AI 公務人才認定指引 Beta 版

白話整理

這份指引可以先當成一個訊號：AI 基本法公布後，政府不是只談原則，也開始把「誰要懂 AI、要學什麼、怎麼被認定、能不能登錄成專長」做成制度。

它目前主軸是公務體系，不是民間企業的直接義務。數發部和人事總處對外把公務 AI 人才分成政策、應用、開發三類，搭配學習路徑、課程模組、標準課綱、產業證照採認與公務 AI 共通核心能力認證。正式指引底層另保留 AI 研究人才，但這波真正先推的是前三類。

比較重要的是，它把 AI 能力拆得比「會不會用 ChatGPT」更細。政策人才要懂規劃、風險、法規倫理、資料治理、委外與驗收；應用人才要能把工具放進日常業務並看懂風險；開發人才要能處理模型、系統、串接、部署和技術審查。

先不要把它看成新聞稿

如果只看新聞稿，這件事像是政府發布一份 AI 公務人才指引。

但把 PDF 拆開看，它其實有四層：

1. 職能框架：先定義公務人員需要哪些 AI 態度與能力。
2. 學習模組與課綱：再把能力拆成三條路、八個模組、標準課綱。
3. 認定指引：把人才類型、能力類型、認證分類串起來。
4. 認證與註記：通過相關認證後，未來可以在人事系統登錄 AI 專長。

所以它不是單純叫公務員去上 AI 課，而是把「訓練、認證、職務、採購驗收」接成一套人才制度。

角色分工：三類先推，一類保留

官方新聞稿主軸是三類人才：

• AI 政策人才：負責 AI 策略、制度、治理規範、跨部門導入與專案把關。
• AI 應用人才：負責把 AI 工具用在日常行政、公共服務、文件、數據、內容或流程改善。
• AI 開發人才：負責技術需求、模型或系統開發、委外規格、驗收管理與技術審查。

正式指引底層還提到 AI 研究人才，但目前屬於保留項目。這點要寫清楚，否則讀者會看到「新聞稿三類、PDF 四類」就以為官方自己前後不一致。

能力架構：真正有用的是這六格

這份指引把能力拆成 6 類。白話講，就是政府想分清楚：誰是管方向的人、誰是用工具的人、誰是做系統的人。

能力類型	白話意思	企業可借鏡的地方
AI 政策規劃	能把 AI 導入連到政策目標、資料治理、法規倫理、委外規格與驗收標準	管理層不能只批准預算，要能問清楚目標、資料、風險、驗收
AI 應用素養	懂 AI 基礎、限制、倫理、隱私、資安與風險辨識	一般員工至少要知道什麼資料不能丟、輸出不能直接信
AI 工具應用	會用文書、圖文、影像、音源、自動化、提示工程與流程整合工具	內訓不應只教提示詞，也要教工作流程與檢查責任
AI 程式語言應用	能用 AI 輔助開發、API/SDK、低程式或自動化工具做內部應用	IT 和數位同仁要能判斷原型可不可維護、能不能接系統
AI 模型訓練	懂模型訓練、評估、調校、RAG、偏誤、可解釋性	自建模型或 RAG 時，要有測試、資料品質與模型表現紀錄
AI 服務開發	能把 AI 系統部署、監控、維運、整合到服務流程	AI 不是 demo 成功就結束，還要看上線後怎麼管

其中最值得企業注意的是 AI 政策規劃。這裡不只是政策作文，而是包含履約規格、驗收標準、委辦專案監理、資料安全與公共責任。未來政府 AI 採購與委外如果越走越細，承接政府案的業者也可能間接受影響。

學習路徑：不是每個人都學同一套

學習模組 PDF 把公務人員分成三條路：

• 有規劃：偏主管、政策、治理與跨部門導入，路徑是學 AI、訂策略、領創新、快優化，必要時加上管 AI。
• 能應用：偏一般業務同仁，路徑是學 AI、會數據、用 AI、快優化。
• 會開發：偏資訊與技術職系，路徑是會數據、能開發、快優化，並可搭配管 AI。

八個課程模組則是：

• 學 AI：AI 素養、倫理與基礎知識。
• 會數據：資料科學基礎與資料治理。
• 能開發：AI/ML 應用開發實務。
• 管 AI：隱私、資安與合規治理。
• 訂策略：藍圖、政策規劃與評估。
• 快優化：MLOps、AIOps 與持續改善。
• 領創新：設計思考、公共創新與實驗。
• 用 AI：業務場景導入與效益驗證。

這裡給企業一個很實際的提醒：AI 內訓不要全公司只上一堂「生成式 AI 工具課」。主管、一般使用者、IT、採購或專案管理人員，應該學不同內容。

認證體系：雙軌，不是只列證照

認證體系分成四類：

• 素養類：給全體同仁建立共同語言，重點是 AI 基礎、法規、資安、倫理與風險辨識。
• 工具類：看能不能用 AI 工具完成任務，例如文件、圖文、辦公室應用、資料分析或自動化。
• 專案-規劃類：偏公部門專屬，重點是 AI 專案規劃、導入、行政監理、委外與驗收。
• 專案-技術類：偏技術實作，包含模型、系統、部署、整合與技術品質控管。

官方採「公務專屬認證開發」與「產業專業標準採認」雙軌。公務 AI 共通核心能力認證預計 2026 年試辦；公務 AI 應用規劃導入能力認證仍在規劃中。技術或工具能力則會銜接既有產業認證，例如 iPAS、AWS、Google、Microsoft、TensorFlow 等。

通過建議認證的公務同仁，後續可於政府人事系統 WebHR 的專長表登錄 AI 相關能力。這表示它不是只停在課程結訓，而是想把能力變成可查、可用、可調度的人事資料。

跟企業有什麼關係

民間企業現在不需要把它看成強制規則，但可以看出一個方向：未來 AI 合規不會只靠法務寫一份政策。真正要落地，還會牽涉教育訓練、角色分工、風險辨識、證據保存和管理者能不能看懂 AI 專案。

對企業比較實際的參考是：

• 管理者要懂 AI 用在哪裡、誰負責、怎麼驗收、失誤怎麼處理。
• 一般同仁要懂資料分級、輸出查核、對外發布責任。
• IT 或數位團隊要懂模型、RAG、API、權限、日誌、資安和維運。
• 採購與專案管理人員要懂需求規格、委外邊界、驗收指標和文件留存。

如果企業未來要承接政府 AI 專案，這份指引更值得看。因為它把「會做 AI」和「能把 AI 專案規劃、委外、驗收、監理」分開，代表政府可能會更在意專案是否可治理、可驗收、可追責，而不是只看技術展示。

還要追什麼

這份文件是 Beta 版，官方說會試行 6 個月並滾動修正。後續要追的是：

• 公務 AI 共通核心能力認證的試辦細節。
• 公務 AI 應用規劃導入能力認證何時完成。
• 各機關是否會把這套分類放進訓練、派訓、任用或專案分工。
• 政府 AI 委外案是否開始要求相關能力、證照或經驗。
• WebHR 專長註記實際會怎麼影響人員流用與升遷。
• 這套制度會不會和 AI 基本法後續法規調適、風險分類框架、公部門 AI 使用規範接起來。

現在不能講太滿的是：民間企業並沒有因為這份指引就多了一套直接法定義務；公務人員是否必考、哪些職務必備、哪些政府標案會要求，也還要看後續正式公告與實務採用。

官方狀態與邊界

本站目前把這份文件標為 official_beta_guideline。它是數發部與行政院人事行政總處發布的官方 Beta 指引，重點在公務 AI 人才培力、學習路徑、認證與專長註記。

Beta 指引不應寫成民間企業的直接義務，也不應寫成政府採購已經有新的固定法定門檻。它比較適合用來觀察公部門 AI 能力、委外、驗收與內控會往哪裡發展。

使用前先知道

本文為 AI 法規與合規資訊整理，不是法律意見。若要把這份指引用在派訓、任用、採購規格、驗收條款或政府案投標策略，仍應查最新官方公告並由法務、採購與專案管理人員確認。