像疫情的時候，大家可能有孩童家庭補貼有領過 1 萬元，或者是五倍券，這些都要動到很多不同的組織，但是像這些都在數位部，我們就很容易發 6,000 元給大家，就直接用本來的系統，產業這邊透過金融、電商去整合，安全這邊確保資安沒有問題，參與這邊確保無障礙沒有問題，這三個全部加起來，我們做了這套系統之後，以後再要發 6,000 元或者其他的，我們跟網站一樣直接來用這一套就好，改幾個規則、logo，就不用從頭再建立，所以這個對於數位變成公共建設這一件事是至關重要的，這個是好處。
因為其實不太多國際的先例，所以很難比較出什麼壞處，但是硬要說的話，因為一開始的同仁各自來自完全不同體系，所以做事的方法、用詞、法規花很多時間來磨合，但是到現在也磨合差不多了。
您的意思是可能有一些機密性，像國防部？
應該還好，因為我們在資安上有一個概念，你要防守的表面越小越好，最好只有一把實體的鑰匙或者是其他身分認證的方法，其他的部分你都要假設，那一句話叫做「你的攻擊方，你要假設你整套系統的原始碼他都已經知道了」，為什麼？因為你如果假設它不知道，你要防守的那個表面就變得非常大，這些程式碼都不能曝光、被拷貝等等，但是程式碼是非常容易被拷貝的東西，你要防守這麼大的程式碼，結果要保護的秘密只有這樣一點點，這樣是不對等的，你要保守這麼一點點秘密，卻要防禦這麼大的程式碼不被知道，這樣不經濟。
所以說，程式碼要設計成即使他知道了，也沒有辦法破解，你只要防守最小的那一點，你的身分認證方式，或者像 T-Road 安全的閘道就可以了，這樣的情況之下就不需要秘密，過程中只要是大家都在用的開源軟體，這些都不妨公開，所以資安跟開源是沒有必然衝突。
「The enemy already knows the system」，相對的就是你要縮小你需要防守的那一個攻擊表面，也就是人家要打哪一些地方，你如果是要保護全部的程式碼，人家都不能知道，你要防守的那個表面太大了，也不容易防守，但是如果你只是那個程式碼都知道沒有關係，但是就算知道也打不進來，你需要防守的只有做身分認證或者是簽章這麼一點點而已；愛沙尼亞從頭到尾的程式碼大家都知道。
就是因為大家都知道，而且也持續很久的時間，所以對於我如果是一個駭客的話，我良久選擇，一個是發現裡面有漏洞、有通報，還可以拿獎金，甚至可以在愛沙尼亞政府就業，這個對我有好處，或者是我不告訴他，我試著去攻擊，但是我攻擊也不一定就攻擊得住，因為是三重防衛，因為你打破了一重，另外兩重來擋著，而且就曝光了，你這個攻擊就失效了，所以你只要有三重或者是多重的防衛，人家拿到漏洞之後，想一想說不定是通知，這個是主要的想法。
是一樣的。等於這個地方就是這三道門擋住，比起你除了這三道門把進來的人擋住之外，你還要賭他不知道你的別的磚牆、其他地方有沒有漏洞跟鑽進去的地方，根本不用走門，這個太難防守了，所以你不如設計成非得走這三道門不可，旁邊的藍圖都公開，沒有干系。
對，像愛沙尼亞很有名，一直都是這樣設計。
對。
對，我們現在有一個講法叫做「零信任」，以前是如果信任你，你進了我這個大門，就隨便移動了，零信任是不管在哪裡、用什麼設備，都不信任你，就算是部長簽個公文，我每簽一份公文就要在手機上壓我的指紋，確認我的身分，我的手機設備也要確認沒有被篡改，我的連線方式也要計算這一秒是不是從臺灣連線、下一秒是不是跑到別的地方去，這三道門都把關到，我才能簽一份公文，而且簽完之後才可以做認證，這個叫做「永不信任、持續驗證」，這樣的情況之下，哪一道門被打穿了，另外兩道還是卡住。
以前不是這樣子，以前好比像我只用帳號密碼，然後密碼如果外洩了，那就到處都可以進去，這樣人家就不管開放或者是不開放，就挑弱點攻擊就好了，要設計成說一定得透過這樣的方式，而且只打破其中一道門就會觸發警鈴，這個時候可以跟全世界說只採用這個架構，也沒有關係，因為就算知道了，也是沒有辦法。
就是生物特徵、設備、行為模式。
但是要切換到這個架構，也是最近的事，所以相當多的地方還沒有導入這個系統，如果確實是惡意駭客的話，看到這種防守，他就去挑別的目標了，更容易攻擊的目標，因為這種架構要花太多時間了。
當時我們只納管連結到公務網路的設備，阻止它傳電腦病毒，但是像你剛剛提到的火車站外面設備是廣告看板，當時是不被納入到公務網路，雖然用的地方是台鐵的地方，但是並沒有連到火車設備，但是人家就挑你弱的地方打，不在乎電腦病毒打不打得進來，只要心理病毒大家看到訊息就感染了。
所以我上任後的第一份公文就是說像這種有傳播性質的，在公共場域裡面，也要比照很像公務機關一樣，把它納管，從那之後，像今年 3 月小英也有訪美，我們也受到相當程度的攻擊，但是這次就沒有上新聞，所以有納管、聯防之後有擋下來。
對。在政府機關的場地裡面，有傳播能力的設備也納入資安法的管理裡面，但是這個在外面就比較看不出來我們的成績，所以我們有一個講法：「沒出事代表有做事」。
對，場域裡面有傳播能力的設備，也納入我們資安法的範圍當中。
是。
零信任大概是各國開始重視，我們部成立之後，我們就全面推，到明年年底前，所有有全國個資的這些機關都要導入零信任。
健保目前倒沒有看到，戶役政資料的案子是大家比較會討論的。在那個案子出現之後，內政部也修改了辦法，變成一定要透過像 T-Road 安全的方法傳輸，光碟片就不再提供了。
因為所謂內鬼，就像剛剛講到的，生物特徵也許相同，但是設備跟行為模式可能會不同，所以闖過一道門，另外兩道還可能擋得住，平常假設是一份份公文簽，但是突然間今天一次簽 1 萬份不存在的公文，這個時候我的行為模式就改變了，行為模式就被擋住。
而且還有一個問題是，如果這個內鬼被行為模式擋住了，他的身分就曝露了，因為他的生物特徵是本人才有，所以也不能再冒充別人的密碼，不但被擋住，而且一定被抓到，這個時候所承擔的風險、成本就變高了，以前是你試別人的密碼幾次也不會被抓到，單一次攻擊的成本就很少。
對，這是一個方式，另外還有跟全世界民主陣營聯防，我們看到什麼蛛絲馬跡通知給其他人知道，他們也碰到以前類似的事情就可以一起解決。
像資安聯防有一些例子，像去年 8 月的時候，數位部的官網也上線了，當時也有一些像總統府、國防部的官網都被癱瘓、連不上，他們都沒有受影響，原因是因為我們去跟包含美國的一些雲端廠商、全世界在 IPFS 的 web3 社群，任何人不想看到我們的網站被打垮，都可以捐一點我們自己的硬碟、頻寬來備份，只要有足夠多的自願者，包含剛剛講的美國的雲端廠商一起來幫我們聯防，這樣攻擊的火力就沒有辦法癱瘓掉我們的網站，這樣的做法是聯防的做法。
差別是我們的網站有備份到所有全世界願意聯防的機器，其他的官方網站只有那一台機器，所以當那一台機器的吞吐量小於攻擊量，有點像一直打同一通電話，那個電話有好幾個分機、接線生，只要找 100 個人不斷打電話，還是癱瘓掉，但是我們這邊是分散到全世界，所以沒有辦法癱瘓掉。
現在把這一套「靜態化網站」做法，我們把網站分成兩個部分，我們把每個人來看網頁一樣的部分都變成是靜態的檔案，可能是每分鐘才更新一次，以前是每次有人來的時候就要重新算一個頁面給他，我們現在是每一分鐘的時候，所有的人來看都是同樣的版本，現在這樣的情況之下，就不需要耗費我們這邊計算的資源，這一分鐘裡面任何人來，看到的都一樣。
以前機關的網站很多沒有用這個架構，所以變成有多少人來就要算多少次，一下子就被癱瘓了，這個架構已經有分享出來給各部會的朋友知道，以我所知，很多 9 成 5 都布署類似這樣的系統，所以到今年 3 月的時候，雖然有這樣的攻擊，但是沒有把任何的網站癱瘓。
對，因為我們官網是任何人看都是一樣的部分，一定是公布的。動態的部分是每個人來申請會不一樣的部分，那個當然另外處理，那個不可能交到別人的機器上。
我想滿大的一個差別，以前很像政府開發一些軟體，社群自己也開發一些，這兩個中間沒有很固定的交流，現在這兩方面的人，很多都是也有社群的人、g0v 的人直接進來我們這邊，我們的人也會一起去民間分享，像我們的網站架構，我們主導這個工程師，就在民間的 WebConf 對外發表，所以這個情況之下，以前很像只有政府裡面的人才可以決定這個架構性的事情，但是現在是民間的任何人已經知道我們怎麼想，隨時都可以跟我們聯絡、提出更好的想法，這個也是一種民主化，雖然不是投票的那一種，但是也是把關於大家的事情決策權，一定程度分散到大家的身上，確實我覺得有比以前好很多。
我們這個領域比較沒有這個問題，是因為你人不管是在裡面或者是外面，我們做的事情本身，這些程式碼跟這些資料都是公開的，所以就不會有你人進裡面之後，反而事情不能對外面講的這個問題。反而進了裡面之後，可以促成更多的程式碼跟更多的資料對外公開，在外面的人也不會因為在外面，就不能貢獻這些公益性質的應用。
相反的，因為貢獻在裡面有認識人，可以更快知道如何扣合國家政策，所以溝通的成本兩邊都減低，依賴的是這個透明性，如果沒有這個透明性，才會有你剛剛講到的，外面的人進來之後，外面的力量削弱的問題。
有不少外面的朋友，每個月常常都會看部務會議的逐字稿，我作為部長決定哪一些事，他們都看得到，我看到什麼簡報，他們都看得到，除了有一些真的是涉及國家或者是外交機密的，那個只講原則，而不講細節，但是如果是我們自己就可以做決定的事，在部務會議都可以看得到。
我們這邊的情況一直都是這樣，開源最活躍的貢獻者，不一定是在台積電等最大的公司或者是供應鏈，很多都是新創或者是一些小規模的團隊，他運用開源，所以可以省下很多費用，這個對中小企業或者是新創非常重要，但是取之於開源，也願意貢獻出來，所以中小事業為主的，現在還是這樣子。
要改變這個情況，我們就要建置一套有系統的方法，去讓公部門協調出這些民間事業，要實踐這些開源的場域，也就是只要願意開源出來，我們現在有一個叫做「公民科技試驗場域」的做法，所以像我們今天講的無障礙，也就有一些朋友說他想要有個友善行人空間的社會溝通平台，或者公托的申請數位流程，這些他們都願意用開放的方式來做，但是他們需要媒合一些地方政府，讓這些地方政府願意先試用看看，沒問題才透過總統盃黑客松變成全國的。
所以先前是坡比較陡，不然就是全國性的，像總統盃黑客松，不然就要自己想辦法找錢在你家附近試試看。現在等於是縣市政府願意出來扮演中間的角色，然後變成公民科技試驗場域，我們媒合這些好的開源中小型事業，在他們那邊試驗開源的做法，所以這個是主要的差別。以前縣市政府推開源，比較不是由上而下的政策，因為那時候還沒有數位部，所以也沒有一個開源的主管部會，常常是一個地方政府自己有資訊局，或者是有數位治理局之類的。現在因為上面有一個數位部，所以這兩個資源就可以串起來。
運用開源比較沒有改變，但是貢獻出來的這件事，現在的誘因就比以前多。
我想有兩個，一個是由於最近幾個大的趨勢，包含 web3 跟 AI 都是以開源為主，這跟以前不一樣，以前是我們做軟體、硬體的預設不同，軟體可能想要開源，但是硬體因為附屬於特定的硬體，開源了也未必有這麼大的好處，臺灣畢竟硬體是特別強的，所以這個參與的程度有限。
但是現在不是，現在你硬體的，如果你做品質檢測，你要用 AI 的視覺化模型，那個模型都是開源的，你要調整的時候也很容易用開源的方式貢獻出去。所以用 AI 跟 web3 這兩個領域裡面，你要特別找不是開源的，還要找一下，不然要用到的都是開源，這個時候就算是硬體廠商，只要用得是 web3 或者是 AI 就自然產生關聯。
現在的 web3 主要解決的是如何跨境來做身分認證，如何跨境來做 NFT 這種簽名卡的跨境交換跟流通等等，當然之前也有過很多比較是炒作性質的，但是炒作性質到今年大概就沒有了，所以現在還留在 web3 大概都像我們要做公共建設的事情，讓跨境的公共建設更容易彼此對接，這個是目前 web3 的方向。
對，以前不同，現在等於 web3 也好，AI 也好，把這兩邊接在一起。
應該都有成長，不過這個是問他們比較瞭解。
有一個滿重要的是，我們在自己示範的方式去證明給其他部會看，開源不表示比較不安全，絕大部分其他的部會不採用開源，或者不敢大量採用開源，很大一部分是沒有人出來打包票說開源的這一個元件、這一個版本是安全的，以前沒有人打這個包票，所以他們當然也不太敢用，數位部自己先用，用了也透過一些資安測試都沒有問題，我們就出來打包票說這個沒有問題、可以用，這個時候其他的部會才會願意來用、來改。
舉例來說，我們自己都把我們的原始碼都放在 GitHub 上，甚至我自己用的 AI 語言模型，我也是放在一個叫做「HuggingFace」上，也就是類似 AI 界的 GitHub 上，HuggingFace 的 CEO 很像昨天才貼了貼文說是內閣閣員竟然在他們的平台上開源開發 AI，所以當然是對他們很振奮，等於不會因為我們在政府裡，我們就不貢獻開源，相反的，到 GitHub 上，我們最近在做什麼都看得到。
滿重要的一點是，AI 是各行各業都要用，就像剛剛講到製造業做品質管理都有在使用，我們數產署有產業的輔導團，跟每一個各行各業的公協會成立產業推動小組，包含蒐集資料、建立模型、如何應用等等來輔導各行各業來用 AI，所以同樣不是讓權力集中到只有幾家大廠可以運用 AI，而是各行各業、微型中小事業也要能夠導入 AI、降低他們的學習成本。
另外，由於現在出現一種新的 AI，叫做「生成式 AI」，以前的 AI 是比較窄的，你訓練做什麼，他就做那件事，生成式 AI 是比較廣泛的，也就是沒有特別訓練出來做哪一件事，有些做得很好、有些做得不好，但是會亂講，讓你以為他做得好。像這種生成式 AI 要拿來應用的時候，就會出很多問題，這些問題我們怎麼樣去防範、評估、測試，就像剛剛講到的開源是全世界寫的，你怎麼知道都是對我們好的，說不定有人包藏禍心，因此就要有一個評測的單位去說「別的我不知道，但是這些可以用」，所以我們的工作是一樣的，也就是生成式的 AI 如果要導入翻譯等等這種應用，我們就要來評測，確保他不會一下子就被攻陷，可能會有額外的資安問題等等，我們就會做很多評測的工作。
除此之外，也有教育培訓，這個當然是一點，另外一點是我們自己也會在業務上開始應用，應用的方式是也是示範不是什麼東西都往 OpenAI 去丟，因為那樣的話，如果哪一天要訓練下一代的模型，丟過去的個資就變成訓練的材料，我們現在推廣的是地端（自己電腦上），像我自己的電腦就跑著 AI，我要回個信就可以叫他回，但是我的資料都沒有傳出這一臺電腦，這樣就比較沒有隱私的問題。
我昨天貼出來的版本是台大的實驗室，叫做「MIU Lab」，他們有 Open Source 出來，所以我就把它客製化變成自己可以用的版本，接下來也用自己的 mail、逐字稿來訓練它，它就會學我說話。台大這個也不是從頭做，而是從 Meta 的 Llama 2 來改，所以 FB 的 Meta 先試出英文的，台大把它訓練成會說臺灣的中文，然後我自己再客製化，把它變成特別能夠用我的稿子來回應。我之前也有訓練另外一個，但是那個只能用英文，我現在才開始訓練中文。
不太需要。其實只需要準備資料，剛好因為我累積了這麼多年的逐字稿，相同格式的資料很多，所以它看上去就接下去了。
當然希望可以是民主化的，也就是各行各業要運用的時候，最後如何運用是這個各行各業在現場的人一起決定，並不是很像大家都訂閱最大幾家公司，變成他們一決定，我們底下的人都不得不用、或者是不得不服從，這個是特別對於各種國家語言，包括 16 個原住民族、42 種不同的語言分支，或者台語、客語等等，你拿這些語言去問 ChatGPT，他就會跟你亂講，他會跟你說他在講台語，但是其實是廣東話。因此，這些語言如果不能用地端的方式來訓練，就會變成他們什麼時候想要支援再支援，這個對我們的發展是不利的，像我以前在 Siri 的時候，就很注重每個地方口音都可以跟 Siri 對話，不然每個人都要學一口標準的發音了，這個是關於誰的事、就要誰參與，被 AI 影響的人就要回過來影響 AI。
