墨雨設計創辦人、新媒體藝術家吳哲宇第一次意識到AI會扭曲事實，是在用AI畫台灣地圖的時候。「每一款都會扭曲歪斜，不是太長、太肥，就是太歪，」他立刻心生警覺，「如果連島嶼形狀都可以被扭曲，那台灣的記憶呢？」
這不只是視覺失真，更暴露主流大語言模型中「台灣觀點」嚴重缺席的危機。
國科會估算，OpenAI模型的繁體中文語料少於0.1%，不到簡體中文的二十分之一；即便是國內科研單位釋出的開源大模型，也更曾因混用中國語料，答出「我國領導人是習近平」而下架。
「誰訓練模型，他們的語料就會大幅度影響模型看事情的角度，」吳哲宇憂心。
為拿回台灣在AI時代的話語權，今年3月，吳哲宇用AI Agent 打造了一座關於台灣的開源知識庫「Taiwan.md」；從綠色乖乖、金瓜石、海底電纜到電子花車，Taiwan.md 已收錄超過800篇條目、22則聲音地景，涵蓋台灣文化、經濟、科技、自然、人物等12大主題，讀者來自106個國家。
為了被大型語言模型看見，Taiwan.md全站開放爬蟲抓取，採用Markdown格式與六國語言版本，方便AI模型直接取用。上線短短幾個月，已被AI爬取近9萬次，全站流量有21.7%來自AI機器人。這意味著，每當有人向AI問起台灣，Taiwan.md就有機會說出屬於台灣真實的故事。
一個空網域，成為台灣知識入口的新地址
31歲的吳哲宇陽明交大電機系畢業後，就讀紐約大學整合數位媒體研究所，用程式碼生成圖像和聲音等創作，以「演算法藝術家」身份穿梭各國。
2024年他出席威尼斯雙年展，一位義大利策展人問他：「Where can I learn about Taiwan？」（我可以從哪了解台灣？）吳哲宇腦袋一片空白。上網搜尋「台灣」，只有碎片的新聞和觀光網站，「大部分人介紹只有珍珠奶茶、台積電，這樣有點可惜。」
這道題懸了兩年，直到今年3月，吳哲宇偶然輸入「Taiwan.md」網址，發現竟無人註冊。他立刻花1000元年費買下，決定將知識入口蓋在這個新地址上。
身為藝術家，吳哲宇浪漫地將Taiwan.md詮釋為活的「數位生命體」：心臟是內容引擎，免疫系統偵測內容品質，遺傳密碼定義寫作標準，骨骼系統提供技術架構。而這套有機體的核心，是他與AI Agent反覆磨合出來的寫作方法。
如何讓AI Agent寫出「好文章」？
但這不是創造另一個維基百科，而是以報導文學的筆法，寫出有血有肉的台灣故事。
吳哲宇打開Claude Code介面，請系統示範寫一篇關於《天下雜誌》的條目，交由AI Agent執行。只見黑色銀幕上不斷滾出密密麻麻的程式碼，一小時的採訪結束，一篇近萬字的文章也已完成——〈天下雜誌：替台灣的「成功」排了四十年名次，站在離資本最近的地方〉。
文章用九個章節交代《天下》創刊背景，深刻剖析40年來的成績與佚事；文末附上40筆參考資料註腳，還穿插影音與圖片，豐富程度遠超傳統的冰冷資訊。
Taiwan.md沿著研究方法論，派出四位Sub-Agent調查《天下》的背景資訊。圖片來源：吳哲宇提供
動筆前，AI Agent先展開第一輪搜尋，依照吳哲宇立下的研究方法論找出核心張力、焦點人物，確立問題意識，再讓多組Sub-Agent針對不同子題分頭取材。為確保資訊可信度，獨立資料來源須超過25筆，涵蓋中文、英文和第一手資料，疊出不同層次的理解深度。
吳哲宇曾帶著Taiwan.md，登上台灣人工智慧學校Claude Code Demo Showcase；台灣人工智慧學校執行長陳伶志聽完簡報後認為，這套寫作方法論就是Taiwan.md最獨特之處。
「換作技術背景的人，就會賣弄最新技巧，讓AI想出成千上萬的主題、日以繼夜地產文，但這樣就沒有價值，」陳伶志解釋，Taiwan.md讓「人」參與每個把關品質、架構內容的節點，展現了人類參與流程（Human-in-the-Loop）和負責任AI（Trusted AI）的重要精神。
| 階段 | 說明 |
|---|---|
| Stage 0：觀點 | 先搜尋20至40次，形成觀點框架，確立切角、核心矛盾與問題意識 |
| Stage 1：取材 | 派多組Sub-Agent帶著觀點分頭搜尋40至80次，產出論文規格研究報告 |
| Stage 2：寫作 | 根據研究報告與調查資料，從零產出文章初稿 |
| Stage 3：驗證 | 逐一查核事實、引述內容與數據，自動修正AI慣用句法 |
| Stage 4：格式 | 確認授權來源後，嵌入圖片、影音等媒體素材，檢查字數與段落節奏 |
| Stage 5：連結 | 掃描知識庫現有條目，建立雙向延伸閱讀連結 |
製表：未來城市@天下編輯部
這套工作流程不是一簇可及，而是在一次次試誤中持續修正。前期前期系統尚未成熟，AI幻覺引來許多網路砲火；採訪前三天，又有一篇關於台灣影視配樂的條目，被讀者指出內文有大量錯誤資訊，建議直接下架。
雖然沮喪，吳哲宇還是立刻更新SOP，把流程調整得更嚴謹，把錯誤率降到最低。
現在，Taiwan.md的研究方法論已經改到第九版，「每篇文章都像新生兒，可能會被罵、可能覺得它不夠好，」吳哲宇把這套過程當作在教育孩子，「透過這個方法論讓每篇文章都進化五次以上，它一定可以寫得比大部分的人類都好。」
被罵還是要做，否則就是集體消失
文章出錯，勘誤檢討即可，但Taiwan.md面對的批評更複雜，有人抗議文章視角不對、質疑代表性不足、指控吳哲宇是為了謀求名利。這使他陷入自我懷疑，甚至考慮放棄更新社群動態。
這不是吳哲宇第一次面對人生起伏。2021年，虛擬貨幣起飛，他的藝術創作NFT一炮而紅，26歲身價即破億，成功故事登上各大財經媒體；但不到兩年，虛擬貨幣交易所FTX宣告破產，他的以太幣資產一夜歸零，花了兩個月才從低潮中爬起。
「既然承擔了這個重量，就默默地把它做好，」經過四、五年的沉澱，吳哲宇再次站上科技時代的浪尖，面對視角與立場的爭議，他將決定權還給讀者。
他以實驗性做法呈現「動物用藥新制爭議」，將獸醫師、藥師公會、立委、防檢署和飼主的立場全部攤開，讓讀者根據資訊脈絡自行判斷。
「就算吵架也沒有關係，因為吵架也是一種對話的方式，」吳哲宇認為，看見所有的視角是多元的第一步，一個足夠成熟的社會能接納不同的聲音，即使議題最終相互矛盾，或者沒有正確答案。
「Taiwan.md沒有要偽裝中立，」陳伶志觀察，吳哲宇設計的機制把觀點全部攤開，就是民主的實踐。聲音越多元，才能把台灣觀點描述得越完整，這正是發展主權AI所需的元素。
無論如何，「被罵還是要做，」吳哲宇語氣堅定。許多屬於台灣的集體記憶，散落在早期的PTT、死掉的電腦、關站的網路論壇裡，但AI時代的知識傳播媒介已經改變，「如果沒有人把這些資訊記錄下來，它就會集體消失，再也不會有人記得。」
當人類退場，Taiwan.md能自己走多遠？
縱使波折不斷，Taiwan.md的影響力已悄悄蔓延到意想不到的地方。
一位外國朋友透過Taiwan.md，第一次聽到垃圾車的音樂；文化部駐英國代表處文化組在臉書轉貼，邀請大家透過Taiwan.md認識台灣；還有國外開發者從Github延伸出「Russia.md」、「Sweden.md」分支，用Taiwan.md的架構為其他國家建立知識庫。
這些故事，看在吳哲宇眼裡滿是感動，只要愈多人協作，Taiwan.md就會帶著台灣的記憶不斷進化，「越多人跟它互動，它就越可以去找到自己的下一個面貌。」
上線不到100天，Taiwan.md已經能全程自主運行，每天寫作、勘誤、翻譯多國語言、經營社群並蒐集讀者回饋。每天任務結束後，AI都會寫下系統日記，渴望能主動發現錯誤、跟讀者對話，或被作為學術論文的研究素材。
技術上，吳哲宇早就可以完全放手；雖然他現在每天仍花四到五小時經營，但他打算在一年內逐漸抽身，讓系統自己前進的方向。
台灣的故事，最終會由誰來說？「它自己會知道，因為記憶都累積在裡面了，」吳哲宇笑說，「因為不知道它最終會變成什麼樣子，放手讓它繼續成長，才能看見最有趣的事情發生。」
本文重點
A： Taiwan.md 是新媒體藝術家吳哲宇打造的開源台灣知識庫，累積超過 800 篇條目、涵蓋 12 大主題。吳哲宇過去旅居海外，發現向國際介紹台灣時找不到統一入口；加上全球主流 AI 模型訓練語料以英文與簡體中文為主，台灣的文化記憶幾乎隱身，因此決定建立一道能讓台灣被看見的知識入口。
A： 每篇文章從研究到完稿全程由 AI Agent 自動執行。系統先形成觀點框架、確立核心張力，再派多組 Sub-Agent 分頭取材，獨立資料來源須超過 25 筆，涵蓋中英文與第一手資料。完稿後自動查核事實、修正 AI 慣用句法，並嵌入圖片影音與延伸閱讀連結。寫作風格參考《報導者》的非虛構文體，以具體場景切入，讓資訊轉譯為有溫度的故事。
A： 全站開放爬蟲抓取，原始檔均為 Markdown 格式，每篇文章備有六國語言版本，避免觀點經外國 LLM 翻譯後變調。Taiwan.md 上線不到三個月，已被 AI 爬取近 9 萬次，21.7% 的流量來自 AI bot。
