議題地圖

「議題地圖」是 SRI 用於從結構與時間維度，而非僅憑新聞熱度來整理所面臨問題的入口。我們不預設導入單一技術即可解決問題，而是同時考量技術、人類、制度、資源與責任之間的關係。

AI 與決策

隨著 AI 從文本生成進展到提案、規劃與執行，發現錯誤、停止權限、日誌紀錄以及問責制度變得愈發重要。核心課題不在於「是否使用 AI」，而在於應委派哪些權限、人類應保留哪些判斷力，以及在發生錯誤時由誰負責修正。

• 代理人的權限與停止條件
• 處理多個 AI 意見分歧的方法
• 人類核准程序形式化的風險
• 判斷依據與執行紀錄的保存

研究與知識基礎

論文、公共數據、新聞、組織內部文件及社群媒體，其形式與可信度各異。僅僅收集 URL 並不足以構成知識。我們需要一個能保留來源、發行者、更新日期、目標區域及反證資訊，並能從證據 (Evidence) 追溯至主張的基礎架構。

教育與能力養成

若僅依賴能生成答案的 AI，將無法培養出提出問題、驗證根據並負責任地做出選擇的能力。我們需要的不是一種代替學習者完成課題的機制，而是一種能使思考過程視覺化，並促進對話與重新審視的支援系統。

醫療、福祉與生活支援

在資訊整理、說明輔助及多語溝通方面具有巨大潛力。另一方面，必須避免 AI 取代診斷或專業判斷、不當使用個人資訊以及對 AI 的過度依賴。建立與專家的連結並明確界定使用範圍是不可或缺的。

區域與公共數據

將交通、人口、產業、防災及文化資料等公開數據，轉換為居民、訪客與決策者易於理解的形式。我們致力於建立一個多語種的資訊基礎架構，在進行全國性比較之際，不抹滅地域特有的現況，並能追溯至原始出處。

智慧財產、研究與產業

AI、量子技術、能源與機器人技術的進步，需要同時考量研究成果的公開與保護、共同研究、標準化以及安全保障。我們將探討短期權利化與長期知識共享之間的平衡。

文明系統與長期未來

當技術、制度、能源、教育與媒體相互作用時，社會的選擇可能性將如何改變？我們探討的不僅是短期的效率，還包括不可逆的影響、世代間責任，以及旨在留下不同未來可能性的設計。

三個時間維度

此地圖並非最終定稿，而是一份隨著證據 (Evidence)、研究成果及社會現況不斷更新的工作地圖。