iPAS 考題解析
某醫院正在規劃一個AI專案，目的是協助醫師從胸腔X光影像中判斷是否存在肺炎徵兆，團隊卻誤將生成式AI模型運用於影像診斷。下列哪一項最可能成為主要風險？
初級 生成式AI應用與規劃
難度：中等 ★★☆
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 生成式 AI 應用與規劃
- 知識主題
- No code / Low code 概念
- 能力指標
- No Code / Low Code 的基本概念（L12101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「生成式 AI 應用與規劃」科目中的「No code / Low code 概念」範疇， 對應的能力指標為「No Code / Low Code 的基本概念」，涵蓋工具本身的基本認知與基礎概念等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
某醫院正在規劃一個AI專案，目的是協助醫師從胸腔X光影像中判斷是否存在肺炎徵兆，團隊卻誤將生成式AI模型運用於影像診斷。下列哪一項最可能成為主要風險？
- A. 模型在生成報告時語句流暢，但僅在文字表達上有差異，對診斷結果沒有重大影響；
- B. 模型若資料不足，僅會降低生成報告的完整性，而非影響判斷病灶的正確性；
- C. 模型偏向生成內容而非分類，但此差異僅影響效率，不會造成誤診風險；
- D. 模型可能生成與實際影像不符的診斷結論，導致誤判並引發醫療與法律風險 ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 模型可能生成與實際影像不符的診斷結論，導致誤判並引發醫療與法律風險
生成式 AI 用於影像診斷的最大風險是可能生成與實際不符的診斷結論，導致誤判和醫療法律風險。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. 模型在生成報告時語句流暢，但僅在文字表達上有差異，對診斷結果沒有重大影響； （不正確）
不僅是文字表達差異，生成式 AI 可能產生與實際不符的內容，對診斷有重大影響
B. 模型若資料不足，僅會降低生成報告的完整性，而非影響判斷病灶的正確性； （不正確）
資料不足不僅影響完整性，更可能導致生成錯誤的診斷結論
C. 模型偏向生成內容而非分類，但此差異僅影響效率，不會造成誤診風險； （不正確）
生成式 AI 偏向生成而非分類的差異會直接影響診斷正確性，不只是效率問題
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。
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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。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 iPAS AI 應用規劃師初級考試。 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。