iPAS 考題解析
某電信公司導入生成式 AI 客服系統，利用過去對話紀錄與用戶行為資料訓練語言模型，在資料治理與合規審查過程中，團隊發現模型可能會在回答中生成包含真實姓名、電話或交易資訊的內容。為確保系統符合個資法及生成式 AI 的安全與隱私要求，下列哪一項作法最符合實務可行及法規原則？
中級 大數據處理分析與應用
難度：基礎 ☆☆☆ 114 年考題
題目與選項
某電信公司導入生成式 AI 客服系統，利用過去對話紀錄與用戶行為資料訓練語言模型，在資料治理與合規審查過程中，團隊發現模型可能會在回答中生成包含真實姓名、電話或交易資訊的內容。為確保系統符合個資法及生成式 AI 的安全與隱私要求，下列哪一項作法最符合實務可行及法規原則？
- A. 在訓練資料前進行資料匿名化（Anonymization）或偽匿名化（Pseudonymization）處理，並建立輸出內容稽核機制 ✓ 正確答案
- B. 改以強化學習（Reinforcement Learning）微調模型，使模型學習避免產出真實資訊
- C. 採用同態加密（Homomorphic Encryption）以加密所有文字輸入，確保模型無法辨識任何個資
- D. 僅設定模型回覆時不顯示用戶姓名，即可視為隱私防護完成
詳細解析
正確答案：A. 在訓練資料前進行資料匿名化（Anonymization）或偽匿名化（Pseudonymization）處理，並建立輸出內容稽核機制
生成式 AI 的個資保護，要從源頭下手：訓練前做資料匿名化（Anonymization）或偽匿名化（Pseudonymization），加上輸出內容稽核機制，才是同時符合個資法與實務的完整方案。
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
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中級 大數據處理分析與應用 難度 ☆☆☆ 114 年
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中級 大數據處理分析與應用 難度 ☆☆☆ 114 年
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中級 大數據處理分析與應用 難度 ☆☆☆ 114 年
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 114 年 AI 應用規劃師中級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。