iPAS 考題解析
公司用 AI 協助篩選履歷，整體準確率看起來很高，但某一性別群體獲模型推薦為合格的比例明顯低於其他群體。下列哪個處置最符合負責任 AI 的做法？
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
公司用 AI 協助篩選履歷，整體準確率看起來很高，但某一性別群體獲模型推薦為合格的比例明顯低於其他群體。下列哪個處置最符合負責任 AI 的做法？
- A. 因為整體準確率高，所以不必再檢查群體差異
- B. 先檢視資料、特徵與決策門檻的群體差異，進行公平性評估與人工複核 ✓ 正確答案
- C. 刪除所有被拒絕的履歷，讓統計數字看起來更平均
- D. 把模型結果完全保密，避免外界討論
詳細解析
正確答案：B. 先檢視資料、特徵與決策門檻的群體差異，進行公平性評估與人工複核
整體準確率可能掩蓋特定群體的不公平結果。負責任的做法是檢查訓練資料、特徵與門檻是否造成差異，使用公平性指標與人工複核確認問題，再決定修正方式。刪資料或隱藏結果只會掩蓋風險。
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. 因為整體準確率高，所以不必再檢查群體差異 （不正確）
整體指標無法保證每個群體都受到公平對待。
B. 先檢視資料、特徵與決策門檻的群體差異，進行公平性評估與人工複核 （正確）
公平性評估與人工複核能找出差異來源並支持可追溯的修正。
C. 刪除所有被拒絕的履歷，讓統計數字看起來更平均 （不正確）
刪除紀錄會破壞稽核能力，不能解決偏差來源。
D. 把模型結果完全保密，避免外界討論 （不正確）
不透明會降低申訴、稽核與改善的可能性。
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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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。