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 ★★☆ 114 年考題
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
解決演算法偏見最有效的方式是導入系統化的公平性檢測流程，持續監控不同族群的審核結果差異，並依據合規規範調整模型參數或決策邏輯。這是兼顧公平性與合規的最佳實踐。
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）
提升運算速度與效能無法解決偏見問題。
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讓模型透過代理變數（proxy variables）間接學到偏見，不一定有效。
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）
正確：公平性檢測流程搭配合規調整，能系統化地識別並修正偏見問題。
D. 減少訓練樣本數量，降低偏見被放大的可能性 （不正確）
減少訓練樣本不一定能降低偏見，反而可能因樣本不足導致模型更不穩定。
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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初級 生成式AI應用與規劃 難度 ★★☆ 115 年
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初級 生成式AI應用與規劃 難度 ★★☆
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初級 生成式AI應用與規劃 難度 ★★☆
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。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 114 年 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。