賓夕法尼亞大學於10月22日至23日舉辦24小時政府科技競賽，由1776 Labs策劃，並與費爾斯政府研究所、Penn Venture Labs合作。參考者須針對費城與蒙哥馬利郡官員提出的公共議題，在期限內製作技術原型，隔日由政府官員評審。競賽邀費城市議會委員會主席Omar Sabir、蒙哥馬利郡轉型長Jeannette Bruno等人參與，顯示題目並非一般科技展示，而是由實際政策需求反向驅動。
本屆獲勝團隊Guillermo Romero與Kayla Prowell提出行為健康評估方案，協助缺乏社會支持者取得所需照護，並讓政府精準配對介入措施。競賽吸引跨領域學生，且允許團隊向官員追問，是其區別於一般黑客松的關鍵設計。此為1776 Labs第二度在校園辦賽，預計延伸至卡內基梅隆大學、匹茲堡大學、范德堡大學與史丹佛大學，並於2027年4月赴亞馬遜總部競逐全國冠軍。
這項活動表面上是學生競賽，實質上反映地方政府面對人口老化、服務需求分化、預算受限與資料治理困難時，亟需新的技術解題機制。其歷史背景是美國地方政府長期採購大型、封閉且昂貴的政府數位系統，中央與州級政府也常被視為科技創新的主要來源；城市與郡級單位則因專業人力、採購能量及試驗容錯空間較小，創新速度相對落後。當地官員直接出題並參與評審，等於把政策優先順序與資料可用性提前嵌入技術開發流程。
這並非傳統意義上的利益對抗，但存在必須審慎處理的制度張力。第一，學生團隊能以快速原型降低試驗成本，官員則可能取得可採購的政策工具；雙方受益的前提，是原型能通過隱私、安全、無障礙、責任歸屬與公平性驗證。第二，演算法若用來判斷哪些居民應獲得照護或資源，便可能把既有行政偏誤轉化為看似客觀的自動決策。第三，Amazon承辦全國賽事，也使科技平台的治理角色與地方政府的公共採購形成交會。
因此，這場競賽的結構性意義不在「學生做出漂亮模型」，而在於建立需求方、資料使用者、技術人才與政策承擔者共同迭代的協作機制。真正的成功指標不是獲勝，而是能否把原型轉化為可稽核、可維運、符合公共利益的制度。
這類競賽可追溯美國政府從大型委外採購，转向敏捷開發、開放資料與公私協作的政策演進。與早期黑客松相比，現在的關鍵差異是官員直接定義問題，並讓參賽者追問需求；與商業AI競賽相比，則多了公共利益與行政可執行性檢驗。這種模式若能建立跨校共享及後續輔導機制，可能成為地方公共服務創新的重要孵化器。
01 起因觸發：費城與蒙哥馬利郡官員以公共議題出題，學生須在24小時內完成政策技術原型。
02 一階傳導：政府衛生、住房與社福單位開始接觸以資料驅動的精準需求評估及服務轉介原型。
03 二階擴散：1776 Labs將競賽擴至五所大學，並引入亞馬遜作為全國賽事與展示場域，推動公私人才流動。
04 宏觀終局：政府科技採購可能由大型封閉系統轉向敏捷原型、標準化資料與跨城市成果移轉，但演算法問責與平台權力集中仍待規範。
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