2022年，內閣府發布了〈AI戰略2022〉；而隨著2023年G7廣島高峰會逼近，AI戰略委員會成員也公布了〈AI相關事務暫定論點整理〉（AIに関する暫定的な論点整理，A以下簡稱〈2023年論點整理〉）。
從人才培育的具體指標到國際影響力的戰略佈局，這兩份戰略文件不僅僅是政策宣言，更是日本在全球科技版圖重新定位的關鍵一步。
融入人工智慧的日常生活
報告中強調，日本社會在AI研發上長期的建樹，包括社會氛圍與高度親和（如哆啦A夢、原子小金剛等），加上少子化和高齡化的人口變遷等挑戰，未來一定要導入AI提高勞動效率。回顧過去30年的經濟停滯，日本應把握這波AI浪潮，在全球人工智慧產業中佔據領導地位。
因此，日本將整體AI發展定位為「發展包容多元化的永續社會」，政府主要扮演以下角色：提供數位基礎建設讓大眾普遍使用、引導產業強化既有優勢並銜接相關研究、補足私部門整體新創生態，以及培育人才等。
日本的AI佈局，是先擘畫永續社會願景，接著在社會應用面導入AI，建立更精確的災害預測和災後修復規劃系統，以增強災害防治與國家復原力。其次是提高整體公共服務效率，如推動更涵融性的社福服務，以確保多元群體共存，使所有群體易於使用AI。
這些措施明確指向了日本政府的願景：將AI融入日常生活。
日本車站內導入AI客服，讓各年齡層民眾、觀光客皆能便利獲取資訊。圖片來源：Shutterstock
為AI產業生態系統打造基礎
為了實現上述目標，日本政府概括出兩個行動方針：「支持基礎建設」和「鋪排優質資料循環」。
首先，在「支持基礎建設」方面，政府應加強推動網路基礎設施的發展，並確保其安全性和可靠性。例如，加速建設全國5G和光纖網路，奠定基礎。
其次，日本政府需建立可信（reliability）和永續（sustainability）的優質資料庫。
「可信」包括防範網路攻擊、建立風險應對機制，以及鼓勵收集高品質且無偏差的資料等。這是為了確保資料收集過程能考慮複雜多變的使用情境、狀態以及不同群體間的特性，滿足產業的專業技術、政府的社會服務及社會的日常使用。
而「永續性」則涉及建立以上資料產出的回饋機制，以確保能收集後續回饋和使用資訊。這有助於後續維護、修正和改善資料庫系統，使其更完善。
建立優質資料庫後，維護責任不僅在政府，也在於整個社會對資料使用風險的認知。因此，政府應透過更全面且積極的風險溝通，提高大眾對AI相關法規保障權益的認識。這不僅能培養民眾對資料風險的意識，也能降低不確定性，強化民眾對社會變革的安全感。
從資料收集、分析到產品推出後的資料應用與回收過程，涉及的多方利害關係人都應具備相關的風險認知。
因此，政府應提醒不同環節的風險，並進行宣導教育，以確保資料生產和回饋系統的風險可控、無偏差，從而構建出優質的資料循環。
報告指出，健全的資訊基礎建設將強化日本既有優勢產業，並促進AI在健康、醫療、護理、農業、國家韌性、交通基礎設施和物流，以及區域振興實施等領域的資訊協作。
更重要的是，以可信且永續的資料為基礎，能建立與歐美等國際間相互認證的可信任資料協作平台，將有助於建立正向的全球資訊循環，合作建構並維護全球資訊庫，以利未來進一步開發和分析。
值得注意的是，日本《著作權法》第30-4條，明確允許版權內容用於電腦資料處理過程，包括機器學習。
該法指出，資料使用無需事先取得版權所有者的同意，機器學習不被視為對著作權的侵犯。
儘管有相關限制，如學習資料僅限於模型訓練，不可直接複製或重複使用原始作品，而且AI生成內容必須是新創作，不可模仿原作等。但相對其他國家，日本政府採取更開放寬鬆的立場，幾乎幾乎網路上所有非付費內容用於AI模型訓練，為建置優質資料庫提供了穩固基礎。
延續這份報告，日本政府的開放態度也廣受業界肯定。例如Meta首席AI科學家、圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）在社群媒體Twitter（現X）上表示，這樣的立場和法規「將使日本成為機器學習天堂」。
從在地資料庫接軌全球人工智慧社群
優質資料循環系統如何協助日本與國際接軌？
〈2023年論點整理〉回應了日本與G7決議通過的〈廣島人工智慧進程〉（Hiroshima AI Process），將積極與經濟合作暨發展組織（OECD）和聯合國等多邊協調合作，推動該進程。
2024年5月日本擔任主席國舉行OECD部長理事會期間，外圍也以「邁向安全、可靠和值得信賴的人工智慧：促進人工智慧包容性治理」為題，同步舉辦「廣島人工智慧進程之友集團」（Hiroshima AI Process Friends Group）。這個集團將推動國際合作，確保人民能從AI進步中受益，並共同推動AI的國際治理。
日本已設立AI全球夥伴（Global Partnership on Artificial Intelligence，GPAI）東京中心，透過示範專案，開發降低風險的技術解決方案。
日本前首相岸田文雄表示，將制定AI治理策略、串連國際合作，應對生成式AI的風險。圖片來源：日本政府官網
例如，在2023年的論點整理報告中，要求内閣府知識財產戰略推進事務局參考〈廣島人工智慧進程〉，制定多方利害關係人的風險應對措施和時間表，以確保日本在研發、產業、企業合作以及法律層面上，都能與國際接軌，使日本國內社會和產業社群能與國際趨勢同步。
日本希望透過在國內徹底執行該決議的框架，以主導國際規則制定。為實現此目標，日本計劃一方面利用國內優質資料庫作為AI開發的基礎，另一方面建立完善的社會溝通系統，包括溝通社會風險、建立多方利害關係人、快速且靈活的回應機制等措施。
最終，藉由實踐「由人工智慧促進永續社會」的理想藍圖，並促成全球社群的正向循環，在下一波資訊革命中鞏固日本的全球優勢地位。
值得注意的是，2019年G20大阪峰會上首次提及的「Data Free Flow with Trust」（DFFT）概念已經成為日本外交政策之一。2023年G7廣島峰會上，DFFT得到進一步推動和落實，使日本在後續國際互動中擁有發言權和影響力。
培育與吸引多元人才，政府積極成為產業支持網絡一員
展示永續社會的藍圖，並闡明政府在數位基礎建設的角色後，〈AI戰略2022〉對日本AI產業的競爭力和優勢劣勢進行了分析與定位。
與目前處於行業前沿的美國大規模開發模式相比，日本國內的AI產業呈現分散但多元、富有創意的運作模式。過去，日本的AI相關產品曾獲國際認可，證明這種產業生態有助維持日本的國際競爭力。
因此，為進一步提升AI產業的發展，日本政府致力於促進友好競爭與加強產學交流。這將有助激發更多創新思維，並鼓勵企業間的良性互動、促進知識與技術共享。
鑑於AI產業相當強調「創意」和「速度」，日本政府認為不應過度干預和監管，而應扮演支持的角色。舉例而言，政府將致力於銜接或分享最新研發技術，以促進民間活躍發展。
〈AI戰略2022〉指出，日本對新創產業的支持力度還有待加強。因此，建議重點關注以下兩個方面：
- 針對企業提供技術支援：培養中小企業運用人工智慧技術的能力
- 鼓勵民間開展人工智慧技術研發與創新活動
除了改善中小企業和創新產業環境，為提高經濟生產力並確保未來持續成長，報告非常重視國際人才交流，尤其在研發、人才培養和產業三方面。
在研發方面，為吸引更多國際優秀人才，報告建議政府應更積極。具體措施包括跳出傳統框架，以更靈活、非統一的薪酬策略吸引海外人才。此外，政府還應妥善處理資料保密，並延續前文提到的「可信賴」原則建立產業文化，以吸引海外人才長期留駐日本。
日本政府支持國內產業創新，並鼓勵引進海外人才、進行國際交流。圖片來源：Shutterstock
在教育方面，報告提出每年培養100名頂尖和2,000名優秀的資料科學和AI專業人才。同時，鼓勵學生積極參與國際交流。在產業方面，報告強調應致力於建立多元團隊，如以各類計劃吸引不同背景的人才來到日本。
這些人才將組建成涵融多元的團隊，共同開發相關產品，有助於推動日本轉型永續社會。（延伸閱讀｜政府AI運用及治理：從美國經驗到台灣展望）
明確但空洞的教育藍圖
整體報告主要關注經濟發展和科技專業的培育，並明確提出日本在「人工智慧改革」中，應達成的具體效果和應扮演的國際角色。在產業發展部分，報告主要闡述了宏觀宣示，相比之下，在教育方面則提出了許多量化指標。
報告中自豪地聲明日本的數學與科學教育擁有國際優勢，並希望未來文科生也能同樣具備資料的判讀與分析能力。除了要求盤點並擴充學校數位基礎建設、建立數位資訊庫，還規定國小、國中、高中和大學每年應輸出擁有相關應用能力的畢業生人數：
- 2025年之前，確保所有約100萬名高中畢業生都具備相關基礎素養
- 確保每年約25萬名大專畢業生無論科別，都能將數學、資料科學和AI知識應用到各自產業
- 培養每年100名頂尖和2,000名優秀的資料科學和AI專業研發人才
報告更進一步提出，由政府協助建立針對成年人的課程和認證制度。該制度將為每年100萬名成年人提供數學、資料科學和AI的社會教育，可被大學和技術學院承認為畢業學分。然而，「勞工所需的數位技術」的定義其實相當模糊。
報告圍繞著強化未來勞動力和經濟發展的角度，提出基礎建設的鋪設與補強、資料庫的擴充等措施，還有更多圍繞著AI發展所需相關能力。就這兩份策略報告來看，這波「AI革命」的主責可能落在教育現場。
誠然，鑑於AI和相關技術快速發展，政府很難準確預測未來所需的「數位技術」的具體範圍。正如報告中所指出，政府的角色是支持弱勢產業，鞏固既有強勢產業，還需規劃中長期整體社會發展，並培養相應人才。
但是，戰略報告對教育界的預期產出過於具體，且以數量為導向。這種治理邏輯，雖然可能有助提高公部門資源分配的效率，但也更容易流於形式，甚至加深不平等。例如當這些技術與特定職業連結後，學生的數位技能可能會產生職業的貴賤差異。
台灣似乎正在用類似的邏輯思考AI教育政策。近期推動的《台灣AI行動2.0（2023-2026）》，「AI人才衝刺」部分也是直接以人數計算來盤點前段施政成果；邁向2.0的「人才優化與擴增」，關鍵成果也以計算專業研發與應用人數來核定，但未提及合乎範疇的數位能力。（延伸閱讀｜如何站上AI巨人肩膀？台灣的六個應變策略）
從教育社會學的角度來看，數位技能的取得途徑可能與傳統職業技能不同。由於科技和資訊傳播快速發展，老師或教育專業者對數位技能的掌握能力，未必勝過學生從同儕溝通和網路遊戲中習得（Rafalow,2020）。如何激發創意並引導學生練習將多元數位技術與專業知識結合，或許才是教育者應該回應的方向。
例如，《數位時代媒體素養教育白皮書》提到要提高兒少媒體識讀能力，包括短影音對青少年的影響。雖然政策立意良好，但忽略了年輕社群本身就是短影音製作者和使用者，這種上對下的管理者思維未必有助於貼近兒少實際的數位使用狀況。
在公部門資源大量投入AI和數位領域的同時，教育界應該反思場域的自主邏輯。
如果「以人為本」是教育現場最重要的考量，那麼看見兒少的科技使用、理解相關知識和技能的學習途徑與動機，才能規劃出真正落實相關教育目標的藍圖。
結論
日本的AI戰略藍圖，展現了在全球技術競爭的全方位佈局，意圖在下一波AI浪潮中確立領導地位。特別值得注意的是其《著作權法》對AI訓練的開放態度，為建構優質數據庫提供了法律基礎，並獲得國際專家肯定。
然而，這些政策也存在隱憂，尤其是人才培育過度強調量化指標，在教育和產業環境中可能流於形式，無法真正提升數位創新能力。台灣在制定類似政策時也面臨相同挑戰。
未來AI政策的制定，應更平衡考量質與量的發展，強化國際連結與在地特色的融合，並建立更靈活的人才培育機制，才能在全球AI競爭中保持獨特優勢，同時實現社會永續發展的願景。
