iPAS AI 應用規劃師

iPAS 考題解析

某銀行導入生成式AI放貸審核系統,用於分析申貸人條件並生成初步審核意見。測試過程中發現,模型對不同族群的核准率存在顯著差異,可能引發演算法偏見問題。為降低此風險,下列哪一項措施最合適?

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
生成式 AI 導入評估規劃
能力指標
生成式 AI 風險管理(L12303)

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「生成式 AI 導入評估規劃」範疇, 對應的能力指標為「生成式 AI 風險管理」,涵蓋倫理風險、資料安全隱私與合規性、風險影響等核心知識點。 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

某銀行導入生成式AI放貸審核系統,用於分析申貸人條件並生成初步審核意見。測試過程中發現,模型對不同族群的核准率存在顯著差異,可能引發演算法偏見問題。為降低此風險,下列哪一項措施最合適?

  • A. 提升模型運算速度與效能,以確保在大量申請中快速回應;
  • B. 全面移除與申貸人身份相關的敏感屬性,避免模型因變數影響而產生偏差;
  • C. 導入資料與結果的公平性檢測流程,並依合規規範調整模型或決策邏輯; ✓ 正確答案
  • D. 減少訓練樣本數量,降低偏見被放大的可能性

詳細解析

正確答案:C. 導入資料與結果的公平性檢測流程,並依合規規範調整模型或決策邏輯;

導入公平性檢測流程並依合規規範調整模型,是降低演算法偏見最合適的措施。

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. 提升模型運算速度與效能,以確保在大量申請中快速回應; (不正確)

提升運算速度和效能與偏見問題無關,快速處理不代表公平處理

B. 全面移除與申貸人身份相關的敏感屬性,避免模型因變數影響而產生偏差; (不正確)

全面移除敏感屬性可能導致代理變數問題,且無法確認偏見已消除,不如檢測流程有效

D. 減少訓練樣本數量,降低偏見被放大的可能性 (不正確)

減少訓練樣本會降低模型性能,且不一定能減少偏見,反而可能加劇偏差

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。

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。

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