治理未來
愛丁堡資料與 AI 交流 2026 建議
活動日期： 2026 年 3 月 26 日
主辦單位： 愛丁堡未來研究所（Edinburgh Futures Institute）
人工智慧正迅速成為公共生活結構的一部分，且將日益影響公共服務如何提供、社會資源如何分配，以及人們如何參與政策與政治。這場轉型為蘇格蘭與英國帶來一項艱鉅課題：我們要如何建立善用 AI 的能力，並以公開治理它的信心，確保它能強化繁榮、公共服務與民主生活？
在愛丁堡大學（University of Edinburgh）這所英語世界歷史最悠久的公民型大學，我們承擔起責任，投入這些討論。自 1963 年以來，我們一直站在開創性 AI 研究及教學的核心位置。若說 AI 是未來的引擎，那麼資料就是驅動它的燃料。過去十年間，透過我們的「資料驅動創新」（Data-Driven Innovation）計畫，我們發展出電腦與資料基礎設施、資料資產，以及與產業、政府和公民社會之間的信任關係。
這使我們得以建立一個獨特的生態系，匯聚各學科共同推進 AI、資料與運算能力，並處理倫理、監管、負責任使用及影響等問題。
前言
我們也深刻理解，要回答這些問題，需要比我們自身更廣泛的觀點。
這正是為什麼資料與 AI 交流（Data and AI Exchange）被設計成一場審議式活動，讓來自地方與中央政府、醫療照護部門、金融界、學術界、公民社會與更廣大公眾的參與者，一同討論 AI 基礎設施、資料使用與儲存、採用、應用、倫理，以及各級政府如何從探索性試辦與零碎治理，走向有益、可擴展且具公共正當性的 AI 使用。
蘇格蘭與英國擁有塑造 AI 未來的資產，並可在負責任使用資料的支持下，透過創新、可信且具社會責任的方法，強化經濟繁榮與人類福祉。要做到這點，將需要投資、開放、技術卓越，以及民主想像力。我們的志向，是成為這項任務的合作夥伴；協助建立讓 AI 與資料服務社會所需的知識、基礎設施、技能與公眾信心。治理。
與其重述那些大家熟悉的立場，這場交流會測試的是：當不同形式的專業知識與經驗匯聚時，會浮現出哪些務實的優先事項。短短一天內就取得了許多成果。會中針對國家級 AI 基礎設施、資料與 AI 技能、AI 在醫療保健領域的採用、資料帶來的公共利益、兒童的網路安全，以及環境與民主課責等議題，辨識出具體的優先事項。
本報告並未涵蓋 AI 政策的每一個面向，例如國家安全相關問題的重要性正持續升高，也值得另行專門處理。這場交流會所揭示的內容，就整理在此。本次交流會與愛丁堡大學（University of Edinburgh）的 AI for Government 計畫並行推動；這是一項具雄心的方案，旨在協助公共機構因應 AI 的採用、創新、培訓、政策與治理。
這項抱負不僅是分析性的，也是務實的：以協助
Michael Rovatsos 教授
人工智慧講座教授暨研究與創新院長，愛丁堡大學科學與工程學院
執行摘要
資料與 AI 交流會（Data and AI Exchange）於 2026 年 3 月 26 日在愛丁堡未來研究所（Edinburgh Futures Institute）舉行，匯集了來自蘇格蘭及英國公共領域的 99 位代表，共同探討英國與蘇格蘭政府的 AI 願景在實務上需要具備哪些條件。
本報告說明了該過程產出的內容：形成的建議、支撐這些建議的共識，以及仍未解決的問題。三個主題。
一個底層問題。在涵蓋基礎設施、採用與應用，以及倫理與治理的三場會議中，一個反覆出現的主題浮現了：問題不在於 AI 是否應該被發展，而是在於應由誰來決定其條件、由誰監督，以及最終由誰受益。就基礎設施而言，英國的國家超級電腦設於由愛丁堡大學 EPCC 營運的國家超級電腦中心（National Supercomputing Centre），是具有全國重要性的資產，且已帶來可觀的經濟回報。
與會者呼籲，應以長期資金承諾來匹配這項認可，讓英國維持國際競爭力；同時大幅拉長 AI 基礎設施投資的規劃期程，並就大規模 AI 與資料基礎設施究竟讓誰受益，建立真正的公共課責。
在主權議題上，這場會議的結論是：在較長期的國內基礎設施問題逐步釐清之際，英國不能缺席歐洲層級正在進行的基礎 AI 發展。至於導入與應用，與會者明確指出，持續投資資料與 AI 技能是產業策略上的必要之舉，而不是可有可無的教育支出。愛丁堡大學（University of Edinburgh）的 Data Skills Gateway 已在蘇格蘭各地接觸超過 13 萬人，這顯示了在持續投入下能做到什麼，也顯示一旦這類投資無法維持，將面臨哪些風險。
醫療被認為是 AI 導入最重要、也最具時效性的領域之一。與會者呼籲建立一套全國性的框架，區分行政、診斷與介入性應用，並為各類應用制定相稱的標準，同時在 AI 輔助決策出錯時，建立更明確的責任歸屬。
建議說明
以下建議，以及本報告其他各處提出的建議，皆由愛丁堡大學根據 Data and AI Exchange 的討論與結論整理提出，並不構成與會者意見的逐字紀錄。
在倫理與治理方面，與會者呼籲設立一個關於 AI 與社會的常設公民審議大會，不是一次性的活動，而是一個持續、具備資源支持的機制，讓最受 AI 決策影響的人，包括兒童在內，都能真正發聲，並持續參與塑造這些決策。
同樣一致的是，與會者也要求，對公共資料的存取，特別是蘇格蘭國民保健署（NHS Scotland）的健康資料，必須以明確的公共利益要求來治理，且其同意標準必須是具體、知情且出於自由意志的。
主要建議
英國政府
- 委託制定一項長期 AI 基礎設施策略，採取顯著更長期的規劃期程，並參照能源與運輸領域所採行的作法
- 將對資料與 AI 技能的持續投資，視為產業策略承諾，而非可自由裁量的教育支出
- 建立更完善的機制與指引，規範商業部門存取蘇格蘭健康資料，確保在商業利益之外，同時達成社會效益與促進科學發現這三重底線
蘇格蘭政府
- 設立一個常設的 AI 與社會公民審議大會，提供持續且充足的資源支持，並由愛丁堡大學（University of Edinburgh）擔任其制度性合作夥伴
- 讓設於由愛丁堡大學 EPCC 營運之國家超級運算中心（National Supercomputing Centre）的英國國家超級電腦，其作為關鍵國家基礎設施的定位，能以相應的長期資金承諾相匹配，並維持英國的國際競爭力
- 以共同出資方身分參與任何歐盟基礎模型（foundational model）開發，確保英國與蘇格蘭的價值、文化與優先事項能反映在其設計中
愛丁堡大學已經在努力讓這項願景成真。
其 AI for Government 計畫匯聚了七十多位跨領域研究人員，與政府及公共部門組織合作並提供支持；這反映出一項長久以來的信念：唯有當開發 AI 的人與治理及應用 AI 的人緊密合作時，AI 的潛力才能真正被釋放。
然而，要把政策雄心轉化為實際作為，就必須回答一些艱難的問題。這些策略要如何取得資源，才能讓英國維持國際競爭力？誰來治理它們？大眾要如何理解那些以他們之名被打造的事物，以及那是依據誰的條件所建構？這些不是技術問題，而是政治問題。而這也正是愛丁堡資料與 AI 交流計畫（Data and AI Exchange）受召集來共同研議的問題。
前言：為什麼是這場對話，為什麼是現在？
之所以刻意選擇利害關係人議會（Stakeholder Assembly）這種形式。
這項計畫旨在為跨越不同觀點與部門的真實思考騰出空間，採用的是結構化公共審議的方法，而非常見的諮詢程序。參與者並不是被要求為任何單一機構的立場背書。
他們被要求帶著各自的專業與經驗，回應那些將形塑當下社會與未來世代的問題。英國政府的《產業策略》將 AI 列為經濟優先事項，其中 5 億英鎊的 Sovereign AI 計畫清楚表明，英國應成為 AI 的打造者，而非 AI 的接受者。在蘇格蘭，蘇格蘭政府也已於今年（2026 年）發布其新的完整 AI 策略。
綜合來看，這些承諾代表了一個真實且重大的時刻——這意味著人們已認知到，AI 將形塑蘇格蘭與英國的經濟未來、公共服務，以及其在世界上的位置；而現在做出的決策，將決定這個國家未來的繁榮、安全與在科技領域的全球角色。以下是這項過程所揭示的內容：浮現的共識、依然存在的張力，以及政府如今有機會採取行動處理的未解問題。
「Data and AI Exchange 刻意放慢了節奏，採取類比式、面對面、以人的步調進行——而這並不是本報告的註腳。這正是其論點的核心。當事物以 AI 的速度推進，當一切都為了效率與產出而最佳化時，某些關鍵的東西就會流失；那就是人類對什麼才重要的真實審議。真正的思考，就是在那裡發生的。
而這無可取代。」
引言
Oliver Escobar 教授
愛丁堡大學（University of Edinburgh）公共政策與民主創新講座教授
主題一：基礎設施
基礎設施場次檢視了三個彼此連動的問題：英國與蘇格蘭應如何投資並治理大規模 AI 與資料基礎設施；實務上所謂主權 AI（sovereign AI）意味著什麼，以及它是否需要主權基礎設施；
以及如何建立大規模資料中心開發所需的公共正當性。持續投資的經濟理由，現在已經有人提出。
一項獨立評估發現，ARCHER2 是英國目前的國家級超級電腦，設於愛丁堡大學（University of Edinburgh）國家超級運算中心（National Supercomputing Centre）；在總計約 1.05 億英鎊的專案支出下，已為英國經濟帶來 43 億英鎊的效益，相當於每投入 1 英鎊可獲得 8.30 英鎊的回報。¹ 這場會議所引發的辯論，重點不是要不要投資，而是該如何投資、由誰主導，以及誰有權做決定。
「人類大腦即使進行極大規模的運算，也只消耗 20 瓦的能量。
正在以國家規模部署的 AI 系統，消耗的能源要多得多，而且這個差距還在擴大。」
愛丁堡大學工程學 Regius 講座教授 Themis Prodromakis
主權 AI 在實務上意味著什麼
基礎設施場次中的核心問題之一，是蘇格蘭與英國是否需要主權 AI 基礎設施；如果需要，那實際上會是什麼樣貌。
討論並未得出定論。
與會者認為，所謂主權，未必表示必須擁有建置與運行國家規模 AI 系統所需技術的每一個元件。即使不從零開始打造每一塊 AI 基礎設施，仍然可以擁有反映本國價值、並對本國法律負責的 AI。
但討論同樣清楚指出，英國目前高度依賴依照其他國家假設與優先事項打造的基礎設施與模型；對一個對 AI 有嚴肅企圖的國家來說，這樣的現況並不足夠。
不過，這場會議確實就一項立即且務實的步驟取得共識。
在持續釐清主權基礎設施的長期問題之際，英國應作為共同出資方，參與任何歐盟基礎 AI 模型的開發，確保英國與蘇格蘭的價值、文化與優先事項，能在奠基於歐洲共同文化遺產的模型中獲得呈現。這類模型將愈來愈成為支撐歐洲及其他地區公共服務與公民生活的基礎。
現在的參與，是日後發揮影響力的方式。
以數十年為尺度規劃，而不是跟著支出週期走
多份意見各自得出了相同結論：基礎設施規劃必須以長時間尺度來運作。蘇格蘭鐵路電氣化計畫被視為一個範例，並不是因為鐵路與 AI 是可相比的技術，而是因為它體現了這類轉型型基礎設施所需要的那種持續且堅定的思考。
與會者普遍認為，對超級運算的投資應與道路或能源電網的投資同等看待，視為關鍵的國家基礎設施，以數十年為期進行規劃，而不應受短期支出檢討的週期性壓力左右。各桌討論一再主張，規劃期程必須大幅拉長，並以交通基礎設施常見的五十年承諾作為基準。
環境面的論述，以及為何需要對外公開說明
蘇格蘭可取得再生能源與天然水資源，這使它比許多其他選項更適合以更永續的方式承載資料基礎設施。
公開發布清楚、易懂的資料，說明蘇格蘭 AI 與資料基礎設施的環境表現，是各個基礎設施討論桌最一致、最反覆提出的行動之一，也被視為建立大規模投資所需公共正當性的前提。
與會者也主張，蘇格蘭任何新的商業資料中心開發案，都應設立社區公益信託，參照風力與太陽能等再生能源開發案旁已相當成熟的做法，確保承受大型基礎設施負擔的地區，能獲得具體的在地回饋。
不過，與會者也對環境疑慮是否真的能促使政府或產業出現有意義的行為改變抱持懷疑。
討論中也浮現出一項區別：超級電腦與資料中心並不是同一回事。資料中心是為容納各種不同類型運算設備而設計的建築；超級電腦則是為了追求最高運算能力而專門打造，能源效率也是其設計核心。
從歷史上看，雲端運算基礎設施較少如此，儘管兩者都面臨相同的根本環境挑戰。從多場圓桌討論中可以清楚看出，與會者一方面希望提高透明度，另一方面也認知到蘇格蘭的
建議
英國政府
委託制定一項長期 AI 基礎設施策略，其規劃期程應顯著拉長，並比照能源與交通領域所採取的方法
要求蘇格蘭任何新的商業資料中心開發案設立社區利益信託，確保承接設施的社區能獲得具體回饋
公開清楚、易懂的資訊，說明蘇格蘭 AI 與資料基礎設施的環境表現，包括用水量、能源來源與碳足跡，以建立大規模投資所需的社會正當性
蘇格蘭政府
讓英國設於愛丁堡大學國家超級運算中心（National Supercomputing Centre）的國家級超級電腦，作為關鍵國家基礎設施的指定地位，能搭配反映其地位的長期資金承諾，並使英國維持國際競爭力
在任何歐盟基礎 AI 模型的開發中共同出資，確保英國與蘇格蘭的價值、文化與優先事項能反映在其設計中
主題二：採用與應用
有關採用與應用的那場會議探討了兩個彼此相連的主題：AI 對教育與勞動力發展的影響，以及在公共服務中採用 AI 所帶來的機會，以及隨之而來的問責挑戰。
這兩者背後共同支撐的是一個尚未解決、也沒有共識的問題。與其只聚焦於 AI 系統能做什麼，與會者反覆回到一個核心：人與機構究竟需要具備什麼條件，才能把這些工具用好。
組織能力、勞動力承載量，以及為了審慎且負責任地整合 AI，而不只是單純部署它，所需的治理結構，是這一天討論中反覆出現的關切。健康醫療成為討論中最主要的實務焦點之一，不是因為議程事先指定了它，而是因為與會者一再自然地把焦點拉回這個場域：在這裡，AI 採用不當的後果最為重大，也最迫切需要從技術導入，走向持續且負責任的採用。
「真正的問題在於，NHS 與其他醫療體系是否具備足夠的敏捷性、基礎設施、工作流程承載能力、人力、訓練與治理，才能真正把 AI 告訴我們的事情，轉化為整合式照護。」
Julie Jacko 教授
愛丁堡大學（University of Edinburgh）醫學與獸醫學院（College of Medicine and Veterinary Medicine）健康資訊學與資料科學教授、創新與參與院長
鷹架問題
長久以來，年輕人都是透過從事初階工作來培養未來擔任高階職務所需的分析能力；閱讀、摘要、起草、檢查、修訂。這些正是 AI 如今最先接手的工作。好幾桌的與會者都指出，這是結構性的挑戰，而不是單一學科的問題。問題不在於 AI 對教育是否有用。
而是在階梯下層的踏階被移除之後，這套發展性的鷹架機制要如何運作。
打造適合 AI 經濟的勞動力
否則，它就無法被妥善使用，應用無法被正確治理，而原本應服務公眾的治理框架，也無法被公眾理解或檢視。同樣地，與會者強調，對技能的投資，必須與對技能培養方式的投資相匹配。
課程中應明確納入離線學習機會，作為刻意練習的一部分，而教師也必須獲得充分支持與訓練，才能有效推動 AI 教育。蘇格蘭的課綱檢討週期，正提供了一個可以直接把這件事做對的機會。各桌在討論採用議題時，最迫切且一再重複出現的發現，都與勞動力有關。
愛丁堡大學（the University of Edinburgh）的 Data Skills Gateway 已在蘇格蘭各地觸及超過 13 萬人，涵蓋學校、學院、大學與職場。這種規模與涵蓋範圍的計畫，展現了哪些事情做得到，也凸顯了哪些成果正面臨風險。與會者明確表示，持續投資於資料與 AI 技能，不是教育預算的問題，而是產業策略的問題。具備資料與 AI 素養的勞動力，是兩個政府 AI 議程中其他一切得以實現的前提條件。
少了這一點，基礎設施。浮現出的回應偏向務實，而非規範式。評分框架的設計應獎勵學生進步幅度與獨立思考上的可見提升，確保原創作品的價值，不會因為輕易取得 AI 生成內容而被削弱。
同樣地，批判性思考，以及檢視、質疑並將 AI 輸出置於脈絡中的能力，也應被視為教育本身的核心目標，因為這些都是將與這些工具共同生活、共同工作的世代所需的基礎技能。
醫療中的 AI：比起演算法，制度更重要
有關醫療的討論一再回到一個明確且務實的結論：要在臨床場域有效導入 AI，首要挑戰不是技術，而是制度。
核心問題與其說是演算法表現得好不好，不如說是醫療體系是否具備組織上的敏捷性、勞動力能力，以及服務設計能力，來真正善用這些工具所能提供的價值。各桌討論普遍強烈認同，AI 應支援並提供臨床判斷參考，而不是取而代之；而且在做出具有重大影響的決策時，病人與公眾必須能夠信任，過程中仍有真人以實質方式參與其中。
與會者強調，醫療中的 AI 框架必須明確反映這項區別，並依照行政、診斷與介入用途各自的風險與責任，採取不同標準。
醫療 AI 的問責缺口
討論中辨識出目前政策尚未充分處理的兩個結構性缺口。第一個涉及 NHS 醫療服務與學術研究機構之間的知識流動。
雖然雙方之間有共享資料，也產出了研究成果，但這些發現並不總是能可靠地回流，用來指引臨床實務。多個表格將這種動態描述為一種「榨取式」關係，並建議資料共享協議應更明確要求，將研究成果轉譯回服務改進。第二個缺口與問責有關。當一項由 AI 輔助的臨床決策導致傷害時，責任往往難以釐清。
雖然 GDPR 第 22 條對人類 With Public Health Scotland 預測蘇格蘭整體疾病負擔將持續增加，例如到 2044 年 COPD 盛行率將增加 63%²，且蘇格蘭最貧困社區的死亡率明顯更高，與會者指出，AI 驅動的照護路徑重設具有顯著潛力，可大規模改善醫療結果。至於 AI 應該走多遠，包括在手術等情境中的運用，並沒有得出定論。
各表格反而一致認為，相關原則應是「相稱性」（proportionality），也就是採取一種立基於情境、風險與影響的方法，並仔細考量在每一個具體臨床情境中，具意義的人類監督究竟需要什麼。主題二：採用與應用 圖片來源：Callum Bennetts
² Public Health Scotland，《Scottish Burden of Disease: Future prevalence and burden of chronic obstructive pulmonary disease》（2025 年 3 月）對重大自動化決策的人類參與要求；與會者強調，在人類判斷與演算法判斷日益交織的臨床環境中，這在實務上究竟意味著什麼，仍然缺乏清楚界定。現有立法並非以臨床 AI 為前提而設計。
因此，數個小組呼籲應提供更清楚的解釋與指引；
不是要削弱人類監督，而是要界定在人類監督於當代臨床場域中，應如何具備實質意義地參與。
建議
英國政府
持續投資資料與 AI 技能，將其視為產業戰略承諾，而非可有可無的教育支出
將 AI 教育納入學校課程，並為教師提供足夠的培訓與支援，使其能有效授課
建立一套國家級的健康照護 AI 架構，明確區分行政、診斷與介入用途，並依各自的風險與責任訂定相應標準
投資建立機制，確保使用 NHS Scotland 資料進行研究所得到的相關發現，能回流至 NHS，為臨床實務提供參考
蘇格蘭政府
- 檢討由藥品暨健康產品管理局（Medicines and Healthcare Products Regulatory Agency, MHRA）負責的 AI 健康應用監管核准流程，確保該架構能跟上面向消費者的健康工具部署速度
- 檢討 GDPR 第 22 條在醫療與其他高風險 AI 情境中「人在迴路中」（human-in-the-loop）要求的實際適用情形，並在 AI 輔助資訊所影響的臨床決策造成或促成傷害時，建立明確的責任歸屬機制。
主題三：倫理與治理
倫理與治理場次把當天最廣泛的問題攤開來談：強大的機構應在什麼條件下被信任，得以掌握關於人們生活的資料？而公眾又應在回答這個問題上扮演什麼角色？採用場次探討的是 AI 工具如何部署於健康照護場域；治理場次則轉向更前一步的問題：那些工具所依賴的資料由誰控制，又應在什麼條件下授予存取權？
結構化討論中浮現出三個子主題：健康資料治理、兒童網路安全，以及資料分析在公部門決策中的使用。
在這三場討論中，持續浮現出同樣的訴求：AI 的治理應由價值觀與公共問責來驅動，而不是由目前居主導地位的財務誘因來左右。
《Governing the Future: Recommendations from the Edinburgh Data and AI Exchange 2026》
「沒有資料，就沒有 AI」
愛丁堡大學（University of Edinburgh）人口健康科學學院院長兼 Usher Institute 所長 Cathie Sudlow 教授
關於 AI 與社會的常設公民審議大會
治理場次中最重要的發現，也是整天活動最重要的發現，出現在多個討論桌上：與會者各自獨立地呼籲，應設立一個關於 AI 與社會的常設公民審議大會。
這項訴求並不是要一次性的諮詢，而是要建立一套可持續、具備資源支持、長期運作的機制，讓最受 AI 決策影響的人，能在形塑這些決策的過程中，真正且持續地扮演角色。愛丁堡大學在審議方法方面具備既有專業，也有與政府合作推動公眾參與程序的實績，因此很適合擔任此類機制的制度合作夥伴。
健康資料：界定誰可以存取，以及在什麼條件下存取
有些與會者質疑，是否根本不應允許企業存取，或者存取權是否應保留給學術機構。這是一個複雜且細緻的議題；雖然這場討論並未在此點上得出任何明確結論，但它凸顯了透明度、充分討論與指引的必要性。
另一項被提出但同樣未獲解決的挑戰是：當某個 AI 模型是在安全資料環境中，以服務使用者的資料訓練而成，之後要把它部署成現實世界中實際運作的模型時，該如何保護這些服務使用者的隱私與機密性？這需要持續投入研究，並據此發展存取框架與指引。蘇格蘭擁有一項重要的研究資產：其縱向健康與照護資料。
第三場會議凸顯了各方對於應如何規範資料存取原則的廣泛共識，同時也承認仍有一些持續中的技術與治理挑戰需要解決。資料可被使用的目的，應納入一套界定明確且透明的框架之中。各桌討論了不同同意模式所涉及的問題，以及必須透過讓公眾參與討論其個人資料如何被用於研究，來進行溝通與參與的必要性。
部分與會者表示，公民應該能夠存取自己的紀錄，並行使更正權。至於營利組織的資料存取，討論桌提出了「三重底線測試」（triple bottom line test）作為務實的框架。任何此類存取，除了商業利益之外，還必須展現更廣泛的社會效益，並對科學發現有所貢獻。僅有商業回報，並不足以構成正當理由。
將兒童納入其自身線上安全的設計
針對兒童線上安全的各桌討論，最後匯聚出一項偏向務實而非理想化的結論。兒童是數位原生世代，他們所穿梭的線上空間，往往連許多成人，包括政策制定者在內，都未必真正理解。他們知道平台如何運作、如何繞過限制，以及其中的社交動態是如何形成的。
若在沒有他們參與的情況下設計保護措施，產生的規則就無法貼合他們實際經歷的現實。多個討論桌都呼籲，應讓兒童成為線上安全框架設計中的真正參與者，不是在決策做出後才徵詢意見，而是在設計過程中就納入其中。
也有若干討論桌呼籲設立跨司法管轄區的監管機構，可比照英國民航局（Civil Aviation Authority）或英國藥品暨健康產品管理局（MHRA）的模式，制定不論平台總部設於何處都適用的共同標準，並對不遵循規範者施以具實質意義的後果。凡是在蘇格蘭與英國營運並從中獲利的平台，都必須遵守蘇格蘭及英國的兒童安全法。
各桌的看法都很直接：如果他們不這麼做，就應面臨禁令或高額罰款。
建議
英國政府
建立更完善的機制與指引，規範商業部門取得蘇格蘭健康資料的方式，以確保在商業利益之外，還能同時兼顧社會效益以及對科學發現的貢獻。
建立明確框架，區分不同類型的公共部門決策，以及資料分析在各類決策中適合扮演的角色，並強制進行影響評估，同時設立政府使用中演算法工具的公開登錄制度。
蘇格蘭政府
建立一個常設的 AI 與社會公民審議大會，提供持續且充足的資源支持，並由愛丁堡大學（University of Edinburgh）擔任其制度夥伴。
與國際夥伴合作，針對那些在英國營運獲利、卻未遵守兒童安全標準的平台，制定並執行跨司法管轄區的後果，將法規遵循視為市場准入的條件。
委託研究在安全資料環境中使用資料訓練 AI 模型所帶來的隱私風險，並確保研究結果能反映在資料存取政策中。
建議：資料應該為公共決策提供資訊，而不是替它做決定
針對公共部門使用資料分析的討論，逐漸聚焦於一項原則：大規模資料分析應該協助公共部門決策；
然而，它不應該直接產生決策。領域專業知識與人類判斷仍然不可或缺，因為脈絡與價值判斷的重要性，並非模型能夠完全掌握。多個討論桌都指出，政府應透過透明，而非單方面宣稱，來展現其可信度；其中丹麥被引為一個例子，說明演算法決策如何能夠做到可見且可被究責。
具體提出的機制包括：政府使用資料分析時必須進行影響評估、建立政府各部門所使用演算法工具的公開登錄制度，以及明確限制哪些類型的決策不得主要依賴自動化分析。3.
對蘇格蘭政府（Scottish Government）而言，優先事項包括：將具備資料與 AI 素養的勞動力視為產業策略上的必要條件、以公共利益為優先的健康資料治理、把 AI 教育納入課程，以及為資料基礎設施訂定明確的環境標準，確保大規模投資具備真正的公共正當性。
結論
資料與 AI 交流會（Data and AI Exchange）在三個主題上提出了明確發現，而來自非常不同部門與觀點的各桌討論之間，也展現出高度一致性。
凡是有共識之處，都已反映在本報告各處的建議中。
凡是沒有共識之處，各主題章節也都坦率說明。
對英國政府（UK Government）而言，訴求重點在於：與既有政策雄心相匹配的基礎設施投資、能跟上部署速度的健康領域 AI 監管架構、確保英國與蘇格蘭價值觀能在歐洲層級進行的基礎 AI 發展中被代表的國際參與，以及一套持續、資源到位的 AI 公共審議機制，讓最受這些決策影響的人，能真正參與塑造這些決策。
本報告正是本於這樣的精神提出這些建議。
這些建議不是定論，而是一套經過審慎考量的訴求，建立在真實的跨部門審議基礎之上，而各級政府現在有機會據此採取行動。良好的 AI 政策不會只從技術專業中自然產生。
它需要的，是資料與 AI 交流會原本就旨在開啟的那種廣泛、以證據為基礎的公共對話，而本報告也意在延續這場對話。當前浮現出的優先事項已相當明確：
致謝
若沒有 99 位參與者在 2026 年 3 月 26 日為資料與 AI 交流會付出的時間、專業與坦率意見，本報告不可能完成。
本次活動由 Oliver Escobar 教授設計並主持，他在審議方法上的專業，形塑了當天的活動形式與最終產出的品質。主持團隊由受過訓練、並由 Escobar 教授督導的學生主持人組成，確保每一桌的意見都被聽見。
資料與 AI 交流會由愛丁堡大學（University of Edinburgh）、DDI、GAIL 與 Stakeholder Relations 團隊共同籌辦。
活動於愛丁堡未來研究所（Edinburgh Futures Institute）舉行，特別感謝愛丁堡未來研究所所長 Marion Thain 教授。
每場會議的開場專家講者，為結構化討論提供了證據基礎，對形塑當天展開的討論至關重要，我們感謝他們撥冗參與。
他們包括：
基礎設施
愛丁堡大學工程學欽定講座教授暨 APRIL 主任 Themis Prodromakis 教授
愛丁堡大學 EPCC 主任 Mark Parsons 教授
愛丁堡大學多語自然語言處理講座教授 Alexandra Birch 教授
採用與應用
愛丁堡大學資訊學院計算機教育個人講座教授 Fiona McNeill 教授
Qualifications Scotland 數位學習與發展經理 Theodore Pengelley
愛丁堡氣候變遷研究所氣候夥伴關係主管、Scottish Climate Intelligence Service 策略總監 Jamie Brogan
愛丁堡市議會住房與無家者服務總監 Derek McGowan
愛丁堡大學健康資訊學與資料科學教授 Julie Jacko 教授；人口健康科學學院與 Usher Institute 首席學術官；以及 CMVM 創新與參與學院院長
愛丁堡大學外科與資料科學教授、醫學資訊中心共同主任 Ewen Harrison 教授（OBE、FRSE、FMedSci）
愛丁堡大學資訊學院外科與介入機器人研究群主任 Mohsen Khadem 博士
倫理與治理
愛丁堡大學人口健康科學學院院長暨 Usher Institute 主任 Cathie Sudlow 教授
愛丁堡大學國際兒童保護研究教授暨 Childlight 主任 Deborah Fry 教授
愛丁堡大學社會與政治科學學院資料與社會資深講師 Morgan Currie 博士
資料與 AI 交流會於 2026 年 3 月 26 日在愛丁堡未來研究所舉行；該研究所透過跨領域研究、教育與合作，致力於因應複雜的全球挑戰。
整天的活動分成三個主題場次進行：基礎設施（Infrastructure）、採用與應用（Adoption and Applications），以及倫理與治理（Ethics and Governance）。每個場次都採用相同的結構。先由專家簡報引介各自的主題，接著參與者分散到 13 張討論桌，每桌根據不同的 provocation 進行討論，也就是一種開放式提示，目的是讓既有假設浮現、引發探問，並看出真正存在分歧的地方。
一開始先由兩桌配對進行討論，先建立面對面對話的條件，再擴展為整桌討論。每張桌子都提出三項具體的政策行動，寫在卡片上。這些卡片會張貼到共用牆面上，並由引導團隊即時分群整理；若有重複的行動，也會特別標示，以顯示共識最強之處。
活動最後，由每桌推派一位發言人進行一分鐘的全體報告摘要，接著由 Escobar 教授綜整牆面分群後浮現的主要主題。現場引導者為受過訓練的學生引導員，由 Escobar 教授督導；同時也以掛圖紙記錄各桌整天討論的關鍵想法。
行動卡片、掛圖筆記、全體報告摘要，以及 Escobar 教授的結語綜整，共同構成本報告的證據基礎。
附錄：方法論
關於審議方法論的延伸閱讀
Escobar, O. (2017). Public Dialogue and Deliberation: A communication perspective for public engagement practitioners. University of Edinburgh, Edinburgh Beltane. Escobar, O. and Elstub, S. (eds.) (2024).
Climate Assemblies: New civic institutions for a climate-changed world. De Gruyter Brill. World Health Organization (2023). Citizen engagement in evidence-informed policy-making: A guide to mini-publics. WHO.
附錄：出版資訊
<https://www.ed.ac.uk/ai>
活動攝影：Chris Scott
愛丁堡大學攝影：Andrew Perry、Callum Bennetts、Chris Duguid、Hufton & Crow、Sam Ingram-Sills（Whitedog Photography）
設計：Hot Tin Roof
本報告部分內容的製作使用了 AI 工具
出版日期：2026 年 5 月
愛丁堡大學為慈善機構，於蘇格蘭註冊，註冊編號 SC005336