研究與 AI 導入支援

SRI 提供從資訊整理、系統設計、驗證到運行的全方位支援，涵蓋研究、事業、教育及公共領域的 AI 應用。我們不以導入為唯一目的，而是優先明確待解決的課題、可利用的證據（Evidence）以及人類應保留的判斷權。

支援方針

單純導入 AI 工具並不會自動提升業務或研究品質。我們將目標、數據、權限、確認流程乃至於失敗後的復原機制，整合為一套完整的運作系統進行設計。透過小規模原型驗證後，再逐步擴大應用範圍。

L1｜一般與組織端

提供 AI 素養培訓、業務梳理、企業內部知識結構化、提示詞（Prompt）與工作流設計，以及小規模原型開發支援。目標是建立能於日常業務中持續運作，且負責人能理解其運作機制的狀態。

• AI 導入前的業務與課題梳理
• 內部文件與公開資訊的知識庫化
• 生成式 AI 的品質標準與確認流程
• 教育與培訓計畫
• 多語系內容營運

L2｜研究者與 R&D 端

提供文獻與證據對應、研究假設結構化、反例探索、實驗支援系統、技術調查，以及研究成果的多語系發布支援。我們設計的流程能確保使用者可回溯至原始根據，而不將 AI 的輸出結果誤認為研究成果。

• Evidence 資料庫與文獻回顧
• 概念與數學模型整理
• 研究用 AI Agent
• 預印本（Preprint）與技術文件編輯
• 利用公開數據進行分析與視覺化

L3｜公共與國家規模

針對涉及多方利害關係人且具長遠時間維度的課題，如區域發展、教育、醫療福祉、交通、政策及長期技術戰例等。我們不單純自動生成單一解法，而是構建包含多種情境、影響範圍、停止條件與問責制度的決策基礎。

• 公共數據的整合、視覺化與多語系化
• 政策與制度情境比較
• AI 治理與可審計性
• 長期社會與文明系統設計

標準流程

1. 諮詢：確認背景、目的與限制條件
2. 課題定義：分離由 AI 處理的部分與由人類判斷的部分
3. 證據確認：確認可用資料、品質、權利及機密性
4. 小規模原型：在限定範圍內驗證運作與風險
5. 評估：不僅評估精準度，亦包含負載、安全性與可解釋性
6. 階段性導入：配合監控、停止與復原程序進行運作

不提供的服務

我們不提供 AI 醫療診斷、個別法律判斷、投資決策替代方案，亦不提供無根據的自動化決策。我們不會使用保證成果的措辭，也不會將未經驗證的獨自理論作為既定事實用於導入決策。

諮詢管道

請在整理好目標業務、面臨的困難、目前使用的資料以及預期時程後與我們聯繫。初次諮詢時，請僅分享概要資訊，切勿傳送機密或個人資料。