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資安主管機構應審慎評估DeepSeek AI對國內產業衝擊

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DeepSeek AI是中國開發的生成式AI模型,包含 DeepSeek LLM 和 DeepSeek Coder,主打強大的中文理解與程式碼生成能力,一經市場問世便重挫輝達美股走勢,但市場分析師普遍認為DeepSeek AI是低廉且仿冒的Open AI。筆者假設若政府不採取禁止一般國人、中小企業、政府機構使用DeepSeek AI,其發展可能會對台灣的 AI 應用、生態圈及產業產生一定影響。

首先,AI競爭與技術生態影響勢必會提高競爭門檻:DeepSeek AI的出現可能會推動台灣 AI 業者加快本土 LLM(大型語言模型)的發展,例如,政府支持的「台灣大模型(TAIDE)」計畫,可能需要加快技術更新,以在市場上保持競爭力,DeepSeek AI影響台灣中小企業選擇,倘若DeepSeek是以免費或低成本策略進入市場,台灣的企業和開發者可能會更傾向採用該模型,而非 OpenAI、Google Gemini 或本土 AI 解決方案。尤甚,國人若能輕易下載使用DeepSeek AI處理資訊議題也罷,就怕DeepSeek AI透過敏感政治議題向國人使用者輸入接受社會主義、批評台灣民主的政治觀念。

其次,DeepSeek AI會積極應用與市場滲透,影響程式開發與自動化工具的影響:DeepSeek Coder 可能影響台灣開發者對 AI 輔助程式碼工具的選擇,與 GitHub Copilot、Google AlphaCode 競爭。如果 DeepSeek 在 API 或本地部署上提供更大靈活性,可能會被台灣企業用於內部開發與自動化流程,讓台灣中小企業與 AI 應用出現拼一波生態圈,若 DeepSeek 提供更優秀的中文理解能力,可能影響台灣企業選擇 AI 服務的偏好,例如客服 AI、自動化內容生成等領域。

第三,出自資安與資料主權考量,DeepSeek 由中國企業開發,部分台灣企業與政府機構可能會對數據隱私和安全性產生顧慮,尤其是涉及機密資訊時。我方政府政府若認為 DeepSeek 可能涉及數據風險,可能會對政府機構或敏感產業(如金融、國防、電信)採取限制措施。然而,若 DeepSeek 的能力超越其他 LLM,基於市場及使用鄰近式法則,可能導致台灣部分 AI 相關企業轉向中國供應鏈,影響本土 AI 研發投入,但台灣本土AI產業也可利用 DeepSeek 來測試跨語言應用,如中文 NLP(自然語言處理)與多語言翻譯技術。

第四,筆者容易聯想台灣企業可與 DeepSeek API 進行整合,提供更多 AI 解決方案,尤其是 SaaS、電子商務與內容生成應用,但企業內部可能需要考量是否符合個資法(GDPR、台灣個資法)規範。DeepSeek AI 作為一個中國開發的生成式 AI,在語言理解、程式碼生成等方面有競爭力,可能會影響台灣不同產業的 AI 發展與應用。提升程式開發與自動化,DeepSeek Coder 可能對軟體工程師、IC 設計(EDA)、DevOps 產業帶來影響。若 DeepSeek 的程式碼生成能力與 GitHub Copilot 相當,可能被台灣企業用來加速開發流程,特別是對中文註解與需求更友善。

        第五,若以產業別進行區分:金融業勢必會最嚴格受到監管,DeepSeek 可能難以進入銀行與證券業,但部分 FinTech 初創公司可能會嘗試導入;醫療業 會需注意數據隱私,可能僅適用於文獻分析,而非病歷數據應用;科技業是 DeepSeek 最可能擴展的領域,但智慧財產權與機密數據保護仍需注意。整體而言,台灣企業在導入 DeepSeek AI 時,需仔細考量資安風險,並根據不同產業需求調整應用策略。DeepSeek AI畢竟是作為對岸開發的大型語言模型 (LLM),考量到台灣與中國現階段對立式兩岸關係型態,

         最後,筆者瑞假設政府若不禁止DeepSeek AI進入國內市場,可能會對台灣中小企業產生極大的影響,特別是在 AI 技術競爭、應用採用、供應鏈選擇等方面。然而,台灣企業本身也可能反過來影響DeepSeek 的發展與市場定位。事實上,筆者認為若 DeepSeek 提供更具競爭力的服務,可能會吸引部分開發者與企業轉向,但安全與數據隱私仍是關鍵考量。台灣 AI 產業需要加強本土 AI 模型開發,以降低外部技術依賴,並在競爭中找到合作與創新機會。

作者:林真心

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