報名請參考簡介說明
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距離活動結束時間

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參加人數 / 組


議題提供單位

競賽指導單位:教育部資訊及科技教育司

競賽運籌單位:教育部人工智慧競賽與標註資料蒐集計畫辦公室

議題提供單位:國立臺北大學資訊管理研究所
國立臺北大學資訊管理研究所致力於培育資訊管理與數位創新領域的專業菁英。課程設計以資訊科技為核心主軸,引領學生深入掌握人工智慧、大數據分析、雲端運算、混合實境、金融科技與區塊鏈等前瞻技術,並同步落實資訊安全管理合規及數位永續等關鍵議題。透過跨領域的實務應用,教學範疇進一步延伸至數位行銷、數位轉型、消費者行為洞察以及運動與休閒管理,確保學生能將專業技術轉化為具體的產業價值。
在教育目標上,本所強調學術研究與實務應用的雙軌並重,透過緊密的產學合作與跨領域整合,賦予學生紮實的實戰經驗。我們著重於鍛鍊學生探索資訊科技新知、開發系統應用以及策劃網路行銷的專業實力,同時要求學生具備嚴謹的論文寫作與獨立研究能力。加入本所的學子,將能在此環境下成長為具備應變挑戰能力的專業人才,在資訊管理、智慧服務與新興科技應用領域中,發揮卓越的影響力。

議題提供單位:國立臺北大學 金融科技暨綠色金融研究中心
本中心致力整合校內外資源,深入研究金融科技與綠色金融(ESG)領域,透過學術、課程與產學組的合作,專注於綠色金融理論、碳權管理、人工智慧與大數據在金融創新中的應用,旨在成為臺灣綠色金融與 FinTech 的領先研究與教學重鎮。

競賽協辦單位:國立臺北大學商學院 企業永續發展研究中心

競賽協辦單位:臺北市立大學

競賽協辦單位: 靜宜大學

競賽協辦單位: 國立高雄科技大學永續處

2026/07/23 競賽成績公告

各參賽隊伍好, 競賽成績已公布於 AI CUP 官方網站,請至「最新消息」頁面查詢競賽成績。謝謝!

2026/06/25 誠摯邀請您協助填寫後測問卷 We kindly invite you to complete this post-test survey.

親愛的參賽者您好:
在競賽開放報名期間,曾經請所有參賽者填寫過前測問卷,旨在了解參賽前後,參賽者們對 AI 與競賽議題的知能是否有提升,目前私有版排行榜(Private Leaderboard)已經公佈,因此需要您協助填寫本後測問卷。
問卷連結:https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdrTvXMRXutwDCdpdfRrRnuyMH9lTsq-Ey8uigrb41JR2LU_w/viewform 
前、後測問卷得分結果不會影響競賽名次評估,請以輕鬆、誠實的態度,依據自身能力填寫最符合您想法的答案即可,勿上網搜尋資料,以避免測驗分析結果失準。 
ESG 永續承諾驗證競賽主辦單位,謹向您致上誠摯的謝意。

Dear Participants,
During the competition registration period, all participants were asked to complete a pre-test survey to assess their baseline knowledge of AI and the competition-related topics. Now that the Private Leaderboard has been announced, we kindly invite you to complete this post-test survey so that we may evaluate changes in participants’ knowledge and understanding after participating in the competition.
Form link: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdrTvXMRXutwDCdpdfRrRnuyMH9lTsq-Ey8uigrb41JR2LU_w/viewform 
The scores from the pre-test and post-test surveys will not affect your competition ranking. Please complete it in a relaxed and honest manner, choosing the answers that best reflect your current ability. To ensure the accuracy of our analysis, please do not search for answers online.
The Organizers of the ESG Sustainability Commitment Verification Competition sincerely thank you for your participation!

2026/06/17 預測結果上傳延長到6/18

各位參賽者好, 預測結果上傳延長到6/18 晚上23:59:59 感謝各位參賽者熱情參與

2026/06/10 競賽測試集下載與預測結果上傳開放公告

各位參賽者好, 競賽測試資料集下載與預測結果上傳功能將於 2026/06/11 00:00:00 開放。 屆時請各參賽隊伍至競賽平台下載測試資料集,並依競賽規範上傳預測結果。 感謝各位參賽者的耐心等候,造成不便之處,敬請見諒。

2026/06/09 競賽測試集下載與預測結果上傳日期延後

各位參賽者好, 因故競賽測試集下載與預測結果上傳日期將延後,確定日期後會再另行公告,造成不便敬請見諒。

2026/06/03 【公告】邀請優秀學生團隊參加 2026 NTCIR-19 研討會

各位參賽者好: 為鼓勵優秀團隊持續深化研究成果並參與國際交流,主辦單位預計自本競賽最終成績前 30 名隊伍中,遴選優秀學生團隊,參與 2026 NTCIR-19 研討會發表論文,並提供部分差旅費補助。 研討會相關資訊請參閱:https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-19/ 後續遴選方式與相關時程,將另行公告。

2026/04/29 【重要通知】延長報名及訓練集下載日期

大家好~ 報名時間延長至5/28(四)!歡迎有興趣者踴躍參與競賽,別錯過展現實力的機會!

簡介

隨著全球永續發展目標(SDGs)與淨零碳排政策推動、監管趨勢日益加劇,企業揭露 ESG 承諾已逐漸從自願性作法,轉變為投資人、監理機關與公民社會衡量企業責信與治理能力的重要指標。

然而,許多企業的永續報告書仍充斥語意模糊的承諾,缺乏具體佐證,引發漂綠疑慮。儘管 AI 發展迅速,但針對繁體中文 ESG 承諾的自動化分析仍面臨語料稀缺挑戰。因此,發展具備邏輯識別與可檢驗性的 NLP 技術,是提升永續資訊品質的關鍵。

為培養參賽者對 ESG 文本理解與資料驅動決策的實務能力,並促進產學界在語意理解與永續承諾稽核技術上的創新應用,特辦理「ESG 永續承諾驗證競賽 2026」。本競賽將提供源自真實產業情境建構之「VeriPromiseESG4K 標註語料庫」,讓參賽者開發能夠識別企業永續承諾與支撐證據之自然語言 AI 模型,提升企業永續承諾的內涵與可信度。

我們期待透過資料與模型的實作歷程,讓參賽者不只是完成一項技術任務,而是學會如何以 AI 回應現實世界的永續課題,為企業揭露資訊的透明度注入更多理性與信任。當技術成為理解承諾、守護未來的工具,這些模型所承載的,將不只是分數與成果,更是對永續責任的一次具體回應,與一份持續向前的承諾。

本競賽將提供從真實企業永續報告書中標註的 4,000 筆繁體中文 ESG 資料集(VeriPromiseESG4K),讓參賽者運用自然語言處理、大型語言模型等 AI 技術,開發能夠自動識別、分析和驗證企業永續承諾的 NLP 模型,完成以下四大核心任務,藉此推動企業永續資訊揭露的透明化與可信度:

  • 子任務一:承諾語句識別(Commitment Classification)
    判斷給定的文本是否表達企業對未來行動的明確承諾。
  • 子任務二:支持證據連結(Evidence Identification)
    判斷已識別的承諾語句是否附有具體執行計畫或支持佐證。
  • 子任務三:證據清晰度評估(Clarity Classification)
    評估證據語句是否語意明確、無模糊字眼。
  • 子任務四:預期驗證時機推論(Timeline Classification)
    根據語句推論承諾的預期完成時間。

此外,為使各參賽隊伍順利啟動模型開發專案,本單位提供相關技術支援與資源,包含:

  • 三區巡迴課程:舉行免費巡迴課程,並同步開設線上場次,詳述競賽資訊,並示範範例程式碼(Sample Code)之使用方式,帶領參與者進行基礎實作。
  • 範例代碼與討論區:待隊伍完成正式報名、進入競賽平臺後,本單位將統一提供範例程式碼,並開放官方「公開討論區」加入連結,供參賽者交流與提問。
  • 官方諮詢表單:參賽隊伍於競賽期間如有任何疑義或遭遇困難,且不便透過官方討論區提問,可透過 Google 表單(表單連結)填寫相關申訴或諮詢內容,以獲得主辦單位的官方回覆或協助。

參賽對象

  1. 學生組:
    • 於報名當日起至競賽測試集答案上傳截止時間止,皆具備中華民國學籍,並年滿 18 歲、為各級校院在學身份者皆可報名參加本競賽。
    •  若為未滿 18 歲之未成年人,經法定監護人同意後即可報名參加。
    • 敘獎時須檢附相關證明(如學生證正反面影本、在學證明正本)。
  2. 社會人士組:隊伍內只要有一名非符合上述學生組身分者(包含國內及國際社會人士、中華民國以外國家之在學學生),則全隊列為社會人士組。

報名方式

  1. 隊伍的每位成員皆須於「AI CUP 報名系統」登入報名(第一次使用可參考 AI CUP 報名系統流程),並依循報名頁面指引,逐項填寫資料、完成組隊流程,以進行競賽登錄。所有參賽隊伍命名皆由系統給定,參賽者無法自行決定隊伍名稱。
  2. 於「AI CUP 報名系統」完成競賽登錄後之 1-2 個工作日內,「AIdea 平臺」帳號開通通知及密碼會直接寄到參賽者的註冊信箱中,完成信件內指示後,各隊員即可於「AIdea 平臺」參與本次競賽。
  3. 若參賽者因配合課程而報名比賽,請向課程老師或助教詢問「課程代碼」,並在報名時填寫「課程代碼」,以便後續課堂老師取得參賽結果進行相關課堂評分。
  4. 報名前,請每位參賽者協助填寫「ESG 永續承諾驗證競賽:前測問卷」;比賽結束後,請參賽者協助填寫「ESG 永續承諾驗證競賽:後測問卷」(後續提供)。

若有任何競賽相關問題,請寄信至:yyteng@mail.ntpu.edu.tw

獎項

(一)學生組排名獎

本競賽預計核定前 30 名隊伍為優勝隊伍,經主辦單位評審委員審查通過後,依名次頒發獎項如下:

名次名額獎項
第一名1名新臺幣8萬元整 + 教育部紙本獎狀1紙
第二名1名新臺幣5萬元整 + 教育部紙本獎狀1紙
第三名1名新臺幣3萬元整 + 教育部紙本獎狀1紙
優等2名新臺幣1萬元整 + 教育部紙本獎狀1紙
佳作10名新臺幣7千元整 + 教育部紙本獎狀1紙

註1:前 30 名且私有版排行榜(Private Leaderboard)排名前 25%之獲獎隊伍(不限身份,含社會人士),依規定繳交報告並經主辦單位之評審委員審定後,還將額外獲頒教育部人工智慧競賽計畫辦公室電子獎狀。

註2:最終實際獎勵名額得視參賽件數及成績酌予調整。若各項參賽作品未達水準(成績低於評審委員團隊訂定之 baseline 分數),經評審委員會議決議後,獎項名額得從缺或不足額入選。

(二)其他領獎規範

  • 排名方式
    • 本競賽所有參賽隊伍(含學生及社會人士)統一依最終成績進行排名,惟僅學生組參賽者可領取排名獎金,社會人士組得獎名次之獎金,將依排名遞補至下一名符合學生組資格之隊伍。
    • 若有遞補情事,遞補後之隊伍與原名次隊伍並列該名次。
    • 最終成績依競賽評分方式計算,並以私有版排行榜(Private Leaderboard)成績及報告審查結果為核定依據。
  • 領獎資格與核定原則
    所有得獎隊伍同意協助主辦單位下列安排,否則喪失領獎資格:
    • 獎金以新臺幣匯款方式發放,符合報名規範及具領獎資格之得獎隊伍應推派有本地新臺幣帳戶之隊員代表受領獎金,並以該隊員為中華民國稅務申報人繳交相關所得稅,並依規定簽署包含稅務、個資使用、領據等相關之文件。
    • 若「學生組排名獎」得獎隊伍內任一成員,曾於「教育部人工智慧競賽與標註資料蒐集計畫辦公室」所運籌之「教育部全國大專校院人工智慧競賽 (AI CUP)」獲得前三名(含第一至三名,或金/銀/銅牌獎)之優秀成績達三次(含以上)者,若於比賽中再次得名,該隊伍將僅獲頒教育部獎狀,並將獎金遞補予次一名隊伍,兩支隊伍將並列同一名次。此規定不溯及既往,獲獎次數累計自 2022 秋季賽起算。

活動時間

活動開始於臺灣時間(UTC+8 小時)2026/03/05(四)、於 2026/07/23(四)正式公佈結果並結束。詳細時程如下:

日期事件
2026/03/05(四)-2026/04/28(二)開放報名 & 訓練集下載
於 2026 年 3 月舉辦,
具體細節將另行公告於競賽官方網站
三區巡迴課程:
  1. 北區:臺北市立大學
  2. 中區:靜宜大學
  3. 南區:高雄科技大學
2026/06/03(三)-2026/06/10(三)驗證集下載
2026/06/10(三)-2026/06/17(三)競賽測試集下載與預測結果上傳
2026/06/23(二)公布Private Leaderboard成果
2026/06/24(三)-2026/06/30(二)其餘作品繳交(報告與程式碼)
2026/07/23(四)公佈最後名次
2027/03頒獎典禮(日期另行公告)

評估標準

「ESG 永續承諾驗證競賽 2026」(下稱本競賽)之參加者,須根據主辦單位提供之「訓練集」(Training Data)、「驗證集」(Validation Data)及「競賽測試集」(Test Data)共三種語料集,以及標註範例資料,開發能完成四大任務的 AI 模型,各競賽階段說明如下:

  • 第一階段:主辦單位提供標註範例資料,並開放參賽報名。
  • 第二階段:參賽隊伍須藉「訓練集」訓練模型,並對「驗證集」進行預測,最終將結果上傳至線上排名系統(Private Leaderboard)。
  • 第三階段:主辦單位公佈完整的競賽測試集(Test Dataset)後,參賽隊伍須在截止時間前,至平臺上傳「競賽測試集」的預測結果,每日提交次數上限為 3 次。
  • 第四階段:競賽時間截止,系統會以 Test Dataset 的測試結果為最終排名依據。並公佈於 Private Leaderboard。

主辦單位將透過四項任務之加權綜合評分,來評比各參賽隊伍的系統效能和名次(詳細評分項目請參考「議題評估標準說明」與「議題評估公式」)。 各參賽隊伍應於規範時程內上傳相關報告書及原始程式碼,以證明無任何人為修正、作弊或抄襲之可能,未按時提交檔案之隊伍將不列入總排名。

議題評估標準說明

本競賽參考 ML-Promise 國際研究成果,採用多任務綜合評分機制。針對企業承諾驗證的四個核心任務,依據其難度與實務價值進行差異化權重設計,委員將以此成績高低為依據評估最後獎金名次。評分指標與權重分配說明如下:

  1. 子任務一:承諾語句識別(Commitment Classification)
    • 評分權重:20%
    • 評分指標:Macro-F1 Score
    • 評估重點:評估模型識別 ESG 承諾語句的精確度與召回率平衡。
  2. 子任務二:支持證據連結(Evidence Identification)
    • 評分權重:30%
    • 評分指標:Macro-F1 Score
    • 評估重點:評估模型判斷承諾是否具備充分支持證據的能力。
  3. 子任務三:證據清晰度評估(Clarity Classification)
    • 評分權重:35%
    • 評分指標:Macro-F1 Score
    • 評估重點:評估「承諾-證據」對清晰度的三分類能力。
  4. 子任務二:預期驗證時機推論(Timeline Classification)
    • 評分權重:15%
    • 評分指標:Macro-F1 Score
    • 評估重點:評估承諾適當驗證時間點的四分類預測能力。

議題評估公式

$$總分= \textit{承諾辨識Macro-F1}\times 0.20+ \textit{證據支持Macro-F1}\times0.30+\textit{清晰度Macro-F1}\times0.35+\textit{時機預測Macro-F1}\times0.15$$

規則

請各參賽隊伍務必詳讀以下注意事項,如日後有引發相關權利爭議之糾紛,主辦方有權取消其參賽或得獎資格,相關責任應由參賽隊伍自行負責;若已領取獎項,主辦方得於賽後追討已發放之獎勵,不得異議。

  1. Public Dataset 與 Private Dataset 預測結果每日合計提交上限 3 次,系統將以最後一次結果呈現於 Leaderboard。
  2. 如有需要,主辦方有權在比賽途中調整資料集。
  3. 如有下列情事,主辦方得無須告知參賽者,逕行取消其參賽或領獎資格:
    • 已有具體事證,所屬隊伍有任何抄襲、作弊或詐欺等行為。
    • 已有具體事證,所屬隊伍有侵害他人智慧財產權之情事。
    • 已有具體事證,所屬隊伍有對排行榜系統進行攻擊。
    • 已有具體事證,所屬隊伍影響其他參賽隊伍導致不公平事例發生。
    • 已有具體事證,所屬隊伍違反本比賽活動辦法、「AI CUP 報名系統」使用者條款或「AIdea 平臺服務」使用條款。
  4. 所有報告文件、程式碼與預測結果,均不存在任何截止期限後遲交、補交、修改之機會,僅期限內繳交作品之隊伍,將被視為完賽並列入總排名,繳交答案失敗未修正之隊伍亦視同棄賽,將不列入總排名,請審慎看待。
  5. 嚴禁對主辦方釋出之測試資料集進行任何形式的人工標註或修正,亦禁止對辨識結果使用任何人工修正,所有預測結果必須由程式自動生成,避免影響競賽公平性,但可於比賽結束繳交的書面報告文件中討論自製資料或開源資源對模型之影響及其分析。
  6. 參賽隊伍不可私下共享程式及特徵值,賽後報告亦應獨立撰寫,若造成不同隊伍繳交之報告與程式雷同,將影響所有涉入隊伍的評審成績,情節嚴重者將直接取消獲獎資格。但在官方討論區公開討論之內容,為其他隊伍所參考者不在此限。
  7. 參賽隊伍應尊重所有評審決議及評比結果。
  8. 競賽期間之隊員資料、相關智慧財產權為參賽隊伍所有,但須無償授權予本單位進行宣傳推廣、活動相關紀錄及成果發表展示等用途。
  9. 各參賽隊伍完成報名後,即同意接受並願遵守所有競賽注意事項及相關規範。
  10. 若有未盡事宜,主辦方保有對競賽簡章及相關活動與規則之解釋、修改、終止及裁決權。