大概什麼時候會成立？
您會參與數位發展部會的籌建嗎？
這個是很重要的整合動作，可以提升很多的效率，減少浪費很多的時間，這應該是國家未來要走的方向？
所以這個部分的新氣象是開放透明、整合很多公部門的機關這一些特色嗎？
據您的瞭解，這個部會會為臺灣帶來什麼樣的新氣象？
我們現在看到了數據、數據分析的力量之後，事實上我們知道政府因應物聯網時代的到來，也在規劃全新的數位發展部會籌設。
創新的地方是在這裡。
口罩1.0至3.0的部分，可以用數據防疫來形容嗎？
就是健保卡數據。
現在已經進化到3.0了，這背後是不是有整合了健保數據？
剛才是1.0的部分？
剛剛提到口罩1.0、2.0、3.0的部分，對臺灣防疫很重要的一些舉措，從策劃到施行，背後是整合了哪一些數據的力量？
不是，不是技術的利弊。我們一開始會先從口罩1.0至3.0這個地方開始談，因為我們知道對於這一次疫情非常地重要，背後應該是有一些數據的力量在後面，但是目前大家對於數據的力量是比較模糊的，所以等一下會先從這邊切入來訪問。
主要是運用跟服務。
因為AI的基礎是大數據，再加上演算法，所以我們就把兩者一併起來談，但事實上AI的根源是從大數據產生的，就要利用這些數據來做什麼事，再建成一個模型來變成服務。
對，會有20～30頁的專題報導。
這一次我們想要報導的主題是「數據的利與弊」，就是數據的好處跟可能帶來的衝擊，委員是很適合來談這個主題的人。
我先來研究一下，謝謝部長。
這個我還沒有做過一些功課，因為地震來得很突然，所以就開始救災。這是不是數位部成立之初就開始的工作？
所以當時就已經有把這個技術跟設備預備好了？
剛剛提到衛星救災，因為我看到這個消息的時候也覺得滿感興趣的，這個技術是之前就有的嗎？
你們有沒有收到一些民眾的反饋？
瞭解。想要再跟您請教有關 AI 線上學院，感覺網路上的迴響滿多的，這個影片會一直不停推出嗎？或者是現階段的任務完成？
我們有加入其他同類型的組織嗎？
瞭解，您剛剛很像也有提到其他類似像這樣的組織。
這個滿好的，感覺上是很大的益處。是不是可以多講幾個？
瞭解。您剛剛也有提到加入這個 CIP 組織，是跟其他國際上組織是成為夥伴關係，會不會有實際的好處？
為何會說這群人符合臺灣代表性？
像在 run 對齊大會的時候，參與者是不是有資格上的限制？
加入這個需要會費嗎？
像加入這樣的夥伴關係，我們需要付出一些成本嗎？
加入的會員數或者是國家很多嗎？
如果加入的話，需要一個審核的關卡嗎？
當初會加入的原因是？
要加入的話，是會有一些門檻嗎？
所以我們加入的是在什麼時候？
瞭解。最後一個提到的是 CIP，在影片裡面礙於時間的關係，所以把這個計畫講得詳細一點，因為我稍微查了一下，裡面是不是有一些是微軟出來的人？
這個一開始沒有辦法想到。
你說信任的這個維繫數位環境基礎的話，是不是這兩個你覺得有所抵觸？
瞭解。接著進入到第四題，您有提過信任是維繫數位的基礎，但是我聽到很多資安界是說你要推零信任架構，您覺得怎麼解釋？
所以在參與的部分，越多元是不是會對訓練越好？
現在比較多人使用的是哪一種方式？
不好意思，我想要詢問一下細節，您剛剛提到要讓 AI 系統更向我們靠近，是要講了什麼東西，然後我們直接回覆它？比較細節的操作方式是什麼？對我來說要如何運作並不是很具體。
瞭解。之前也有請教過您，現在要告訴 AI 系統哪一種回答比較偏向自己，會不會某一批人提供給他，變成有點像灌輸他那一些思想？
也就是說，不同的 AI 系統由不同的人來對齊的話，會有不一樣的結果？
可是很多時候也寫問題沒有對錯。
可是這一件事只有工程師做得到嗎？
瞭解。接著進行第三個部分，有關於生成式 AI 在對齊微調的階段，是透過強化學習來回應，您說獎懲對調可以變成激化對立跟仇恨，對於 AI 要如何獎懲？
所以背後操作的人可能是單獨，然後讓這個 AI 系統自己運作？
所以 AI 系統要做到這一件事並不是太難？
