羅世宏／中正大學傳播系教授
2026年6月4日，加拿大聯邦政府發布名為《AI for All》的國家人工智慧策略。文件開篇即頗為自豪：深度學習與強化學習的奠基者，包括辛頓（Geoffrey Hinton）、本吉奧（Yoshua Bengio）、薩頓（Richard Sutton），都是在加拿大的研究機構做出改變世界的突破。無庸置疑，加拿大是現代AI的誕生地。
然而，在同一份文件裡，政府引用了一個尷尬的數字：根據KPMG與墨爾本大學的全球AI信任研究，加拿大在47個受評估國家中，AI素養與訓練排名第44，對AI系統的信任程度排名第42。不到四分之一的加拿大人表示曾接受任何形式的AI訓練，不到四成自認對AI有中等以上的了解，半數受訪者認為AI對人類構成威脅。
算力主權背後的焦慮
加拿大新版AI策略最顯眼的轉向，是對「主權算力」的高度強調。該文件坦承，加拿大目前的AI資料中心與雲端服務基礎設施大多為外資擁有與控制；研究人員在外國雲端平台上訓練模型，企業將敏感資料儲存於境外，政府運作依賴非加拿大擁有的基礎設施。政府已承諾投入逾20億加元啟動主權算力建設，目標是2030年前達到850MW的算力容量，遠期可擴展至2.3GW。
促成這個轉向的，顯然有川普第二任期帶來的美加貿易緊張與政治不確定性。總理卡尼（Mark Carney）在發布策略時說得直白：「在AI時代，主權與繁榮屬於那些能夠在自己條件下建構、採用並治理AI的國家。」這句話的潛台詞，是對過去長期依賴美國科技平台的反省。
加拿大的回應路徑，是拉攏志同道合的中等民主國家。2026年2月，加拿大與德國共同啟動「主權科技聯盟」（Sovereign Technology Alliance），計畫共享AI基礎設施、協調安全標準、開放採購市場。這個雙邊框架隨後向更多國家擴展，成為一種新型的中等強權集體行動模式：在不直接對抗美中兩個AI大國的前提下，試圖在全球AI治理版圖上爭取有利位置。
從地緣政治的角度看，加拿大與德國的AI結盟並非偶然。兩國都面臨類似的結構性困境：有一定的研究實力，但關鍵算力高度依賴外國平台；有民主治理的政治意志，但在AI產業規模上與美中兩強的距離難以追趕。該策略文件對此毫不諱言，直指「AI現在是一個由霸主與超大規模業者主導的規模遊戲」，各國若不主動行動，就會成為依附者。
信任才是王道
主權算力投資是可以量化的：多少億元、多少MW、幾年內完成。但加拿大策略更難處理、也更誠實地正視的問題，是公民的信任與理解。
策略文件把「信任」列為整個框架的核心概念，並明確指出：若公民不信任AI，就不會採用；不採用，再先進的算力基礎建設也只是閒置資產。加拿大目前的企業AI採用率只有12%，中小企業更低至8%，遠落後於北歐國家的29至42%、德國的26%。問題的根源在素養不足與信任薄弱，而非技術條件的匱乏。
針對此一問題，該策略文件提出「全國AI素養倡議」（National AI Literacy Initiative），目標是觸及100萬名大學部在學生，並培訓超過3,000名K-12教育工作者，提供課堂專用的AI學習工具包。該文件同時強調，AI教育必須納入原住民族領導權（Indigenous leadership）、法語文化保護、少數族裔與身心障礙群體的包容性設計：把全民AI素養提升工程視為一個具有社會正義意涵的議題，而非單純的技術培訓。
在各國AI政策文件中，將原住民族自決與AI治理明確連結，加拿大的應處框架是相對少見且值得肯定的。該文件指出，AI偏見對邊緣族群造成的傷害已有充分證據，加拿大將這個問題視為必須正視與克服的結構性挑戰。這種框架本身，反映的是多元民主體制如何應對AI的想像。
主權的最大威脅來自內部
該文件指出，近70%的加拿大AI新創公司最終在境外設立總部。加拿大在AI研究上位居全球前列，但在這些研究基礎上育成的新創企業，卻選擇在其他國家設立總部。除了長期存在的人才外流問題，美國更低的稅率、更高的薪資與更完整的創投生態，持續吸引加拿大最優秀人才「南漂」。
該文件對此設計了一套對策：5億加元的「加拿大科技成長基金」用於填補新創公司的資本缺口，聯邦政府甚至可以直接對最有潛力的AI公司持股；「全球人才引進計畫」試圖加速高技術AI人才的引進與留用；主權算力建設則試圖為本土企業提供不必依賴外國雲端平台的基礎設施。
但結構性的問題難以僅靠政策工具解決。一個與全球最大科技市場接壤的中等規模開放經濟體，其AI主權的邊界在哪裡？算力可以自建，模型可以在境內訓練，但當頂尖人才的流動與全球資本的邏輯始終指向美國，主權的實質內涵就會不斷被稀釋。加拿大官員清楚知道這一點。因此，該策略文件末尾的措辭，透露著一種務實的自我認識：AI的發展速度超過任何策略所能預期，政府承諾將持續進行滾動式修正。
中等民主國家的共同課題
加拿大案例提供了一個值得參照的樣本，並非因為它找到了什麼明確答案，而是因為它把問題問得相對清楚。主權算力的建立需要時間與資金，而信任的建立更慢、更難，而且不能外包。在AI治理的辯論中，最容易被忽視的，往往並非技術路線的選擇，而是：誰理解這項技術，誰有能力對它提出要求，誰的文化與語言在訓練資料裡佔有一席之地。
一個國家可以孕育出改變人類文明的研究突破，可以立法、投資算力、簽署多邊協議；但若本國公民對AI技術的信任與理解長期滯後，所有的主權宣示最終恐將落空。
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