引全球數千位資料科學家、工程師與產業決策者齊聚一堂，探討 AI 技術於產業實務中的應用與挑戰。此次會議議程涵蓋資訊安全、可信任AI等議題，亦關注 AI 如何在醫療、金融等關鍵領域的創新應用與實務部署。

Machine Learning Prague 於其社群發文指出，台灣人工智慧實驗室作為亞洲首個開放式人工智慧研究機構，核心理念與歐盟對 AI 治理的價值觀高度契合，包含：

1.聯邦學習與資料隱私保護：於分散式資料環境中訓練 AI 模型，避免個資外洩。
2. 醫療 AI 與倫理治理：開發具臨床驗證的可解釋系統，並接受倫理監督；
3. 公民科技與資訊韌性：研發工具對抗假訊息，守護民主價值；
4.透明性與開放創新：公開研究成果、推動開源模型與問責制度。

面對歐盟《一般資料保護規定》（GDPR）、AI法案（AI Act）與全球資料保護規範的快速發展，台灣人工智慧實驗室自主研發的 FedGPT，是一套結合聯邦學習架構與生成式 AI的平台技術，專為符合數位人權與隱私規範設計。FedGPT 使用「資料留在原地、模型協作訓練」的聯合學習機制，使用者無需將敏感資料上傳至外部雲端中心或交由第三方，即可在自身機構內部環境中訓練專屬模型。

FedGPT 可跨機構、跨境使用的AI 部署方法，特別適用於醫療、金融、政府機關等涉及機敏資料的場域。此平台更可提供友邦與國際夥伴發展 AI 能力的可信基礎，有效避免商業機密或機敏資料外洩，在推動創新的同時兼顧數位主權與法規遵循。

台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾指出，可信任科技是台灣的強項。AI 的法規合規不僅不是負擔，更是機構能否進入全球市場不可或缺的基本條件。

在國際合作層次，台灣人工智慧實驗室持續跟進歐盟與其他主要市場的AI治理趨勢，2024年曾受邀出席法國 AI 行動高峰會（AI Action Summit）進行專題發表。2025年，更進一步獲得捷克衛福部與國家級醫療機構邀請，共同啟動聯合學習與生成式 AI 合作計畫，協助捷克醫療系統導入具隱私保護機制的 AI 解決方案，展現台灣技術能量在歐洲市場的實質落地能力。

杜奕瑾表示，未來在國際社會，各行各業都需要可信任的 AI 解方。台灣原生的技術發展路線，以負責任、合規、可控為核心，期望成為國際夥伴可以信賴的選擇。

關於台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）

台灣人工智慧實驗室 (https://ailabs.tw)  在可信任AI的宗旨下，有效結合生成式AI，推出智慧醫療、 聯合學習、AI虛擬主播、未來場景生成攝影棚、新聞分析平台等解決方案。在人機介面領域，發展AI音樂藝術生成及語音辨識、語意理解等技術，應用於現今最受世界關注之假訊息、假新聞操作議題，觀察資訊操作的脈絡，相關成果在國際間興起熱烈討論，並屢獲國際權威期刊認證及刊登。

台灣人工智慧實驗室的研究持續走在世界前沿，期望集結 AI 國家隊，整合人才、資源、產業鏈，建立台灣聯合學習產業大聯盟，從公有雲與私有雲聯邦式解決方案，推廣到全世界。

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台灣人工智慧實驗室 PR

陳莞欣 Ellie Chen

Mail：wanhsin.chen@ailabs.tw

  【2024年3月27日】台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）創辦人杜奕瑾與群聯電子執行長潘健成，今（27）日於「AI EXPO Taiwan 2025」針對AI發展趨勢深入對談。雙方將攜手推動具備多模態、多專家能力的FedGPT軟硬整合一體機方案，讓企業建立以aiDAPTIV+技術平台為基礎的純地端部署，可信任的能源永續生成式AI（ReGenerative AI）解方，普及真正能落地、成本可掌握、符合ESG、台灣專業知識與國際AI法規的企業級應用。

圖說 台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）創辦人杜奕瑾（右）與群聯電子執行長潘健成（左）於「AI EXPO Taiwan 2025」針對AI發展趨勢深入對談。

杜奕瑾進一步表示，2025年軟硬體AI基礎架構進步，企業可以藉由台灣人工智慧實驗室訓練的落地基礎模型，運用台灣人工智慧實驗室企業級聯邦式GPT（FedGPT）平台，建構企業內部專屬的專家模型 （Domain Expert Models）。

他提到，「2025年是永續 AI（ReGenerative AI）元年，台灣AI產業，可藉由台灣軟硬體優勢結合，FedGPT平台能在產業學習內部知識，不需連外網、不需訂閱服務。就可建立多專家、多模態模型。FedGPT對標國內外先進AI法規、驗證需求與ESG節能減碳規範，同時控制企業運營成本，建立ROI最高的企業專屬多專家、多模態大腦。與群聯共同發展軟硬韌體先進技術，做到單一機器全參數模型訓練、也可多專家、多模態模型同時服務。」

2024法規治理與聯邦式AI開源民主化後、2025年永續AI將為趨勢，由台灣人工智慧實驗室開發的 FedGPT，是台灣團隊幫助企業建立專屬落地模型解決方案，打造的繁體中文聯邦式生成式AI。其訓練過程涵蓋1,000億繁體中文語料，並整合150億醫療語料、10億商業、金融與法規資料，經台灣實際場域淬鍊，實現輕量化與節能設計，同時在多個專業領域展現優異效能，快速達成「以有限資源，達成謹言慎行的內行專業模型，取代傳統大型網路八卦模型」的應用價值。

潘健成則表示，AI硬體技術未來將朝高效能、低功耗與可擴展方向前進。群聯電子獨家專利研發的aiDAPTIV+方案，整合硬體與軟體，致力降低邊緣地端AI部署門檻且保護用戶的資料隱私不外洩。該方案將SSD整合進AI計算框架，運用專利技術讓SSD擴充部分AI運算所需的DRAM，配合一般GPU即可運行大型語言模型微調訓練 (Fine-tuning)，進而有效降低AI伺服器建構成本，使更多企業得以部署生成式AI，更重要的是，企業在邊緣地端訓練AI可確認資料隱私。

此外，群聯在推動生成式AI應用過程中也發現，不少企業對AI應用感到陌生，也缺乏熟悉產業應用的AI人才。呼應這點，杜奕瑾指出，FedGPT是一套標準工具，讓各行各業皆可以此為基礎，訓練適用自身領域的專屬模型。他比喻，FedGPT的預訓練模型就如同人才在「Taiwan AI Labs研究所」取得博士學位後，進一步進入特定產業深耕。主修金融的博士走進金融業，醫學博士則進入臨床現場。AI模型進入產業後，也能透過FedGPT平台工具增加內部知識、透過內部資料再訓練各種專業模型。從「校園畢業生」走向「內部專才」，才能真正發揮在各行各業的價值。

自2024年FedGPT上市以來，在金融、醫療、教育、公部門等多個領域，已經累積多個成功落地案例。在醫療領域，花蓮慈濟醫院採用FedGPT輔助醫院流程；在金融業，與台新金控攜手合作打造 「台新腦」；教育部分，則獲東華大學採用，打造對話式AI校務助理「NDHU-GPT」。

台灣人工智慧實驗室與群聯電子合作研發的技術方向，包含：

• 促進AI永續與全產業化：賦能使用者依自身需求，降低技術與設備門檻，讓AI專業模型的建構與應用全產業化。此外，利用台灣已經建立的通用型大型模型為基礎，台灣人工智慧實驗室與群聯電子攜手，在群聯aiDAPTIV+方案與FedGPT平台的AutoML、AutoKB基礎上，讓企業可以自行不連外網之下，也可依照任務需求打造的「專家模型」與「內部知識庫」。做到全產業化專家模型。
• 推廣資料與隱私正義，協助資料標準化及聯合學習普及化：過去企業為了要進入人工智慧領域，往往會喪失資料自主性進而被平台綁架。FedGPT所搭載的聯合學習平台（Federated Platform, FP）除了是企業內部的平台，同時具備分散式機器學習技術，能讓多個單位在「不需要分享原始資料」的情況下，共同參與AI多模態多專家模型的訓練與精進。平台可同時讓不同企業專屬大腦在企業同意之下，結合跨領域跨組織的經驗訓練模型，同時不會讓營業秘密、客戶資料、隱私資料外流。
• 主動適足國際先進法規、資料隱私與資訊安全：在未來產業供應鏈，可信任是未來產業最強的品牌價值，群聯與台灣人工智慧的合作雙方的合作是基於台灣在地的技術團隊，完整提供可符合全球法規，如歐盟人工智慧法案（AI Act）治理、GDPR隱私法規與ISO資安驗證需求的解決方案。
• 最佳化企業AI速度與成本效益：雙方將共同推動企業可控合理的軟硬體架構，目標為有效降低AI導入的資金壓力、移除不確定風險、降低時間與成本。搭載台灣人工智慧實驗室的FedGPT平台與群聯電子整合的地端生成式AI解決方案aiDAPTIV+，以一體機、純地端的方式，不需要AI專業人員、不需訂閱外部服務，費用合理可控，即可為企業建立企業專屬大腦。降低導入門檻，協助企業快速部署並未來彈性擴充。

未來，雙方將針對不同行業進行研發、並推出企業專屬AI純落地解決方案，促進生成式AI技術全產業的應用。

圖說 台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）與群聯電子執行長將攜手推動具備多模態、多專家能力的FedGPT軟硬整合一體機方案，讓企業建立以aiDAPTIV+技術平台為基礎的純地端部署，可信任的能源永續生成式AI（ReGenerative AI）解方，普及真正能落地、成本可掌握、符合ESG、台灣專業知識與國際AI法規的企業級應用

圖說 ​​台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）創辦人杜奕瑾（右）與群聯電子執行長潘健成（左）於「AI EXPO Taiwan 2025」合影。

關於台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）

台灣人工智慧實驗室 (https://ailabs.tw)  在可信任AI的宗旨下，有效結合生成式AI，推出智慧醫療、 聯合學習、AI虛擬主播、未來場景生成攝影棚、新聞分析平台等解決方案。在人機介面領域，發展AI音樂藝術生成及語音辨識、語意理解等技術，應用於現今最受世界關注之假訊息、假新聞操作議題，觀察資訊操作的脈絡，相關成果在國際間興起熱烈討論，並屢獲國際權威期刊認證及刊登。

台灣人工智慧實驗室的研究持續走在世界前沿，期望集結 AI 國家隊，整合人才、資源、產業鏈，建立台灣聯合學習產業大聯盟，從公有雲與私有雲聯邦式解決方案，推廣到全世界。

關於群聯電子 (Phison Electronics Corp.)

群聯電子 (Phison Electronics Corp.) (TPEX:8299) 為全球快閃記憶體（NAND Flash）控制晶片及儲存解決方案領導廠商。身為快閃記憶體專家，從IP技術授權、晶片設計、系統架構解決方案、系統整合、成品，提供不同需求的客戶最佳的產品及服務。在各項產品類別上，包括SSD (PCIe/SATA/PATA)、eMMC／UFS、SD、或是USB介面皆可提供完整的儲存解決方案，客戶應用亦遍及各類消費性電子、企業級、以及工業車用。在標準制定上，群聯電子擔任SDA、ONFI、UFSA的董事會成員，並積極貢獻JEDEC、PCI-SIG、MIPI、NVMe、IEEE-SA等規範。

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Mail：wanhsin.chen@ailabs.tw

群聯電子 代理發言人

呂國鼎 Kuo-Ting Lu

Mail：kuoting_lu@phison.com

【2025年1月23日】國立東華大學與台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）於2025年1月23日舉行聯合記者會，宣布雙方共同合作打造AI校務助理「NDHU-GPT」的合作成果。GPT不僅為全校教職員省下近1,000小時的重複問答、加速校務行政效率，更如同充滿智慧的萬事通，以正確、無偏見的知識，回應學生校園生活的疑難雜症。

杜奕瑾指出，本次與東華大學的合作，校方採用台灣自行開發、訓練的落地式大型語言模型 FedGPT平台，打造全校1萬多位師生專屬的對話式GPT。訓練過程中，FedGPT的知識來源超過5000份文件。上至招生規定、選課說明、外籍生如何申請健保，下至學校內午餐要吃什麼、宿舍有沒有掃把⋯⋯等。散落在各處室的重要資訊、資深東華人才懂的校內歷史，悉數收入GPT資料庫中。

圖說 台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾（左）與東華大學校長徐輝明（右）合影。

2024年，東華大學與台灣人工智慧室合作，導入AI校務助理一學期，預估效益包括：

節省1,000小時校務人員訓練時間：NDHU-GPT的知識來源涵蓋超過1,000萬字。若要訓練校務人員熟悉這些文件、可以妥善回答相關問題，需超過4個月才能完成培訓。（備註一）。

24小時上線，立即回覆正確資訊：GPT能立即處理並整合超過數千萬字的資訊，為學生與行政人員提供即時、準確的解答。以新生入學為例，在一學期內，GPT每天24小時運作，回應新生的疑難雜症，累計已經處理超過1,000則問答，大幅減少學生等待時間並提升解決問題的效率。

此外，NDHU-GPT還支援繁體中文、英文對話，讓初到臺灣的外籍生跨越語言障礙，取得在東華大學學習、生活所需的必要資訊，像是如何註冊、申請健保、獎學金資訊等。

以一般境外生入學必問的健保申請問題為例，由於語言差異、申請規定繁瑣，過去平均每個詢問需由行政人員或導師花近1小時耐心解釋。每年近1千位境外生的提問，相當於每學期花費125人的工作天。GPT協助後，光是健保流程，每學期即可省下125人/工作天，提升校務行政效率。（備註二）

約會去哪、被分手怎麼辦都問他！FedGPT打造大學專屬校務助理

杜奕瑾也強調，FedGPT是專屬於企業、組織的「大腦」。無需連結到外部公有雲，不受與組織無關的知識污染。AI校務助理進入校園，逐步學習大學知識，就像一位訓練有素、對組織忠誠的員工，能正確又快速地回答校務問題，且絕不外洩師生的機敏資訊。

以東華學生常見的校園生活問題，實際詢問開源大型語言模型和NDHU-GPT，即可看出兩者差異。例如，當問及「我沒有機車，在校園有接駁車嗎?」，前者僅能粗略指引使用者上校方官方網站查詢，NDHU-GPT則可根據校內資料，正確答覆接駁車的路線。

在教育領域，可信任的 AI 尤其重要。然而，許多開源AI 模型的訓練素材來源於未經嚴格篩選的網路內容，在回答校務問題時，容易答非所問，甚至「一本正經地胡說八道」。像是詢問「東華最美麗的約會勝地是哪裡？」，開源大型語言模型可能出現幻覺、提供錯誤資訊，NDHU-GPT則會根據官方資訊回覆。

此外，台灣人工智慧實驗室在訓練FedGPT時，也特別設計保護功能，阻隔種族、性別、地區、貧富差距歧視、髒話、色情等言詞，確保GPT 可生成合宜、適合教育場域的內容。

記者會上現場示範，以網路論壇上大學生的發文詢問GPT：「到花蓮念書，是不是好山好水好無聊？」、「過年前夕，我被分手了，誰可以幫我？」、「我考好爛，成績單可以不寄回家嗎？」NDHU-GPT的都能給出適切的建議，例如回覆花東值得探索的景點、正面引導學生尋求相關資源協助，如同一位溫暖的前輩，陪伴學生走過校園生活中的喜怒哀樂。

圖說 AI校務助理NDHU-GPT每日24小時運作，回答學生關於校園生活的疑難雜症。

產學合作推動智慧校園，培育新AI世代人才

東華大學校長徐輝明表示，在2024年的世界創新大學排名（World University Rankings for InnovationI）中，東華在全球千所大學中名列第86名，在「生成式AI應用」項目中更取得全球第11名的優異成績。隨著AI時代來臨，東華大學始終秉持著前瞻的精神，全力推動智慧校園。

徐輝明表示，東華大學跟台灣人工智慧實驗室合作的AI校務助理，是智慧校園願景的第一步。下一階段，雙方將近一步深化合作，在各學院導入AI課程、建置AI助教、整合產官學界資源，培育未來產業所需的AI人才。在導入工具的同時，也著力於培養學生的AI素養，讓年輕世代學會以負責任的方式與AI協作，在知識殿堂中，更加自信地穩步前行。

備註一：平均每份文件 2,000字，合計超過5,000 份文件，約1,000萬字，人工閱讀以每小時 10,000 字計算，要讀1,000小時，每天讀8小時需近125天。
備註二：假設近1000名境外生每人問1小時，每個工作天8小時，1,000/8=125。

關於FedGPT

FedGPT (https://yating.tw/zh-hant/fedgpt-landing)是台灣人工智慧實驗室開發的落地式的大語言模型技術，由台灣自建的LLM技術，收集超過1000億token的繁體中文語料來訓練GPT。注重讓 FedGPT 的回答要有所本的回答，基於內部建立的知識庫或透過聯合學習的聯盟驗證方式來達到可信任AI模型。落實可信任負責任的科技原則，保障資訊安全。

關於台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）

台灣人工智慧實驗室 (https://ailabs.tw)  在可信任AI的宗旨下，有效結合生成式AI，推出智慧醫療、 聯合學習、AI虛擬主播、未來場景生成攝影棚、新聞分析平台等解決方案。在人機介面領域，發展AI音樂藝術生成及語音辨識、語意理解等技術，應用於現今最受世界關注之假訊息、假新聞操作議題，觀察資訊操作的脈絡，相關成果在國際間興起熱烈討論，並屢獲國際權威期刊認證及刊登。

台灣人工智慧實驗室的研究持續走在世界前沿，期望集結 AI 國家隊，整合人才、資源、產業鏈，建立台灣聯合學習產業大聯盟，從公有雲與私有雲聯邦式解決方案，推廣到全世界。

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陳莞欣 Ellie Chen

Mail：wanhsin.chen@ailabs.tw

【2024年12月6日】亞太最大AI醫療盛會「台灣醫療科技展」開展，花蓮慈濟醫院展示與台灣人工智慧實驗室合作的3大成果：生成式AI FedGPT輔助護理交班、製作入院、出院護理摘要，以及會說太魯閣語的虛擬衛教師，吸引眾人焦點。

花蓮慈濟醫院院長林欣榮表示，「國外慈濟的朋友看到，也覺得台灣走得好前面！」花蓮慈濟醫院是東部唯一醫學中心，護理師人力約1000人出頭，每年來院病患超過80萬人次。與台灣人工智慧實驗室合作後，由FedGPT製作的護理交班、出入院紀錄，生成準確度也超過8成，可減輕護理團隊工作負擔，護理師滿意度高達4.7分（滿分5分）。

圖說 花蓮慈濟醫院院長林欣榮（左）、台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾（中）與花蓮慈濟醫院副院長吳彬安（右）合影。

FedGPT做護理交班紀錄，「AI學姊」助新進護理師準時下班

花慈虛擬衛教師的原型、花蓮慈濟醫院護理部主任鍾惠君觀察，在繁忙的醫療現場，對新人挑戰最高的就是「護理交班」。

圖說 台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾（左）與花蓮慈濟醫院護理部主任、虛擬衛教師原型鍾惠君（右）合影。

護理交班指的是紀錄病人的病況變化、生命跡象、接下來8小時的照顧重點等資訊，完整而詳細的交付給下一班護理團隊。過往的護理交班多是師徒制，一位護理師需同時整合6、7位病人的資訊，由資深學姊口述資訊，學妹筆記重點。不只考驗新人整理龐雜資訊的能力，手動紀錄也容易有所遺漏。除了影響照顧品質，也變相延長護理師的工時。

現在，只要一鍵按下錄音，由台灣人工智慧實驗室所開發的FedGPT就能根據醫病對話，整理病況資訊、製作交班紀錄，並列出交班事項提醒。哪一床病人該換藥、該檢查，代辦事項都有詳盡的文字紀錄可查看。GPT有如「資深學姊」，不只為學妹完成交班紀錄，還會細心叮嚀別遺漏工作。

圖說 一鍵按下錄音，FedGPT就能根據醫病對話，整理病況資訊、製作交班紀錄。

鍾惠君提到，近年的新人護理師，因為經歷了Covid-19疫情，護理實習大多改為線上進行。新人要獨當一面，往往需要學姊一對一指導3、4個月，甚至也有人需要將近一年的時間。有了FedGPT協助交班，學妹可以更快上手，學姐也能專注於手邊的工作，提高團隊效率。期望藉由AI助力，可達「輕鬆交班新常態，準時下班無障礙」的目標。

最懂醫療的GPT！FedGPT醫療知識理解更勝大模型 

由台灣人工智慧實驗室團隊所打造的FedGPT，是全球首創無縫串接逐字稿 (ASR)、語音生成(TTS)、虛擬主播(Avatar) 以及聯合學習平台 (Federated Platform)的生成式AI。因應醫療場景，團隊蒐集超過150億token（詞元）的生物醫學知識語料，訓練具有生物醫學專業的醫療GPT。

隨著AI應用在醫療領域日漸普及，如何防止AI偏見、保護高度敏感性的醫療數據不外流，也成為各界關注的議題。杜奕瑾指出，台灣人工智慧實驗室長期倡議「保障人權隱私」的AI解方。聯合學習模式應用在醫療場景，可讓各醫院共享模型、不共享資料，確保高度機密的病患資料不外流，但仍可訓練強大的醫療語言模型。

此外，FedGPT「以小博大」，耗費少量算力資源，但以英文醫療驗證集「Open Medical-LLM」測試各家GPT 模型對於醫療知識的理解表現，FedGPT Pro的醫療知識理解表現在同等級 14B 參數模型的表現最優，在醫療領域的表現更與GPT-4相當，甚至勝過22B、34B等更大參數模型。FedGPT節能減碳，可輔助企業與機構更符合ESG永續發展目標。

花蓮慈濟醫院與台灣人工智慧實驗室合作，導入AI輔助護理應用解方已有半年，並根據護理現場的回饋持續優化。例如，虛擬衛教師能提供18種語言的服務，甚至包含全球獨創的太魯閣語，已是一大突破。團隊也留意到病人提出「希望虛擬衛教師笑容更親切」的建議，進一步調整人物表情等細節，致力於打造更有溫度的護理科技。

鐘惠君表示，身為資深護理師，她期待AI引入護理現場後，不只可大幅改善同仁的工作負擔、減輕重複性的勞務，更能賦能病人與新進護理師，提升健康識能、專業職能，「挺護理師，才有未來！」

關於FedGPT

FedGPT (https://yating.tw/zh-hant/fedgpt-landing)是台灣人工智慧實驗室開發的落地式的大語言模型技術，由台灣自建的LLM技術，收集超過1000億token的繁體中文語料來訓練GPT。注重讓 FedGPT 的回答要有所本的回答，基於內部建立的知識庫或透過聯合學習的聯盟驗證方式來達到可信任AI模型。落實可信任負責任的科技原則，保障資訊安全。

關於台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）

台灣人工智慧實驗室 (https://ailabs.tw)  在可信任AI的宗旨下，有效結合生成式AI，推出智慧醫療、 聯合學習、AI虛擬主播、未來場景生成攝影棚、新聞分析平台等解決方案。在人機介面領域，發展AI音樂藝術生成及語音辨識、語意理解等技術，應用於現今最受世界關注之假訊息、假新聞操作議題，觀察資訊操作的脈絡，相關成果在國際間興起熱烈討論，並屢獲國際權威期刊認證及刊登。

台灣人工智慧實驗室的研究持續走在世界前沿，期望集結 AI 國家隊，整合人才、資源、產業鏈，建立台灣聯合學習產業大聯盟，從公有雲與私有雲聯邦式解決方案，推廣到全世界。

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陳莞欣 Ellie Chen

Mail：wanhsin.chen@ailabs.tw