關務署及所屬(下稱關務署)114年度預算案於「關稅業務」項下新增編列「次世代人工智慧輔助緝私計畫」第1年經費6,472萬2千元。經查：

(一)「次世代人工智慧輔助緝私計畫」內容概述及預算編列情形

關務署為強化入境旅客託運行李、進口快遞貨物及進口郵包查緝量能，自110年7月1日起導入人工智慧(AI)輔助辨識系統，已達成特定毒品藏匿樣態辨識率95%之計畫目標。惟緝獲案例蒐集不易，AI訓練資料不足，可辨識毒品藏匿樣態仍有加強空間，且走私方式不斷更新，持續提升AI識別能力有其必要。為突破現行AI機制於緝獲案例蒐集限制，該署爰規劃「次世代人工智慧輔助緝私計畫」(下稱本計畫)，將導入生成式AI強化人工智慧輔助模擬及X光影像辨識能力，並於系統新增各式違禁品偵測功能，擴大AI查緝應用範疇。本計畫分4年辦理，期程自114至117年度，總經費估計2億7,577萬2千元，114年度預算案編列第1年經費6,472萬2千元。

(二)允宜強化影像樣本之豐富性供生成式AI學習，另AI生成之影像須經資深儀檢關員逐一檢視合格後，始能納入訓練資料集，以確保影像之真實性

本計畫預計分4年執行AI生成影像辨識開發應用，並依規劃進程逐年增加毒品藏匿樣態及各式違禁品案例(詳表1)，納入生成影像訓練資料集，持續提升模型辨識種類；另為增加關員緝私能力，將利用生成式AI進行擬真模擬培訓，研發適性化教材文件內容輔助AI影像生成，針對第一線關員執勤可能遭遇民眾攜帶常見違禁物品，如特定肉製品、電子煙及加熱菸、鉅額捆紙鈔、特定蔬果、農產品或毒品等，進行不同擬真情境，並透過建立AI擬真助教，支援關員智慧型問答對話，以提升關員及AI之緝私能力。

惟本計畫審查委員意見略以，透過生成式AI的確可以增加訓練樣本，…。假設沒有確定的樣本來生成，很難透過生成式AI來訓練。嗣關務署說明，本計畫可利用之影像生成樣本，包含海關多年累積之緝獲案例影像、運用法務部提供之毒品樣本進行模擬及利用毒品相近原子序類樣本進行模擬不同藏匿情境，經由X光儀器擷取相關影像後，整合此三類查緝影像並搭配生成式AI進行影像生成。

另財團法人台灣網路資訊中心(TWNIC)專文略以，生成式AI係通過學習大量之數據或資料，從而可以生成與原始數據或資料相似之新數據或新資料；其主要依賴於深度學習(DL)之技術才得以實現，深度學習難點之一便是需要大量之資料進行訓練，特定類別資料收集因本身資料之稀缺性，收集更是困難；生成式AI所產生之資料其致命之缺陷，即資料之真實性。基此，為使生成式AI可透過大量樣本進行學習，從而生成各類毒品或違禁品之樣態影像，允宜強化影像樣本之豐富性，另AI生成影像後之真實性，亦須經資深儀檢關員逐一檢視合格後，始能納入訓練資料集，以確保影像之真實性。

表1 本計畫新建緝私紋理或藏匿樣態種類表

項次

工作名稱

辦理項目

預計

完成期

1

新增指定毒品藏匿及特定肉製品樣態種類

1.新增至少1項指定毒品藏匿樣態種類。

2.新建至少5種類別之特定肉製品識別能力。

114/10

2

新增指定毒品藏匿、電子煙及加熱菸樣態種類

1.新增至少1項指定毒品藏匿樣態種類。

2.新建至少5種類型之電子煙及加熱菸識別能力。

115/10

3

新增指定毒品藏匿及特定鉅額成綑紙鈔樣態種類

1.新增至少1項指定毒品藏匿樣態種類。

2.新建至少5種幣別之特定鉅額成綑紙鈔樣態種類識別能力。

116/10

4

新增指定毒品藏匿、特定蔬果及農產品樣態種類

1.新增至少1項指定毒品藏匿樣態種類。

2.新建至少5種類別之特定蔬果或農產品識別能力。

117/10

資料來源：關務署。

綜上，關務署114年度新增辦理「次世代人工智慧輔助緝私計畫」，規劃導入生成式AI強化人工智慧輔助X光影像辨識能力，允宜強化影像樣本之豐富性，俾利生成式AI透過大量樣本進行學習，進而完成AI生成影像辨識開發及應用，另資深儀檢關員須逐一檢視AI生成之影像合格後，始能納入訓練資料集運用，以確保影像之真實性。