近年來，氣候變遷與極端災害事件頻繁，災害管理正面臨前所未有的挑戰。為提升政府在災前預警、災中應變與災後復原等階段的整體效能，運用人工智慧（AI）輔助決策、整合資訊與模擬風險，已成為全球政府積極探索的新方向。
台灣擁有高度密集的災害資料與技術基礎，如何進一步系統化地推動AI在災害管理的應用，將是行政部門的重要任務。以下是四項具體可行的推動策略，從平台建設到人才培育，逐步建構更智慧且具備前瞻性的災防治理體系。
一、推動AI模型與開放資料的共用平台
設立災防AI模型資料庫及共用平台（如災防版AI-Hub），鼓勵各機關與學研機構共同開發、重複利用、持續優化模型。此一平台不僅能整合各單位已有的AI應用成果，也能促進AI模型與資料集的標準化、模組化與可遷移性，降低開發重工與重複投資的問題。
透過開放共享，災害監測、預測與資源調度等AI模型能更快進入實務應用，提升政府整體反應速度與應變品質。例如山區新生崩塌或堰塞湖偵測模型、淹水模擬AI工具、災情影像自動判釋技術等，皆可藉此平台加以整合與優化。
二、推動跨部會資料整備與標準化
災防資料常分散於各部會，應透過資料治理機制整合氣象、水文、地質、土地、交通等資料，並制定統一的資料格式與API標準，利於AI應用。
現行各部門對資料的蒐集、定義與保存方式不盡相同，造成AI開發過程中需要大量前處理與轉換。若能在現有open data的基礎上，推動跨部會的資料標準化與交換平台，不僅可提升資料品質與時效性，也可促進資料的跨域應用與分析能力。
此外，建立層級化的資料存取權限與匿名化處理流程，亦有助於在保障資訊安全的前提下，提高資料開放程度，加速公部門AI技術的導入與擴散。
三、設立跨部門災防AI工作圈或協作平台
參照「行政院開放資料推動小組」模式，由災防辦公室主導成立「AI災防應用推動小組」，納入內政部、經濟部、交通部、農業部等災害主管機關，定期討論需求、進展與技術瓶頸。
這類跨部門的常設性協作機制，能夠聚焦共同問題、集結資源、建立共識。例如針對AI預測模組在資料串接、效能驗證與操作介面上的需求差異，可透過此平台進行討論與調整，確保模型能實際落地運作。
同時，也能作為與產學研界連結的橋樑，舉辦工作坊、黑客松、技術分享等活動，活絡公私部門的技術交流與資源對接。
四、強化基層同仁AI素養與協力團隊機制
支援地方、NGO與基層機關，培養同仁AI素養及配置AI應用人才，例如透過各大學「災防輔導團隊」模式協助地方政府。
AI不是取代基層人員，而是成為其工作的「智慧助理」。因此，如何協助第一線人員理解AI工具的應用方式與限制，是推動AI災防落地的關鍵一步。透過簡單易懂的培訓課程、實作工作坊與案例演練，可逐步提升基層公務員的數位韌性與協同能力。
此外，導入大學、研究機構與科技新創組成的災防駐點團隊，亦可彌補人力不足與技術落差，形成「中央資源 + 地方場域 + 科技能量」的良性互動模式。
結語：讓AI成為防災治理的加速器
災害管理是高度跨域且即時應變的挑戰，而AI正是協助政府突破資料限制、提升決策效率的關鍵工具。透過制度化的推動策略、完善的資料與模型平台、部會間的協作機制，以及基層人才的養成，我們將有機會打造出更具前瞻性與行動力的智慧防災體系。
讓AI不只是實驗室裡的科技，而是日常災防工作的實用助力——這是我們共同努力的目標。
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