CCChen 2025/06/21 更新
一、參考資料:
1. 官網: 資策會 生成式AI能力認證 學習資源2. 官網: 生成式 AI 能力認證評測簡章
二、資料生成AI工具: GPT 4o + NotebookLM + Gemini 2.5
三、生成內容:
1. 生成提示詞參考
2. 各評鑑主題與評鑑內容的核心重點
3. 各評鑑主題的專有名詞與說明
4. 2025最新AI工具
5. 模擬題目~難度初級
6. 模擬題目~難度中級
7. 模擬題目~AI工具與情境領域應用
補充：
提醒。有些題目是AI一併分析報名簡章內容。而出現的非考試範圍題目。請大家自行判斷與略過。
大家要保持自我判斷的能力。而不是去100%相信你看到的資訊。這是讓大家知道使用AI工具學習要注意的地方
1 生成提示詞參考
1.1 扮演資策會生成式AI能力測驗出題委員,根據所有文件, 彙整一份學習筆記, 並提供各評鑑主題與評鑑內容的核心重點
1.2 扮演資策會生成式AI能力測驗出題委員,根據所有文件, 對於各評鑑主題與評鑑內容的核心重點提供30個基礎入門知識點專有名詞, 表格化呈現, 格式為第一格為編號, 第二格為主題, 第三格為專有名詞(中文+英文), 第四格為解析說明
1.3 扮演資策會生成式AI能力測驗出題委員,根據所有文件, 提供20個各領域應用AI工具, 表格化呈現, 格式為第一格為編號, 第二格為AI工具,第三格為應用類型, 第四格為應用領域, 第五格為用途與優缺點
1.4 扮演資策會生成式AI能力測驗出題委員,根據所有文件,提供模擬題目30題,難度為入門初級,條列式出題目+選項+正確答案+解析.請一次完整提供全部30題.
1.5 扮演資策會生成式AI能力測驗出題委員,根據所有文件,提供模擬題目30題,難度為進階中級+更深入的難度,條列式出題目+選項+正確答案+解析.請一次完整提供全部30題.
1.6 扮演資策會生成式AI能力測驗出題委員,根據所有文件,提供模擬題目30題,難度為AI平台與工具於各領域的情境應用,條列式出題目+選項+正確答案+解析.請一次完整提供全部30題.
1.7 扮演資策會生成式AI能力測驗出題委員,根據所有文件,提供模擬題目30題,難度為基礎與進階程度,適合AIGC工具於各領域的情境應用, 包含以下關鍵字: RAG,BLEU, FID, LoRA, GDPR, StyleGAN , Runway ML, Exposure Bias, ReAct, 條列式出題目+選項+正確答案+解析.請一次完整提供全部30題.
2 各評鑑主題與評鑑內容的核心重點
資策會 生成式 AI 能力認證 — 學習筆記
考試基本資訊：
· 評測類別：生成式 AI 能力認證
· 應試先決條件：無限制，具備基礎中文閱讀能力即可。
· 評測時長：90 分鐘。
· 評鑑規範：學科試題單選題共 80 題，滿分 100 分，答錯不倒扣。
· 成績計算與評估：評測及格分數為 100 分制的 70 分，70 分（含）以上者為合格。
· 證書效期：本會核發之評測證書效期為 2 年。
核心評鑑主題與內容重點彙整
本次評測主要分為四大評鑑主題，涵蓋了生成式 AI 的基礎知識、能力強化、應用技能及倫理法律面向。
1. 生成式 AI 基礎知識
此主題旨在評估應試者對生成式 AI 基本概念、發展、應用及核心技術原理的理解。
· 生成式 AI 基本概念
o 定義與特點：深入理解生成式 AI 的定義、主要特點、發展歷史與技術潛力。
o 技術演進與市場趨勢：掌握生成式 AI 的技術演進脈絡及當前的市場發展趨勢。
o 企業數位轉型影響：了解生成式 AI 如何影響企業的數位轉型。
· 生成式 AI 應用領域
o 應用場景與機會：熟悉人工智慧在醫療保健、金融、教育等各領域的應用與機會。
o 社會經濟影響：理解生成式 AI 對社會和經濟可能帶來的影響。
· 生成式 AI 技術術語與標準
o 常見專有名詞：熟記常見的生成式 AI 術語，如神經網路、語言模型、多模態等。
· 生成式 AI 技術原理與工具
o 運作原理：理解生成式 AI 的基礎運作原理。
o 大語言模型 (LLM)：掌握不同大語言模型的概念，如 GPT、BERT、Stable Diffusion，並能深入解析其運作原理（如 GPT、Gemini、Claude）、模型架構比較與優劣。
o AIGC 工具：熟悉各式 AIGC（AI Generated Content）圖文影音工具，包括 ChatGPT、生圖軟體、Suno AI 等的應用與實作。
o AI-Agent 平台：了解 AI-Agent 平台的功能特色與其運行 AI 模型的方式。
2. 生成式 AI 能力強化
此主題側重於提升應試者與生成式 AI 系統互動、數據管理及追蹤最新技術發展的能力。
· Prompt 優化能力 (提示工程)
o Prompt 設計：學習如何設計 Prompt 內容以使生成的內容更符合需求。
o 模型性能優化：掌握如何透過 Prompt 提升模型性能，並改進指導性文本輸入。
o 影響產出品質關鍵要素：理解影響 AI 產出品質的關鍵要素。
· 生成式 AI 資料治理
o 資料前處理：理解資料前處理的概念，包含資料清理、轉換、選擇、提取、集成、解讀等。
o 數據品質與公平性：了解如何確保 AI 數據的品質與公平性。
· 生成式 AI 最新發展趨勢
o 產業動態：掌握國內外大廠（如 Salesforce、AWS、Microsoft）的最新資訊、產業發展趨勢、最新應用或商業模式。
o 核心技術概念：熟悉 **RAG（檢索增強生成）、Vector DB（向量資料庫）**等強化 AI 回覆能力之技術。
o 多模態 AI：理解多模態 AI 技術，如何結合影像、文字、聲音進行應用，以及多模態感知與跨領域案例。
o 文本增強與語意搜尋：學習文字數據標註方法、語意檢索與分類技巧。
o 雲端 AI 工業應用：了解企業導入雲端 AI 的實踐步驟與工業場域實例分享。
· 自主學習方法和工具
o 學習資源利用：懂得如何利用網路資源和線上課程（如 Google Cloud Skills Boost, Salesforce Trailhead, AWS Skill Builder, Microsoft Learn, Coursera, LinkedIn Learning）來學習生成式 AI 新技能。
o 社群與活動：了解重要的生成式 AI 活動或社群。
3. 生成式 AI 應用技能
此主題旨在評估應試者運用生成式 AI 工具在不同媒體形式下完成任務的實務能力。
· 文字生成工具與應用
o 範疇：文本生成、故事寫作、自動摘要、語言翻譯、文法修改、email 生成、文案生成。
· 圖片生成工具與應用
o 範疇：圖像合成、藝術生成、圖像修復、風格轉換、設計創作、繪本創作（AI 繪圖）。
· 簡報生成工具與應用
o 範疇：簡報腳本製作、演示文稿設計。
· 聲音生成工具與應用
o 範疇：語音助手、語音合成、聲音效果生成、語音識別、歌曲生成、多語言廣播。
· 影片生成工具與應用
o 範疇：生成字幕、動畫製作、影片剪輯、特效生成、虛擬人物、影片合成。
· 程式生成與網站應用
o 範疇：程式碼生成、網站設計、網站建置、應用程式開發。
· 數據分析工具與應用
o 範疇：數據分析、業務報告、趨勢預測、資料視覺化。
· 聊天機器人工具與應用
o 範疇：客服自動化、個人化 AI 聊天、設計虛擬聊天機器人。
4. 生成式 AI 倫理法律
此主題旨在評估應試者對生成式 AI 相關倫理準則、法律法規及社會個人影響的認知。
· 社會和個人影響
o 衝擊與因應：理解人工智慧與生成式 AI 對就業市場和個人的衝擊與影響，並思考如何因應。
· 倫理準則和規範
o 道德與社會責任：熟悉我國人工智慧倫理指南、歐盟可信賴人工智慧倫理準則等規範。
o 設計與運作原則：確保生成式 AI 系統的設計和運作不會對人類和環境造成威脅或危害，不侵犯人權，並能減輕負面影響。
o 企業合規指引：了解企業應遵循的 AI 合規指引、法規與倫理規範。
· 法律法規
o 國際與國內法規：熟悉國際與歐盟的人工智慧法、我國生成式 AI 相關法規。
o 智財權議題：了解智慧財產權議題、相關判例案例及潛在的違規風險。
o 監管與合規：掌握 GDPR（通用資料保護條例）與 AI 監管、模型透明度、企業責任與風險管理。
· 隱私保護和資料安全
o 風險管理：學習風險管理，特別是個人資料在生成式 AI 應用中的保護措施。
o AI 偏見與數據隱私：了解 AI 模型訓練偏見的成因，以及數據隱私保護與企業安全策略。
o 深度偽造 (Deepfake)：掌握 Deepfake 的生成原理、防範與檢測的有效方法，以及相關的法規風險管理。
3 各評鑑主題的專有名詞與說明 (30個 入門基礎)
4 2025最新AI工具 (20個)
資策會生成式AI能力認證 - 入門初級模擬試題 (30題)
評測範圍：生成式AI能力認證
單選題 (共30題，每題3.33分，滿分100分)
1. 生成式AI最主要的定義是什麼？
A. 能夠分析大量數據並進行分類的AI。
B. 能夠識別圖像和語音的AI。
C. 能夠創造或生成全新內容的AI。
D. 能夠執行重複性任務的AI。
正確答案：C
解析： 生成式AI的核心特點是能夠創造或生成新的、獨特的內容，而非僅僅分析或分類現有數據。
2. 下列何者不屬於生成式AI的主要應用場景？
A. 文案寫作。
B. 圖片生成。
C. 資料庫管理。
D. 影片生成。
正確答案：C
解析： 資料庫管理通常涉及數據的儲存、檢索和維護，而非生成新的內容。文案寫作、圖片生成和影片生成都是生成式AI的典型應用。
3. 「大型語言模型 (LLM)」主要是處理哪種類型的數據？
A. 圖像數據。
B. 聲音數據。
C. 語言數據。
D. 數值數據。
正確答案：C
解析： 大型語言模型 (Large Language Models, LLM) 主要用於處理和生成人類語言。
4. 下列哪一項技術是大型語言模型 (LLM) 的核心架構之一？
A. 迴歸分析。
B. 決策樹。
C. Transformer。
D. 支持向量機。
正確答案：C
解析： Transformer架構是現代大型語言模型（如GPT、Gemini、Claude）運作的核心原理。
5. 在生成式AI中，「Prompt 工程」主要是為了達成什麼目的？
A. 訓練新的AI模型。
B. 優化提示詞，使AI產出更準確的結果。
C. 評估AI模型的性能。
D. 收集大量的訓練數據。
正確答案：B
解析： Prompt工程的目的是透過優化提示詞，打造更準確的AI互動，讓生成的內容更符合所需。
6. 生成式AI在企業數位轉型中扮演的角色為何？
A. 主要用於數據備份。
B. 幫助企業降低IT維護成本。
C. 透過自動化內容生成和提升效率來影響數位轉型。
D. 僅用於員工培訓。
正確答案：C
解析： 生成式AI透過在不同應用場景（如文案寫作、客服、設計等）的應用，提升企業效率和數位轉型。
7. 資策會生成式AI能力認證的評測時長是多久？ (這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. 60分鐘。
B. 90分鐘。
C. 120分鐘。
D. 180分鐘。
正確答案：B
解析： 評測時長為90分鐘。
8. 資策會生成式AI能力認證的評測評估及格分數為多少分？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. 50分。
B. 60分。
C. 70分。
D. 80分。
正確答案：C
解析： 評測評估及格分數為100分制的70分（含）以上。
9. 下列哪項是「AI資料治理」的核心概念之一？
A. 僅關注資料的儲存。
B. 確保數據品質與公平性。
C. 快速刪除所有數據。
D. 不對數據進行任何處理。
正確答案：B
解析： AI資料治理主要關注如何確保數據品質與公平性，包含資料前處理、清理、轉換、選擇、提取、集成、解讀等。
10.文本生成工具可以應用於哪些情境？
A. AI繪圖。
B. 影片剪輯。
C. 文案寫作和翻譯。
D. 歌曲生成。
正確答案：C
解析： 文本生成主要用於文案寫作、翻譯、文本摘要等文字相關的應用。
11.什麼是「多模態AI」？
A. 只能處理文字的AI。
B. 只能處理圖像的AI。
C. 結合影像、文字、聲音等不同形式數據的AI應用。
D. 只能處理單一任務的AI。
正確答案：C
解析： 多模態AI是指能夠結合影像、文字、聲音等不同形式數據進行處理和應用的AI。
12.生成式AI的倫理考量中，通常會關注哪些風險？
A. 硬體故障。
B. 網路延遲。
C. 隱私權與數據安全。
D. 電源供應不穩。
正確答案：C
解析： 生成式AI倫理與法規的重要考量包含AI風險管理：隱私權、數據安全與公平性。
13.「Deepfake」技術主要涉及哪方面的AI應用？
A. 數據分析。
B. 深度偽造影像、聲音、視訊。
C. 自動化客服。
D. 程式碼生成。
正確答案：B
解析： Deepfake涉及利用AI進行深度偽造，包含影像、聲音、視訊等內容的生成。
14.資策會核發的生成式AI能力認證證書效期是多久？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. 1年。
B. 2年。
C. 3年。
D. 永久有效。
正確答案：B
解析： 評測核發之評測證書效期為2年。
15.哪一種技術可以用來強化AI回覆能力，透過整合資料庫提升準確度？
A. Fine-tuning。
B. RAG (檢索增強生成)。
C. Prompt Engineering。
D. LLM。
正確答案：B
解析： RAG (Retrieval-Augmented Generation) 透過整合資料庫，讓AI能夠檢索並生成更準確的回覆。
16.針對AI偏見問題，主要探討的是什麼？
A. AI模型的計算速度。
B. AI模型訓練偏見的成因。
C. AI模型的儲存空間。
D. AI模型的外觀設計。
正確答案：B
解析： AI偏見與數據隱私風險中包含AI模型訓練偏見的成因。
17.下列何者是生成式AI應用技能中的「簡報生成」主要用途？
A. 僅限於圖片修復。
B. 簡報腳本製作、演示文稿設計。
C. 程式碼編寫。
D. 音樂創作。
正確答案：B
解析： 簡報生成工具與應用主要用於簡報腳本製作、演示文稿設計。
18.在AI法規與合規準則中，GDPR主要關注哪個方面？
A. AI模型的速度。
B. 資料保護與隱私。
C. 軟體授權。
D. 硬體規格。
正確答案：B
解析： GDPR (General Data Protection Regulation) 屬於企業AI合規指引中的法規與倫理規範，特別關注資料保護與隱私。
19.生成式AI對未來工作模式會產生什麼影響？
A. 不會有任何影響。
B. 僅影響科技產業。
C. 自動化部分任務，改變工作內容與職能需求。
D. 導致所有工作消失。
正確答案：C
解析： 生成式AI將影響未來工作模式，例如透過自動化部分任務來改變工作內容與職能需求。
20.誰適合參加「生成式AI能力認證」課程？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. 僅限於AI技術專家。
B. 對AI有興趣但無技術背景的初學者。
C. 僅限於數據科學家。
D. 僅限於學術研究人員。
正確答案：B
解析： 課程適合對AI有興趣，但無技術背景的初學者，以及希望提升AI應用能力的各領域人士。
21.在生成式AI的「Prompt 優化能力」中，主要目標是什麼？
A. 降低模型的訓練時間。
B. 讓生成的內容更符合所需。
C. 增加模型的複雜度。
D. 減少模型的儲存空間。
正確答案：B
解析： Prompt 優化能力例如如何讓生成的內容更符合所需、Prompt內容設計、模型性能優化、指導性文本輸入改進等。
22.下列哪一個選項是生成式AI「圖片生成」的應用範疇？
A. 自動摘要。
B. 語音合成。
C. AI繪圖。
D. 程式碼生成。
正確答案：C
解析： 圖片生成主要應用於AI繪圖和風格轉換。
23.生成式AI在「企業中的應用策略」會包含哪些考量？
A. 僅限於IT部門的技術升級。
B. 評估應用場景、選擇合適工具與技術。
C. 完全取代所有人工工作。
D. 僅限於資料儲存與備份。
正確答案：B
解析： 生成式AI在企業中的應用策略包含評估主要應用場景、選擇合適的技術與工具。
24.「AI Agent 平台」的功能特色通常包含什麼？
A. 僅用於儲存數據。
B. 運行AI模型和提供應用體驗。
C. 進行硬體維護。
D. 僅用於文字編輯。
正確答案：B
解析： AI Agent 平台的功能特色包含如何運行AI模型，並提供多種情境的應用體驗。
25.什麼是「向量資料庫 (Vector DB)」的主要應用？
A. 儲存傳統關聯式數據。
B. 強化AI數據處理能力。
C. 僅用於備份文件。
D. 處理音訊訊號。
正確答案：B
解析： 向量資料庫的應用在於強化AI數據處理能力，尤其在檢索增強生成 (RAG) 中有重要作用。
26.生成式AI對社會和個人會造成什麼樣的影響？
A. 僅帶來正面影響。
B. 可能對就業市場和個人產生衝擊與影響。
C. 完全沒有影響。
D. 僅限於娛樂領域的影響。
正確答案：B
解析： 生成式AI對就業市場和個人的衝擊與影響是社會和個人影響的重要評鑑內容。
27.生成式AI能力認證課程中，關於「IPAS AI應用規劃師」的內容主要著重在哪方面？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. 程式設計技巧。
B. 考試介紹與應試技巧。
C. 硬體設備組裝。
D. 數據庫架構設計。
正確答案：B
解析： 課程第六小時為補充IPAS AI課程考證內容，包含IPAS AI應用規劃師考試介紹與應試技巧。
28.若應試者報名後未在繳費通知信期限前完成繳費，會如何處理？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. 報名資格自動取消。
B. 延後繳費期限。
C. 自動轉為下次考試。
D. 需額外支付滯納金。
正確答案：A
解析： 應試者應依照通知信之繳費資訊與期限完成繳費，逾期未繳費者將自動取消報名。
29.在評測學科考場應試時，應試者必須攜帶什麼證件？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. 學生證。
B. 具有本人照片之身分證件正本 (如國民身分證、駕照、護照、健保卡擇一)。
C. 信用卡。
D. 公司識別證。
正確答案：B
解析： 應試者需攜帶具有本人照片之身分證件正本（限國民身分證、駕照、護照或健保卡）。
30.生成式AI的最新發展趨勢會包含哪些內容？
A. 僅限於傳統軟體更新。
B. 掌握國內外大廠最新資訊與產業發展趨勢。
C. 舊有技術的淘汰。
D. 僅討論硬體規格。
正確答案：B
解析： 生成式AI最新發展趨勢主要為掌握國內外大廠最新資訊與產業發展趨勢、最新應用或商模等。
資策會生成式AI能力認證 - 進階中級模擬試題 (30題)
評測範圍：生成式AI能力認證
單選題 (共30題，每題3.33分，滿分100分)
1. Transformer 架構中的核心組件，允許模型在處理序列數據時權衡不同詞語的重要性，這指的是下列何者？
A. 卷積層 (Convolutional Layer)
B. 池化層 (Pooling Layer)
C. 自我注意力機制 (Self-Attention Mechanism)
D. 循環層 (Recurrent Layer)
正確答案：C
解析： 自我注意力機制是Transformer架構的核心，它使模型能夠在處理序列時，對輸入序列中的不同部分賦予不同的權重，從而更好地捕捉長距離依賴關係 。
2. 在大型語言模型 (LLM) 的訓練過程中，為了解決模型在特定領域表現不佳的問題，通常會使用哪種方法來提升其在特定任務上的性能？
A. 降維 (Dimensionality Reduction)
B. 特徵工程 (Feature Engineering)
C. 微調 (Fine-tuning)
D. 數據正規化 (Data Normalization)
正確答案：C
解析： 微調 (Fine-tuning) 是指在預訓練模型基礎上，使用特定數據集對模型進行進一步訓練，以適應特定任務，提升其在該領域的性能 。
3. 「檢索增強生成 (RAG)」的原理是什麼？
A. 透過對抗訓練生成更真實的數據。
B. 透過整合外部資料庫來提升AI回覆的準確度。
C. 透過壓縮模型來提高推理速度。
D. 透過增加模型層數來提升複雜度。
正確答案：B
解析： 檢索增強生成 (RAG) 的原理是透過整合資料庫，讓AI模型能夠檢索相關資訊，並以此提升生成回覆的準確度 。
4. 當AI模型在訓練過程中，由於訓練數據的系統性偏差而導致輸出結果出現歧視性或不公平的現象時，這被稱為？
A. 模型過擬合 (Overfitting)
B. 數據偏見 (Data Bias)
C. 模型欠擬合 (Underfitting)
D. 數據冗餘 (Data Redundancy)
正確答案：B
解析： AI偏見的成因之一是訓練數據本身存在的偏差，可能導致模型產生歧視性或不公平的結果 。
5. 在企業導入雲端AI應用時，最核心的考量之一是什麼？
A. 僅關注硬體成本。
B. 評估資料安全與隱私保護措施。
C. 選擇最新的AI模型，不考慮實際需求。
D. 忽略員工培訓。
正確答案：B
解析： 企業導入雲端AI時，數據隱私保護與企業安全策略是重要的考量 。
6. 何種技術涉及將大型模型 (教師模型) 的知識轉移到小型模型 (學生模型) 中，以實現模型壓縮和加速？
A. 遷移學習 (Transfer Learning)
B. 模型蒸餾 (Model Distillation)
C. 強化學習 (Reinforcement Learning)
D. 聯邦學習 (Federated Learning)
正確答案：B
解析： 模型蒸餾是一種將大型複雜模型的知識傳遞給小型模型的方法，以達到模型壓縮和提高效率的目的。
7. 在Prompt工程中，除了提示詞的內容外，何種要素對AI產出品質有關鍵影響？
A. 模型的訓練速度。
B. 模型部署的硬體環境。
C. 有效Prompt的設計方法。
D. 模型訓練資料集的總大小。
正確答案：C
解析： 提示工程技巧的核心在於有效Prompt的設計方法，這是影響AI產出品質的關鍵要素之一。
8. 歐盟的通用資料保護條例 (GDPR) 對生成式AI的發展產生了哪些重要影響？
A. 鼓勵數據自由流動，不設限制。
B. 強調資料保護與隱私權，對數據處理設有嚴格規範。
C. 僅適用於歐洲國家。
D. 主要針對AI模型的運算效能進行規範。
正確答案：B
解析： GDPR 對個人資料的收集、處理和儲存制定了嚴格規範，對全球AI發展產生影響 。
9. 在AI應用中，為確保用戶個人資料的收集、儲存和使用符合法律法規，防止洩露和濫用，這屬於哪個層面的考量？
A. 技術開發。
B. 市場推廣。
C. 隱私保護和資料安全。
D. 軟體版本控制。
正確答案：C
解析： 隱私保護和資料安全是生成式AI倫理法律的重要評鑑內容，包含個人資料在生成式AI應用中的保護措施 。
10.「向量資料庫 (Vector DB)」在強化AI數據處理能力中的主要作用是什麼？
A. 儲存原始的非結構化文本。
B. 儲存和檢索向量嵌入，以便AI快速查找相關信息。
C. 執行複雜的數學運算。
D. 監控AI模型的運行狀態。
正確答案：B
解析： 向量資料庫的應用在於強化AI數據處理能力，它儲存向量嵌入，有助於快速檢索相關數據 。
11.當AI系統同時處理和理解多種模態（如視覺、聽覺、文本）輸入的能力時，這被稱為？
A. 單模態處理 (Unimodal Processing)
B. 多模態感知 (Multimodal Perception)
C. 跨模態轉換 (Cross-modal Conversion)
D. 感知壓縮 (Perceptual Compression)
正確答案：B
解析： 多模態AI的應用包含結合影像、文字、聲音的AI應用，以及多模態感知與跨領域案例 。
12.在AI模型的評估中，「BLEU」和「FID」分別主要用於評估哪種類型的生成任務？
A. BLEU用於圖像生成，FID用於語音識別。
B. BLEU用於文字生成，FID用於圖像生成。
C. BLEU用於語音識別，FID用於文字生成。
D. BLEU和FID都用於影片生成。
正確答案：B
解析： BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) 是常用的文字生成評估指標，而FID (Frechet Inception Distance) 則常用於評估圖像生成模型的效果。
13.什麼是「少樣本學習 (Few-shot Learning)」？
A. 需要大量標註數據才能學習新任務。
B. 模型僅需少量範例即可學習新任務的能力。
C. 僅能學習已知任務的變體。
D. 無法學習任何新任務。
正確答案：B
解析： 少樣本學習是指模型能夠在僅有少量訓練範例的情況下，快速學習並適應新任務的能力。
14.在AI Agent平台操作體驗中，通常會讓使用者進行哪些實際操作？
A. 硬體維修和故障排除。
B. 實際操作AI Agent介面，進行多種情境應用。
C. 數據中心的物理安全檢查。
D. 網路纜線連接和配置。
正確答案：B
解析： AI Agent 平台上的應用體驗包含實際操作AI Agent介面，以及多種情境應用體驗與成果分享.
15.「模型透明度」在AI倫理準則中的意義是什麼？
A. 模型必須是開源的。
B. 模型內部機制和決策過程清晰可解釋。
C. 模型必須在白光下運行。
D. 模型訓練數據必須完全公開。
正確答案：B
解析： 模型透明度是指確保生成式AI系統的設計和運作，其決策過程和運作方式是可理解和可解釋的 。
16.針對深度偽造 (Deepfake) 技術，主要的風險防範方法會包含哪些面向？
A. 僅限於法律制裁。
B. 建立技術檢測與防禦機制。
C. 完全禁止相關技術開發。
D. 鼓勵大規模傳播以提高辨識度。
正確答案：B
解析： Deepfake 技術與風險防範中包含防範與檢測的有效方法 。
17.在生成式AI的法律法規方面，除了著作權法，還有哪些重要議題？
A. 能源消耗規範。
B. 國際與歐盟的人工智慧法。
C. 晶片製造標準。
D. 網路基礎設施建設。
正確答案：B
解析： 生成式AI倫理法律包含國際與歐盟的人工智慧法、我國生成式AI相關法規、智財權議題、判例案例、違規風險等 。
18.企業若要實現「從AI生成 (AIGC) 到企業自建大腦 (BYOG)」，通常需要整合哪些技術？
A. 僅需大量儲存空間。
B. 需整合LLM、RAG、以及客製化平台能力。
C. 僅需高速網路。
D. 只需要新的硬體設備。
正確答案：B
解析： 從AI生成 (AIGC) 到企業自建大腦 (BYOG) 和Akasha平台實作工作坊，都指向企業客製化AI應用，這通常需要整合核心AI技術如LLM、RAG，並搭配平台實作。
19.在生成式AI的應用中，什麼是「語意搜尋 (Semantic Search)」？
A. 僅依賴關鍵字匹配的搜尋。
B. 能夠理解查詢的語義，提供更相關結果的搜尋。
C. 僅用於搜尋圖像。
D. 只搜尋特定檔案格式。
正確答案：B
解析： 語意搜尋指的是能夠理解查詢的語義，而不僅僅是關鍵字匹配，從而提供更相關的搜索結果 。
20.企業AI合規指引中，除了法規，還會考量哪些「倫理規範」？
A. 僅關注產品利潤。
B. 確保AI系統的設計和運作不會對人類和環境造成威脅或危害，不侵犯人權。
C. 僅關注技術更新速度。
D. 忽略社會影響。
正確答案：B
解析： AI倫理準則包括確保生成式AI系統的設計和運作不會對人類和環境造成脅或危害，不會侵犯人權，減輕負面影響，道德和社會責任等 。
21.哪種技術在預訓練模型基礎上，僅訓練少量參數即可適應大型模型，降低計算成本？
A. 全模型微調 (Full Fine-tuning)
B. 遷移學習 (Transfer Learning)
C. 低秩適應 (Low-Rank Adaptation, LoRA)
D. 模型剪枝 (Model Pruning)
正確答案：C
解析： LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一種高效的微調技術，它通過訓練少量新增的低秩矩陣來適應大型模型，顯著減少了計算資源和儲存需求。
22.「文本自動標註」的主要目的是什麼？
A. 增加文本的閱讀難度。
B. 利用AI自動為文本數據添加標籤或註釋，用於數據清理和模型訓練。
C. 減少文本的資訊量。
D. 僅限於手動標註文本。
正確答案：B
解析： 文本自動標註與語意搜尋中包含文字數據標註方法，其目的是自動為文本添加標籤或註釋 。
23.在判斷生成式AI內容的著作權歸屬時，最複雜的爭議點通常是什麼？
A. 僅看內容是否為AI生成。
B. 區分人類創作者與AI模型的貢獻程度。
C. AI模型是否有獨立的著作權人格。
D. 內容是否能在網路上公開。
正確答案：B
解析： 智財權議題是生成式AI倫理法律的重要部分，其中對著作權的歸屬和貢獻程度的認定是複雜的爭議點。
24.當企業想將AI模型從一個領域應用到另一個相關領域，以減少對新領域數據的需求時，會使用哪種技術？
A. 數據增強 (Data Augmentation)
B. 領域適應 (Domain Adaptation)
C. 特徵選擇 (Feature Selection)
D. 模型融合 (Model Ensembling)
正確答案：B
解析： 領域適應 (Domain Adaptation) 是一種機器學習技術，它允許模型從一個源領域的數據中學習，並將其知識應用於另一個相關的目標領域。
25.什麼是「上下文學習 (In-context Learning)」？
A. 透過大量模型訓練來學習。
B. 在不更新模型參數的情況下，透過給予模型特定的輸入範例來引導其完成任務的能力。
C. 只能學習固定數量的任務。
D. 只能學習文本中的語法結構。
正確答案：B
解析： 上下文學習是指大型語言模型僅透過輸入中的範例來理解和完成新任務，而不需要額外的微調或模型參數更新。
26.什麼是「AI Agent」的主要功能？
A. 僅能進行數據備份。
B. 能夠運行AI模型，並在特定情境下執行複雜的自動化任務。
C. 僅限於資料庫查詢。
D. 只能進行簡單的文字編輯。
正確答案：B
解析： AI Agent平台的功能特色就是如何運行AI模型，並進行多種情境的應用 。
27.在評估生成式AI模型的性能時，除了準確度，還應考量哪些重要指標？
A. 模型的硬體溫度。
B. 模型的道德和社會責任。
C. 模型的功耗。
D. 模型的散熱效率。
正確答案：B
解析： 評鑑規範中，倫理準則和規範強調確保生成式AI系統的設計和運作不會對人類和環境造成威脅，並包含道德和社會責任 。
28.當AI評測結果公告後，應試者若需申請複查，應在多久時間內提出？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. 7日內。
B. 14日內。
C. 30日內。
D. 60日內。
正確答案：C
解析： 評測結果公告後，應試者若需申請複查，請於公告後30日內於本會人才評測網申請複查 。
29.在考場應試時，哪些行為會被認定為舞弊並可能導致零分計或取消資格？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. 攜帶電子通訊器材並發出聲響。
B. 提早交卷。
C. 正常使用考場提供的文具。
D. 於規定時間內入場。
正確答案：A
解析： 評測過程嚴禁使用行動電話或其他具可傳輸、掃描或交換或儲存資料功能之電子通訊器材，若啟動或發出聲響時，該節應試科目以零分計 。
30.什麼是生成式AI的「自主學習方法和工具」？
A. 僅依賴老師教授。
B. 如何利用網路資源和線上課程來學習生成式AI新技能、有哪些重要的生成式AI活動或社群等。
C. 僅限於購買昂貴的軟體。
D. 只需要死記硬背知識點。
正確答案：B
解析： 自主學習方法和工具包含如何利用網路資源和線上課程來學習生成式AI新技能、有哪些重要的生成式AI活動或社群等 。
資策會生成式AI能力認證 - AI平台與工具情境應用模擬試題 (30題)
評測範圍：生成式AI能力認證
單選題 (共30題，每題3.33分，滿分100分)
1. 某行銷公司需要為新產品快速生成多個版本的廣告文案，並針對不同社群媒體平台進行優化，此時最適合使用的AI工具類型是什麼？
A. 圖片生成軟體 11
B. 程式碼生成工具 2
C. 文字生成工具 (如ChatGPT)
D. 數據分析工具 4
正確答案：C
解析： 文字生成工具（如ChatGPT）擅長文案寫作、文本摘要和多語言翻譯，能快速生成多樣化的文案內容，適合行銷應用 。
2. 一位平面設計師希望在短時間內，為客戶的品牌活動設計一系列不同風格的視覺素材，並嘗試將草圖轉換為更具藝術感的圖片。他應該優先考慮使用哪類AI工具？
A. 聲音生成工具
B. 圖片生成工具 (如Stable Diffusion)
C. 簡報生成工具
D. 聊天機器人
正確答案：B
解析： 圖片生成工具 (AI繪圖、風格轉換) 能幫助設計師快速產出多種風格的視覺內容，提升設計效率 。
3. 某電影製作團隊希望為一部動畫片快速生成不同角色的語音對白和背景音樂。他們可以利用哪類AI工具來實現這個目標？
A. 影片剪輯工具
B. 聲音生成工具 (如Suno AI)
C. 程式碼除錯工具
D. 數據視覺化工具
正確答案：B
解析： 聲音生成工具（如Suno AI）可用於語音合成、聲音效果生成、歌曲生成，滿足影片製作中的音訊需求 。
4. 一家製造業企業希望透過AI技術優化生產線的監控和預測性維護，減少停機時間。在導入雲端AI應用時，他們應主要關注哪方面的實踐步驟和案例？
A. 企業內部通訊軟體升級。
B. 工業場域實例分享和企業導入雲端AI的實踐步驟
C. 金融交易演算法優化。
D. 社群媒體內容管理。
正確答案：B
解析： 雲端AI工業應用部分包含企業導入雲端AI的實踐步驟和工業場域實例分享，這對於優化生產線監控和預測性維護至關重要 。
5. 一位學生準備製作一份關於氣候變化的簡報，希望快速生成報告大綱和幻燈片設計建議。哪種AI工具能有效幫助他？
A. 文字生成工具 (用於腳本製作) 和簡報生成工具 (用於演示文稿設計)
B. 圖片修復工具
C. 音樂編輯軟體
D. 程式碼編譯器
正確答案：A
解析： 文字生成工具可協助簡報腳本製作，簡報生成工具則輔助演示文稿設計，兩者結合能有效提高簡報製作效率 。
6. 某軟體開發團隊希望提高程式碼編寫效率，減少重複性工作，並快速生成特定功能的程式碼片段。他們可以考慮使用哪種AI工具？
A. 數據分析報告生成器
B. 程式生成工具 (如Copilot)
C. 多媒體影音剪輯器
D. AI繪圖工具
正確答案：B
解析： 程式生成工具如Copilot能輔助程式碼生成，加速網站建置和應用程式開發，提高開發效率 。
7. 一家電商公司希望透過智慧化方式提升客服效率，自動回答常見問題並提供個人化購物建議。他們應優先導入哪類AI應用？
A. 影片生成工具
B. 聊天機器人工具
C. 圖片風格轉換工具
D. 聲音效果生成工具
正確答案：B
解析： 聊天機器人工具可用於客服自動化和個人化AI聊天，能有效提升客戶服務品質和效率 。
8. 一位研究員需要快速閱讀大量學術論文，並從中提取關鍵資訊和摘要。哪種AI應用技能對他最有幫助？
A. 圖片生成 (AI繪圖)
B. 文字生成 (文本摘要)
C. 聲音生成 (語音識別)
D. 影片生成 (動畫製作)
正確答案：B
解析： 文字生成工具包含文本摘要功能，能有效幫助研究員快速理解和歸納大量文獻的重點 。
9. 一家企業希望建立一個能根據內部文件回答員工問題的智慧知識庫，並確保回覆的準確性。他們應考量哪項技術來強化AI的問答能力？
A. 僅依賴模型微調 (Fine-tuning)
B. 檢索增強生成 (RAG) 與向量資料庫 (Vector DB)
C. 僅增加模型參數
D. 降低模型複雜度
正確答案：B
解析： 檢索增強生成 (RAG) 結合向量資料庫能讓AI從企業內部知識庫中檢索相關資訊，並生成更精確的回答，提升回覆準確度 。
10.某內容創作者想將現有的圖片轉換成不同藝術風格，例如從寫實風格轉換為印象派畫風。他應該使用AI工具的哪種功能？
A. 文字翻譯
B. 風格轉換 (圖片生成)
C. 語音助手
D. 影片剪輯
正確答案：B
解析： 圖片生成工具中的風格轉換功能，能將圖像轉換為不同的藝術風格 。
11.一家公司需要處理大量的非結構化文本數據，如客戶評論和社交媒體貼文，以便進行情感分析和主題分類。哪種AI技術能有效自動化這個過程？
A. 圖像合成
B. 文本自動標註與語意搜尋
C. 歌曲生成
D. 簡報設計
正確答案：B
解析： 文本增強、自動標註與語意搜尋技術能處理文字數據標註和語意檢索與分類，適用於分析非結構化文本數據 。
12.某公司在導入生成式AI技術後，發現部分AI生成內容存在性別或種族偏見。為了解決這個問題，他們應該優先關注哪方面的AI治理？
A. 降低IT預算。
B. AI偏見與數據隱私風險管理
C. 增加AI模型的複雜度。
D. 縮短模型訓練時間。
正確答案：B
解析： AI偏見與數據隱私風險部分探討AI模型訓練偏見的成因，以及數據隱私保護與企業安全策略，是解決此類問題的關鍵 。
13.一位法律顧問需要了解國際上最新的人工智慧相關法規，特別是歐盟的可信賴人工智慧倫理準則。他會在哪個評鑑主題中找到相關資訊？
A. 生成式AI基礎知識
B. 生成式AI應用技能
C. 生成式AI倫理法律
D. 生成式AI能力強化
正確答案：C
解析： 生成式AI倫理法律主題包含國際與歐盟的人工智慧法、我國生成式AI相關法規、智財權議題等規範 。
14.某影片後製公司希望快速生成影片字幕，並自動進行多語言翻譯。他們可以利用哪類AI工具來實現？
A. 圖片生成工具
B. 數據分析工具
C. 影片生成工具 (生成字幕、影片剪輯)
D. 簡報生成工具
正確答案：C
解析： 影片生成工具可用於生成字幕、影片剪輯、特效生成等，滿足影片後製需求 。
15.一家銀行希望利用AI來偵測潛在的金融詐欺行為，並進行風險評估。哪種AI應用技能對他們最關鍵？
A. 多語言廣播
B. 數據分析工具與應用 (趨勢預測、業務報告)
C. 藝術生成
D. 聊天機器人設計
正確答案：B
解析： 數據分析工具與應用可進行數據分析、業務報告、趨勢預測、資料視覺化，這對金融風險管理和詐欺偵測至關重要 。
16.為了準備資策會生成式AI能力認證考試，考生在學習資源中可以找到哪些針對LLM的介紹課程？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. Introduction to Image Generation
B. Introduction to Large Language Models
C. Attention Mechanism
D. 從AI到生成式AI
正確答案：B
解析： 學習資源中明確列出「Introduction to Large Language Models (介紹什麼是大型語言模型)」的線上課程。
17.企業在實施生成式AI時，為避免「不正確引用登錄事項」或「誤用證書之情事」，需要遵循哪方面的指引？
A. 僅關注模型效能。
B. 評測證書使用者行為規範
C. 擴大應用場景。
D. 增加數據量。
正確答案：B
解析： 評測證書使用者部分明確指出，透過出版品、電子媒體或其他方法，使用證書或其所載事項進行宣傳時，不得有不正確引用登錄事項或誤用證書之情事 71。
18.某公司正在開發一款全新的AI助手，需要讓其具備更自然的對話能力和更廣泛的知識庫。他們在選用基礎技術時，會考慮哪些主流的LLM模型？
A. Python、Java
B. GPT、Gemini、Claude
C. SQL、NoSQL
D. Photoshop、Illustrator
正確答案：B
解析： 課程內容中明確提到了LLM運作原理（GPT、Gemini、Claude），這些是當前主流的大型語言模型 。
19.在面對「深度偽造 (Deepfake)」技術帶來的風險時，除了法律規範，更需要建立哪些有效方法來防範？
A. 僅依靠使用者自行辨識。
B. 技術性的防範與檢測方法
C. 完全禁止所有影音內容。
D. 增加影片壓縮率。
正確答案：B
解析： Deepfake 技術與風險防範中包含防範與檢測的有效方法，這通常涉及技術層面的解決方案。
20.某企業希望學習如何透過雲端平台導入AI，並了解實際的工業場域應用案例。他們可以參考哪類型的學習資源？
A. 僅限於閱讀書目
B. 雲端AI工業應用的課程或實例分享
C. 關於Prompt設計技巧的課程
D. AI倫理全產業面面觀
正確答案：B
解析： 課程大綱和第二天的課程內容都提到了雲端AI工業應用，包括企業導入雲端AI的實踐步驟和工業場域實例分享 。
21.企業資訊部門在規劃AI應用時，需要確保數據在前處理、清理、轉換、選擇、提取、集成、解讀等環節的品質和公平性。這屬於哪個評鑑內容？
A. Prompt 優化能力
B. 生成式AI資料治理
C. 生成式AI最新發展趨勢
D. 自主學習方法和工具
正確答案：B
解析： 生成式AI資料治理的評鑑內容包含資料前處理，及資料清理、轉換、選擇、提取、集成、解讀等的概念，旨在確保數據品質與公平性 。
22.某公司想利用AI進行業務報告的自動生成，並進行趨勢預測。這屬於生成式AI應用技能中的哪一項？
A. 圖片生成
B. 數據分析工具與應用
C. 聲音生成
D. 影片生成
正確答案：B
解析： 數據分析工具與應用包含數據分析、業務報告、趨勢預測、資料視覺化等 。
23.在大型語言模型中，為什麼需要進行「微調 (Fine-tuning)」？
A. 為了降低模型的訓練成本。
B. 為了讓模型能應用於特定領域或任務，提高專業性。
C. 為了減少模型的記憶體消耗。
D. 為了加速模型的推理速度。
正確答案：B
解析： 微調 (Fine-tuning) 的核心概念是針對特定應用場景，對預訓練的大型語言模型進行客製化調整，提升其性能和準確性 。
24.什麼是「AI Agent 平台」的實際操作體驗主要目標？
A. 學習如何撰寫AI模型訓練程式碼。
B. 讓使用者親身嘗試生成式AI在各種情境的應用。
C. 理解AI模型底層的數學原理。
D. 學習如何組裝AI伺服器。
正確答案：B
解析： 課程特色中提到「透過 Al-Agent平台操作體驗，讓你親身嘗試生成式AI在各種情境的應用」 。
25.某企業欲考取「資策會生成式AI能力認證」，並希望透過最短時間達到考證目標。課程特色中如何體現這種高效率？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. 僅提供理論知識。
B. 學習後即可參加「生成式AI能力認證」考試，幫助你高效率累積專業 93。
C. 僅提供自學材料。
D. 要求長期實習。
正確答案：B
解析： 課程特色中明確指出「學習後即可參加『生成式AI能力認證』考試，幫助你高效率累積專業」 。
26.如果一家媒體公司需要快速生成虛擬人物的圖像和動畫，以應用於新聞播報或虛擬偶像。他們會使用哪種生成式AI應用？
A. 程式碼生成
B. 多模態AI (結合影像、文字、聲音) 96
C. 聊天機器人
D. 數據分析
正確答案：B
解析： 多模態AI技術結合影像、文字、聲音，能應用於虛擬人物的生成和動畫製作 99。影片生成中也提到虛擬人物的應用 。
27.在評估生成式AI的能力時，除了技術層面，還應特別關注其對「就業市場和個人」的衝擊與影響，這屬於哪個評鑑內容？
A. 生成式AI技術術語與標準
B. 社會和個人影響
C. Prompt優化能力
D. 自主學習方法和工具
正確答案：B
解析： 社會和個人影響的評鑑內容包含人工智慧、生成式AI對就業市場和個人的衝擊與影響、如何因應等 。
28.哪種類型的課程或資源，會提供「考前說明與章題解析」以幫助考生準備資策會認證考試？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. 僅限於學術論文。
B. 培訓課程的考證內容或說明會
C. 技術文檔。
D. 硬體配置手冊。
正確答案：B
解析： 課程重點搶先看中提及「考前說明與章題解析，輕鬆準備認證考試」 ，且第六小時補充IPASAI課程考證內容 108，第二天課程也有考試說明與章題解析 。
29.在資策會提供的學習資源中，哪個網站或平台提供「從AI生成(AIGC)到企業自建大腦(BYOG)」的實體課程？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. Canva.com
B. https://www.google.com/search?q=ispan.com.tw
C. cloudskillsboost.google
D. microsoft.github.io
正確答案：B
解析： 學習資源中明確指出，https://www.google.com/search?q=ispan.com.tw 提供「從AI生成(AIGC)到企業自建大腦(BYOG)」的實體課程 。
30.課程特色強調「高含金量認證保障」，除了提升履歷與職場競爭力，還體現在哪方面？(這是AI分析考試簡章導致的非考試題目, 請用一般常識判斷不會考)
A. 證書永久有效。
B. 證書兩年效期，到期可再進行重新評測，持續維持專業度 。
C. 僅需一次考試即可獲得終身認證。
D. 認證僅適用於特定行業。
正確答案：B
解析： 課程特色中明確提到證書兩年效期，到期可再進行重新評測，持續維持專業度 。
扮演資策會生成式AI能力測驗出題委員,根據所有文件,提供模擬題目30題,難度為基礎與進階程度,適合AIGC工具於各領域的情境應用, 包含以下關鍵字: RAG,BLEU, FID, LoRA, GDPR, StyleGAN,Runway ML, Exposure Bias, ReAct, 條列式出題目+選項+正確答案+解析.請一次完整提供全部30題.
資策會生成式AI能力認證 - RAG基礎與進階情境應用模擬試題
評測範圍：生成式AI能力認證
單選題 (共30題，每題3.33分，滿分100分)
1. 某金融機構希望建置一個能根據其內部財報和市場分析報告，為客戶提供客製化投資建議的AI系統。為了確保AI回覆的即時性與準確性，該系統最適合導入下列哪種技術架構？
A. 僅使用大型語言模型 (LLM) 進行生成 。 B. 採用檢索增強生成 (RAG) 結合內部知識庫 。 C. 專注於開發新的模型訓練演算法 。 D. 大幅增加訓練數據量以涵蓋所有資訊 。
正確答案：B 解析： 檢索增強生成 (RAG) 能透過整合資料庫提升回覆準確度 ，使其能夠從最新的財報和分析報告中檢索資訊，提供更精確的投資建議。
2. 一位內容創作者使用AIGC工具生成了一段故事情節，但他希望生成的文字風格能夠更貼近特定作家的筆觸。在這種情境下，哪種技術可以幫助他在預訓練模型基礎上實現這種客製化風格？
A. 僅調整Prompt提示詞 。 B. 進行模型蒸餾 (Model Distillation) 。 C. 採用低秩適應 (LoRA) 或Fine-tuning進行微調 。 D. 增加模型運算資源 。
正確答案：C 解析： 微調 (Fine-tuning) 能夠在預訓練模型基礎上，使用特定數據集對模型進行進一步訓練，以適應特定任務或風格 。LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一種高效的微調技術，僅訓練少量參數即可適應大型模型，降低計算成本 。
3. 某藝術家使用生成式對抗網路 (GAN) 工具 StyleGAN 創作了一系列超現實肖像。在評估這些生成圖像的品質時，除了視覺上的真實感，下列哪項指標常用於客觀評估生成圖像的真實性和多樣性？ A. BLEU分數 。 B. FID (Frechet Inception Distance) 。 C. Perplexity (困惑度) 。 D. ROUGE分數 。
正確答案：B 解析： FID (Frechet Inception Distance) 是圖片生成模型常用的評估指標，用來衡量生成圖像的真實性和多樣性 。
4. 一家跨國企業的法務部門正研究如何確保其AI系統符合歐盟的數據保護規範。他們最應該關注哪項法規，以應對生成式AI帶來的隱私權和數據安全挑戰？ A. ISO 9001 品質管理標準。 B. GDPR (通用資料保護條例) 。 C. HIPAA 醫療隱私法規。 D. SOX 法案 (薩班斯-奧克斯利法案) 。
正確答案：B 解析： GDPR (General Data Protection Regulation) 是歐盟的通用資料保護條例，對個人資料的收集、處理和儲存制定了嚴格規範，是企業AI合規指引中重要的法規規範 。
5. 某新聞媒體公司正在考慮使用AIGC工具自動生成部分新聞稿件。在評估生成文本的品質時，除了人工審閱，還可以使用哪個指標來量化生成文本與參考文本之間的相似度，特別是在機器翻譯和摘要任務中？ A. FID分數 。 B. BLEU分數 。 C. MSE (均方誤差) 。 D. F1分數 。
正確答案：B 解析： BLEU分數 (Bilingual Evaluation Understudy) 是文本生成常用的評估指標，用來衡量生成文本與參考文本之間的相似度，特別在機器翻譯、文本摘要中常用 。
6. 在生成式AI的倫理考量中，「Exposure Bias」是指什麼？ A. 模型在訓練過程中暴露於過多不良數據。 B. 模型在生成序列時，其訓練時的上下文與推理時的上下文不匹配，導致錯誤累積。 C. 模型在訓練時對特定類別數據暴露不足。 D. 模型訓練數據量不足。
正確答案：B 解析： Exposure Bias (曝光偏差) 是序列生成模型中的一個常見問題，指在訓練過程中，模型僅在真實數據序列上學習，而在推理時則需要依賴自身生成的序列，這種不匹配可能導致錯誤累積。
7. 某研究團隊希望開發一個能夠自主推理並執行複雜任務的AI代理 (AI Agent)，例如自動規劃實驗步驟和分析結果。他們在設計AI代理的行為模式時，會參考哪種結合推理與行動的框架？ A. Transformer 架構 。 B. GANs (生成對抗網路) 。 C. ReAct (Reasoning and Acting) 。 D. LoRA (低秩適應) 。
正確答案：C 解析： ReAct (Reasoning and Acting) 是一種結合推理 (Reasoning) 和行動 (Acting) 的框架，旨在使LLM能夠在複雜任務中進行更深層次的自主決策和執行。
8. 一家小型動畫工作室資源有限，希望利用雲端AI平台提供的工具快速生成角色動畫或場景。下列哪款工具可能提供這類基於AI的影片生成和編輯功能？ A. Figma B. Runway ML C. Tableau D. AutoCAD
正確答案：B 解析： Runway ML 是一款知名的AI創意工具，提供多種AI影片生成和編輯功能，適合動畫和多媒體內容創作。
9. 為了解決RAG系統中，檢索到的信息與生成模型之間的語義不一致問題，除了調整檢索策略，還可以在生成階段採用什麼方法來優化？ A. 僅依賴更大的預訓練模型 。 B. 強化檢索結果與生成內容的對齊與融合 。 C. 減少檢索數據量 。 D. 完全移除檢索模塊 。
正確答案：B 解析： 在RAG的進階應用中，強化檢索結果與生成內容的對齊與融合，能有效解決語義不一致問題。
10.當一個企業需要快速適應多個客戶端，為每個客戶提供客製化的AI語言模型服務，但又希望避免為每個客戶從頭開始訓練大型模型的高成本和時間時，哪種微調策略最適合？ A. 僅進行提示工程 (Prompt Engineering) 。 B. 使用全模型微調 (Full Fine-tuning) 。 C. 採用高效的參數微調方法，如LoRA 。 D. 重新設計模型架構 。
正確答案：C 解析： LoRA (Low-Rank Adaptation) 允許在不修改大部分原始模型參數的情況下，高效地對模型進行微調以適應新任務或客戶需求，顯著降低成本。
11.某國政府正在起草一份關於人工智慧治理的法案，其中一項重點是確保AI系統在使用個人數據時，能夠尊重數據主體的權利，並提供數據可攜性。這與哪項法規的精神最為吻合？ A. GDPR (通用資料保護條例) 。 B. PCI DSS (支付卡產業資料安全標準) 。 C. CCPA (加州消費者隱私法案) 。 D. HIPAA (醫療保險流通與責任法案) 。
正確答案：A 解析： GDPR 核心在於保護歐盟公民的個人資料，強調數據主體的權利，包括資料的可攜性，是國際上資料保護法規的標竿。
12.一家時尚品牌希望利用AI生成虛擬模特兒的服裝展示圖片，確保圖片中的模特兒表情和姿勢自然逼真，同時能輕鬆調整其特徵。他們可能會使用哪種類型的GAN模型？ A. Pix2pix。 B. CycleGAN。 C. StyleGAN。 D. StarGAN。
正確答案：C 解析： StyleGAN 是一種著名的GAN模型，以其生成高品質、高真實感的圖像而聞名，特別擅長生成人臉圖像，並允許對生成圖像的風格和特徵進行細粒度控制。
13.在實作RAG系統時，將知識庫中的文檔轉換為向量嵌入 (Vector Embeddings) 並儲存在向量資料庫 (Vector DB) 中，其主要目的是什麼？ A. 降低資料儲存成本 。 B. 提高文字檢索速度和語義匹配度 。 C. 減少模型訓練時間 。 D. 增加數據冗餘備份 。
正確答案：B 解析： 向量資料庫應用於強化AI數據處理能力 ，透過將文檔轉換為向量嵌入，可以實現高效的語義搜尋和檢索，提高相關性匹配度。
14.某個開源社群發布了一款新的大型語言模型，並開放給研究者進行測試。一位研究者希望能在不重新訓練整個模型的情況下，提升該模型在特定技術文件問答任務上的表現。除了LoRA，還有哪些高效的參數微調方法可以考慮？ A. 知識圖譜構建 (Knowledge Graph Construction)。 B. Adapter-based Fine-tuning (基於適配器的微調)。 C. 神經元修剪 (Neuron Pruning)。 D. 數據清理 (Data Cleaning)。
正確答案：B 解析： LoRA 是一種參數高效的微調方法，而Adapter-based Fine-tuning 也是類似的概念，通過在預訓練模型中插入小型、可訓練的模塊來適應新任務，從而減少需要訓練的參數數量。
15.在一個以大型語言模型為核心的AI Agent系統中，當AI面臨需要執行一系列複雜、有條件的行動時，僅依賴單一的Prompt可能不足。這個時候，ReAct框架如何幫助AI克服這種挑戰？ A. 透過更長的文本生成。 B. 促使AI在推理 (Reasoning) 和行動 (Acting) 之間迭代，動態調整策略。 C. 增加AI模型的參數數量。 D. 限制AI的輸出長度。
正確答案：B 解析： ReAct 框架的核心思想是將AI的推理過程和實際行動解耦，並使其能夠交替進行，從而實現更複雜的任務執行。
16.某公司開發了一款圖像生成AI工具，但發現生成的圖像在某些特定情境下缺乏真實世界的多樣性，或重複出現相似的模式。在評估模型的性能時，除了人的主觀判斷，還可以透過哪項客觀指標來衡量生成圖像的多樣性和品質？ A. BLEU分數 。 B. FID分數 。 C. ROC曲線。 D. 精準度 (Precision)。
正確答案：B 解析： FID (Frechet Inception Distance) 是一種廣泛用於評估生成圖像品質和多樣性的指標，數值越低代表生成圖像越接近真實數據分佈 。
17.一家新創公司正在開發一款跨平台AI應用，提供多模態的內容生成服務（如文字、圖片、語音）。他們在法律合規方面，應特別注意哪項關於智慧財產權的問題，以避免潛在的法律風險？ A. 軟體許可證的類型。 B. 生成內容的著作權歸屬與侵權風險 。 C. 開源程式碼的使用規範。 D. 網路服務供應商的選擇。
正確答案：B 解析： 生成式AI倫理法律中，智財權議題、判例案例、違規風險是關鍵內容 ，尤其生成內容的著作權歸屬與潛在侵權問題。
18.某研究機構正在使用RAG系統進行醫學文獻檢索和問題回答。為了提高檢索模塊的效率和準確性，他們可能會採用哪種進階技術來改進文檔的表示和匹配？ A. 增加文檔字數。 B. 使用更複雜的編碼器模型來生成向量嵌入 。 C. 減少向量資料庫的容量 。 D. 隨機檢索文檔。 正確答案：B 解析： 向量資料庫應用，強化AI數據處理能力 ；使用更高效或更複雜的編碼器（如基於Transformer的MIME）來生成向量嵌入，能提升語義匹配的準確性。
19.在開發一個用於金融報告摘要的LLM應用時，如果模型在訓練時只能看到簡短的報告，但在推理時卻被要求摘要冗長且複雜的報告，這可能導致何種偏見？ A. 數據不平衡 (Data Imbalance) 。 B. 曝光偏差 (Exposure Bias)。 C. 標籤錯誤 (Label Error)。 D. 採樣偏差 (Sampling Bias)。
正確答案：B 解析： 曝光偏差 (Exposure Bias) 指的是模型在訓練時的上下文（通常是真實數據）與推理時的上下文（模型自身的生成結果）不匹配，導致在生成長序列時錯誤累積。
20.針對大型語言模型，若企業需要針對自身專有數據進行深度訓練，以獲得更高的垂直領域精準度，這種訓練方法通常涉及什麼？ A. 僅透過增加Prompt的複雜度 。 B. 進行完整的大規模預訓練 。 C. 結合Fine-tuning和RAG的策略 。 D. 僅使用少樣本學習 。
正確答案：C 解析： 結合Fine-tuning (微調) 和RAG (檢索增強生成) 策略，可以讓模型在學習專有數據的同時，也能夠檢索最新資訊，達到更深的垂直領域精準度。
21.哪種AI治理原則要求確保AI系統的設計和運作不會對人類和環境造成威脅或危害，也不會侵犯人權？ A. 透明度原則 。 B. 公平性原則 。 C. 倫理準則和規範 。 D. 責任歸屬原則 。
正確答案：C 解析： 倫理準則和規範旨在確保生成式AI系統的設計和運作不會對人類和環境造成脅或危害，不會侵犯人權 。
22.某遊戲公司利用AI生成遊戲場景紋理，希望確保生成結果的多樣性。在評估其生成紋理的視覺品質時，除了FID，還可以考慮哪些視覺化評估方法？ A. 僅依賴數值指標。 B. 觀察生成的紋理是否具有視覺重複性或模糊感。 C. 僅評估生成時間。 D. 評估模型參數數量。
正確答案：B 解析： FID 是一個客觀指標，但結合視覺化評估（例如觀察紋理的多樣性、真實性、重複性或模糊感）能提供更全面的品質判斷。
23.在一個多模態AI應用中，當需要將一段文字描述自動生成為圖像時，哪個AI模型的發展對於這種跨模態生成任務至關重要？ A. 僅限於文字生成的LLM 。 B. 僅限於圖像分類的模型 。 C. 擴散模型 (Diffusion Models) 和GANs 。 D. 僅限於語音識別的模型 。
正確答案：C 解析： 擴散模型（如Stable Diffusion）和GANs（如StyleGAN）是當前文字到圖像生成領域的兩大主流技術，對於跨模態生成任務至關重要 。
24.當企業在AI Agent平台上應用AI模型時，實務上通常會面臨哪些挑戰？ A. 僅限於硬體配置問題。 B. 如何有效整合多個AI模型，並確保其協同運作以完成複雜任務 。 C. 僅限於網路連接穩定性。 D. 缺乏足夠的儲存空間。
正確答案：B 解析： AI Agent平台上的應用體驗 包含實際操作和多種情境應用，其中如何整合多個AI模型並確保其協同運作是進階的挑戰。
25.某研究者希望在有限的計算資源下，對預訓練的大型語言模型進行微調，使其能回答特定領域的專業問題。他應該優先考慮使用哪種高效參數微調技術？ A. 完整的Fine-tuning 。 B. LoRA (低秩適應) 。 C. 增加模型的層數 。 D. 從頭開始訓練新模型 。
正確答案：B 解析： LoRA 是一種高效的微調技術，它透過訓練少量參數來適應大型模型，顯著降低計算資源需求，非常適合有限資源下的客製化。
26.企業在推動AI創新時，如何確保技術發展符合「AI合規指引」中的「企業責任」？ A. 僅遵守最低法律要求 。 B. 建立內部監督機制，對AI的決策結果負責，並確保模型透明度 。 C. 將所有責任轉嫁給第三方供應商 。 D. 僅專注於技術本身，忽略社會影響 。
正確答案：B 解析： 企業責任與模型透明度是AI法規與合規準則的內容 ，企業需建立監督機制並對AI決策負責。
27.在評估RAG系統時，除了準確度，還需要考量什麼指標來衡量檢索與生成過程的效率？
A. 模型的儲存空間 。 B. 檢索延遲和生成速度 。 C. 模型訓練時長 。 D. 數據備份頻率 。 正確答案：B 解析： 檢索增強生成 (RAG) 的原理 不僅關注準確度，更強調透過整合資料庫提升回覆準確度，這必然涉及檢索的效率（延遲）和生成的速度。
28.某公司開發了一款用於自動生成影片的AI工具，但在內部測試時發現生成的影片在某些情境下會出現畫面失真或不自然的情況。除了肉眼判斷，還可以用哪種指標來客觀衡量生成影片的感知品質？
A. BLEU分數 。 B. FID分數 (應用於影片幀序) 。 C. ROUGE分數 。 D. AUC (曲線下面積)。
正確答案：B 解析： FID (Frechet Inception Distance) 雖然主要用於圖像，但其概念可以擴展到衡量影片幀序列的感知品質，評估生成影片的真實性和多樣性。
29.當AI模型被要求根據用戶輸入生成多個版本的內容時，如果模型傾向於生成某種類型或風格的內容，而忽略了其他可能性，這可能與哪種偏見有關？
A. Confirmation Bias (確認偏誤) 。 B. Selection Bias (選擇偏誤) 。 C. Output Bias (輸出偏誤)。 D. Survivorship Bias (倖存者偏差) 。
正確答案：C 解析： Output Bias (輸出偏誤) 指的是生成模型在輸出時，傾向於產生某種特定類型的結果，這可能源於訓練數據或模型設計中的隱含偏見。
30.Runway ML 除了提供影片生成功能外，其作為一個AI創意平台，還可能提供哪些與圖像或文字相關的AI創作工具？
A. 僅限於影片剪輯 。 B. 圖像風格轉換、文字生成輔助 。 C. 專業的程式碼編輯器 。 D. 數據庫管理系統 。
正確答案：B 解析： Runway ML 作為一個AI創意平台，除了影片生成，也提供圖像風格轉換、文字生成輔助等多模態創意功能。
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