L212 AI 導入評估規劃
完成後你能：說出 AI 導入評估要看的效能、成本與效益，分辨 PoC、試行與擴大導入，用可能性乘以影響程度排風險，也知道對抗性攻擊、著作權與個資各要怎麼防。
這個單元約 20 分鐘：讀重點，練 2 題，再用 3 題沒做過的題目驗證。
- 讀重點
下方的白話重點與例子 - 練 2 題
- 驗證 3 題
步驟 1・讀重點
先看懂這些
L21201 AI 導入評估
- 技術或工具效能：準確度、延遲、穩定度，先用 PoC（概念驗證）在小範圍確認做得到
- 成本效益：TCO 看整個生命週期的成本（導入、資料、運算、維運與人力），ROI 看效益扣掉成本後的報酬，本站學習指引的算法是直接節省加間接效益，減去導入與維運成本
- 解決方案選擇：自建（Build）、採購（Buy）或與夥伴合作（Partner）
L21202 AI 導入規劃
- 需求分析：先定義要解決的業務問題與成功指標
- 方案設計：選擇技術、資料來源與系統架構
- 目標與資源：設定可量測的目標，分配資料、人力與預算
- 分階段上線：PoC → 試行（Pilot）→ 擴大導入（Scale）
114 年第二梯次原卷考過：醫院導入 AI，先從單一專科（例如放射科）或特定病房啟用，穩定後再逐步擴展到全院。
L21203 AI 風險管理
| 風險 | 例子 | 對應做法 |
|---|---|---|
| 對抗性攻擊 | 在輸入加入人眼看不出的擾動，讓模型判斷錯誤 | 對抗訓練、輸入檢查，網路防火牆擋不了 |
| 著作權 | 生成內容疑似重製受保護的作品 | 從源頭篩選訓練資料並驗證授權 |
| 個人資料 | 蒐集、處理與利用個資 | 依個資法在蒐集前履行告知義務 |
| 不可否認性 | 事後否認某一筆推論發生過 | 記錄推論輸入與輸出的雜湊值，加上數位簽章 |
- 風險矩陣：可能性 × 影響程度，決定先處理哪些風險
- 負責任 AI：可解釋、可問責、公平、隱私與安全
［官方勘誤］ 個資法的定義
錯誤：規範所有在台灣境內或涉及台灣居民個資的組織，要求必須取得明確同意
正確：目的是規範個人資料的蒐集、處理及利用，避免人格權受侵害，蒐集前要告知蒐集機關名稱、蒐集目的、個資類別、利用情形、當事人的權利與行使方式、不提供資料的影響
考試陷阱
- AI 專案失敗的主因常常不是技術，而是資料品質不足與組織變革管理失敗
- AI 治理和 IT 治理的差別：AI 治理多了可解釋性與演算法偏見
- 網路防火牆管的是誰能連進系統，擋不了輸入資料本身帶的對抗性擾動