智庫觀點 | 臺灣智庫 AI 治理白皮書

智庫觀點

不是評論者的觀點，是研發者的觀點。

TGSA 智庫觀點累積自 30+ 件 AI 美國臨時專利申請（PPA）與數項台灣 AI 發明專利，從我們自己的研發實作中淬煉而成——並隨著研發進展持續更新。

掌握 AI 創新先機

• 探索最新 AI 專利趨勢與應用

• 深度解析研發實作洞見

• 優化企業 ESG 永續佈局

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何謂智庫觀點

觀點的價值，不在於說了什麼，而在於是不是真的在做。

TGSA 智庫觀點不是評論、不是預測、也不是學術總結。我們是 B2B 企業 AI 產品的研發團隊——觀點來自我們自己正在研發的東西、踩過的坑、與正在迭代的方法。三個依據,構成這份觀點的底層——

01

來自實作

30+ 件 AI 美國 PPA 與數項台灣 AI 發明專利,構成這份觀點的研發底層。我們不只討論 AI,我們做出 AI。

02

自有團隊

自組研發團隊,自行開發與研究,持續開發與優化產品。觀點不外包,因為「為什麼這樣做」這件事無法外包。

03

持續演進

觀點不是定論。每一次研發進展、每一次實際導入,都會回流成新的觀點。這個頁面會隨研發進度持續更新。

AI 美國臨時專利

0 +

數項

台灣 AI 發明專利

自組研發團隊

0 %

智庫演進邏輯

我們把自己的經驗，透過 AI 進行傳承—— 這既是我們的方法，也是我們的產品。

圍繞「組織經驗 × AI」這個核心,我們進行一系列的研究與開發:從「如何透過 AI 將組織經驗傳承下來」,到「如何讓這些經驗轉化為多種應用」。每一項研發進展,都會回流成新的觀點。

01 核心

組織經驗

資深者長年累積的判斷力、情境直覺、隱性知識。

02 機制

AI 傳承

資深者長年累積的判斷力、情境直覺、隱性知識。

03 擴展

多種應用

把傳承下來的經驗，轉化為不同場景的決策工具。

本期

用 AI 做組織經驗傳承

把資深者的判斷力，轉化為新人可對話的活知識系統。

即將發布

經驗的應用延伸

把傳承下來的經驗，延伸到不同決策場景的應用。

研發中

研發中的下一項

隨研發進展，新的觀點將持續加入此系列。

以下，是這個研發系列中的其中一項說明。

本期觀點

研發系列的其中一項說明

用 AI 做組織經驗傳承

當資深者離開，組織失去的不是文件，而是判斷力。

重新定義風險

當 AI 接手經驗傳承，最大的風險不是知識遺失，而是「判斷力」被簡化成「標準答案」。

資深者退休、輪調、離職時,組織失去的從來不是文件,而是那些「為什麼這樣做、為什麼不那樣做」的判斷脈絡。AI 看似讓知識傳承變簡單了,但若沒有設計,新人得到的會是越來越標準的答案,而失去那一層原本最有價值的「在當下情境裡判斷」的能力。

01 老師傅退休，誰來回答新人的「為什麼」？

02 寫成 SOP 之後，情境判斷力跑去哪裡了？

03 知識變成資產，還是變成「沒人翻、不敢改」的文件？

我們的立場

沒有「情境保留」的 AI 經驗傳承，越完整,越會讓組織變僵化。

我們關注的,從來不是 AI 能記住多少經驗,而是:當 AI 回答新人問題時,新人是否仍然在「學習判斷」,而不是「照抄結論」。

「經驗的價值不在答案本身，而在『為什麼當時這樣判斷』。AI 不該是讓新人省去思考的捷徑，而是讓資深者的判斷力能持續對話下去的載體。」

TGSA 服務過超過 1524+ 家企業，在協助企業研發、行銷與碳稅議題上，我們長期站在企業「高風險決策的第一線」。

經驗傳承三原則

把資深者的判斷力，轉化為組織的活知識——
三個必須同時成立的原則。

情境保留

傳結論，更要傳「判斷過程」。

AI 知識庫不只回答「該怎麼做」，更要回答「為什麼當時這樣判斷、在什麼條件下會改變」。每一條經驗都附帶四個欄位：情境前提、判斷依據、例外條件、做錯的後果。

經驗一旦失去脈絡，就只剩教條。

對話傳承

AI 是資深者的對話分身，不是答案機。

新人提問時,系統先反問：「你目前面對的情境是什麼？」再給出帶有脈絡的回應，並允許新人追問、質疑、提出反例。AI 模擬的不是百科全書，而是「資深者願意花時間陪新人想清楚」的那種對話。

真正的傳承發生在對話裡，不是在文件裡。

活知識治理

經驗會過時，知識庫必須能被更新、修正、淘汰。

每條經驗都標記來源——誰說的、何時、什麼背景；新一代的判斷也要回流系統,形成迭代。資深者離開時，留下的不是一份靜態文件，而是一個會繼續成長的判斷網絡。

知識若不能被質疑，就不算被傳承。

傳承的目的

傳承，是為了解決斷層，而非取代人力。

很多企業擔心 AI 會取代人力，但組織真正的危機從來不是「人太多」，而是「經驗斷層」——資深者離開後，,新人沒有可以追問的對象,團隊的判斷力斷在某一代之後。AI 在這裡補上的，不是人力,而是「資深者離開後」那個空缺。讓資深者的判斷力，在他離開後仍能與新人持續對話。

~~AI 是為了取代人力~~ → AI 是為了補上斷層

~~數位化就是傳承~~ → 對話，才是真正的傳承

~~新人讀完文件就能上手~~ → 新人需要能追問「為什麼」的對象

「我們做 AI 傳承，是讓資深者的離開不再造成組織斷層——而不是讓人被取代。」

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以下是為了能夠滿足段落所需的長度而定義的無意義內文，請自行參酌編排。

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觀點收束

AI 可以記住所有經驗,
但不能代替人去判斷。

傳承的目的,不在於把資深者複製給新人，
而在於讓新人站在資深者的肩膀上，
在當下的情境裡,做出比資深者更好的決定。

2026 Q1

Phase 1：企劃引擎 (Planning)

針對SBIR、CITD、SIIR等台灣各種補助案，專用的政府補助 AI。

Coming Soon

Phase 2：高風險與不可逆決策場景

適用於涉及長期承擔、法律後果與責任邊界的決策。

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