建立我國AI可信任環境
AI評測× 在地實踐× 國際接軌
最新消息
發佈時間： 2026-03-05
2026年2月評測結果
發佈時間： 2026-03-04
法國LNE團隊來台交流，強化台法語言模型評測合作
發佈時間： 2026-02-10
大型語言模型的隱私性
發佈時間： 2026-02-06
2026年1月評測結果
發佈時間： 2026-02-05
韓國進行人工智慧模型安全評估，提升韓語應用環境安全性
發佈時間： 2026-01-28
【停機公告】115年2月2日(一) 16:00-20:00
發佈時間： 2026-01-22
韓國政府提出AI產業監管合理化路線圖
發佈時間： 2026-01-14
【停機公告】115年1月19日(一) 16:00-17:00
發佈時間： 2026-01-02
2025年12月評測結果
發佈時間： 2025-12-30
大型語言模型的可靠性
發佈時間： 2025-12-26
【停機公告】114年12月31日(三) 12:00-15:00
發佈時間： 2025-12-23
全球加強保護未成年人免受AI與網路風險侵害
發佈時間： 2025-12-11
澳洲國家AI中心發布《人工智慧應用指南》
發佈時間： 2025-12-05
2025年11月評測結果
發佈時間： 2025-12-01
【停機公告】114年12月3日(三) 19:00-21:00
發佈時間： 2025-11-28
AIEC赴法國LNE與BF：強化台法跨文化AI評測國際合作
發佈時間： 2025-11-07
大語言模型的當責性
發佈時間： 2025-11-07
2025年10月語言模型基準評測結果
發佈時間： 2025-10-29
【停機公告】114年10月29日(三)17:00-18:00
發佈時間： 2025-10-27
歐盟發布「應用AI策略」與「AI科學策略」兩項AI發展策略
主要評測項目
準確性
衡量AI系統輸出結果與真實結果之間的接近程度，可透過計算AI模型本身是否能反應出根據資料所呈現的關係，其包含了評估指標的選取與模型訓練當中如何減少發生低度擬合(模型準確率低、測試結果準確率低，意即完全不準)或是過度擬合(模型準確率高、測試結果準確率低，意即只對訓練資料集有效)的情況。
可靠性
可靠性是指評量模型敏感度的指標，面對不同類型的干擾、噪音或異常情況時，模型仍可以保有最小化的敏感變異，意即系統在面對未預期的狀況時能夠維持良好的表現和預測能力。
公平性
指AI系統在對待不同群體和個體時能夠公正和平等，要求系統避免偏見、歧視或不公正對待，並確保公平的機會和結果，確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害。如：種族、性別、政治傾向、身體/精神殘疾等。
隱私
隱私是指個人免於被入侵或是透過有限的觀察而獲得個體的事實(如：身體、資料與信用)。然而在AI模型建立過程中，因為需要讀取資料進行訓練與分析的狀況，這樣的狀況往往存在可能的隱私議題，因此須將可能造成隱私的衝擊嚴重程度分級，以便做到風險評估與掌控。
資安
指AI系統在面對外部攻擊、未授權訪問或不當使用時能夠保護其資源、功能和資料的完整性和機密性，並要求系統能夠有效地防止和應對安全威脅和對抗攻擊，以確保系統的正常運行而不影響其整體表現。
評測流程簡介
提供模型連線方式
進行API串接
確認評測流程可正常執行
進行評測工作
提供模型下載方式
進行模型部署
確認評測流程可正常執行
進行評測工作
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