電腦科學的發展隨著網際網絡的普及及演算發的演進，人工智慧(Artificial Intelligence/ AI)等相關技術正以各樣形式滲透生活中。人工智慧帶來許多便利性，卻也加速了社會資源與階層的差異性，更帶來關於人權、隱私權與人工智慧倫理的挑戰。因而，面對擁有雄厚資本及巨量資料(Big Data)的財團掌握人工智慧前瞻型技術所衍生的AI資本化問題，政府如何以政策或法律調控治理，是當今AI治理亟需探討的議題和正視的挑戰。
此次科技部人文司所支持的「公共化AI工作坊」於國立清華大學舉行，創新國際學院的杜文苓院長與連賢明副院長分別代表科傳與經濟學門參與「打造公共化AI學門增能計畫」。第一場次邀請杜文苓院長擔任「公共化AI: 現況、願景」的主持人，副院長連賢明教授則擔綱第二場次「公共化合作與推廣模式」的主講人。
兩場次針對社會科學與人文研究於「公共化AI」發展的使力點與角色，探討跨越人社、法律、資料科學技術等領域的合作。杜文苓院長於論壇中強調，如何促進AI應用及數據分析的公共基礎建設，使科技發展更具公共性，我們都還需要有更多跨域對話與學習。而科技部未來要成立的AI第五中心，更應有人社學者廣泛地投入，促進AI發展的公共性。參與是場次論壇的中研院「台灣人工智慧網」、台北大學的「X Lab」、與清華大學「人文社會AI應用與發展研究中心」，都提供相當精彩的經驗案例。
針對AI公共化合作與推廣，連賢明副院長以自己長期與政府部門合作資料庫建置經驗為例，提出公部門應針對相關政策與法令配套即早規劃，同時訓練AI資料處理相關人才。他認為人社學者應主動介入人工智慧應用的設計，不論從資料蒐集、資料標註，到程式設計的應用、與權責歸屬探究等，都需要人社研究深度的辯證思考及參與協作，才能創造高附加價值、低社會衝擊的產出和應用。
連賢明教授更以台研中心團隊的經驗為例，指出學界的參與對政策實務的貢獻，更可連結課程設計與研究，促進學生與研究者思考真實的政策與數據應用課題。但他也提醒，學界與公部門的合作建立並不容易，必須在共事中建立互信的基礎，這包括選擇議題的資料錨定、跨部會合作細節、研究成果分享等共識，以及面對困難一起突破解決的態度等，這都是未來推廣AI公共化成功的關鍵。
在大數據盛行時代，如何以AI公共化制衡AI資本化，關鍵在於結合政府與學界的力量，透過跨領域協作，訓練相關領域專長及公共化思維的人才，才能奠定拓展公共化AI之基礎。
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