影片連結：https://youtu.be/ge0y4ksUtO0
這篇整理 2026 年初三個 AI 時事，對照 iPAS 考綱的位置。時事本身不會直接出現在考題裡，但考題常用類似的情境包裝這些概念。把新聞事件跟考點對上，備考時在情境題裡比較容易認出考的是哪個框架。
一、Grok 安全事件對應的考點：AI 治理與輸出過濾
2025 年底，Grok AI 因為圖像生成功能缺乏安全過濾機制，產出了極具爭議的非法影像，引發英、法、印等國的監管反應，X 平台也面臨刑事層面的風險。
這個事件背後對應的考綱概念：
紅隊演練（Red Teaming）——在系統上線前，主動模擬惡意使用者如何誘導 AI 產出有害內容。目的是提前找出系統的弱點，而不是等到出事才補救。這個概念在 iPAS 初級科目二與中級科目三的 AI 治理章節都有。
輸出攔截（Output Filtering）——在 AI 的回應交給使用者之前，加入一層過濾機制，擋掉違規或有害的內容。Grok 事件的核心問題就是這層機制缺位。
考題方向：通常會給一個「企業導入 AI 後產出了有問題的內容」的情境，問規劃師應該優先建立哪個機制。答案方向會往紅隊演練或輸出過濾走，不會是「換一個更聰明的模型」。
二、CES 物理 AI 對應的考點：邊緣運算的適用場景
2026 年 CES 展場上，Boston Dynamics 的機器人 Atlas 展示了能理解自然語言指令、感知環境並自主行動的能力。這類物理 AI 的即時反應，背後靠的是邊緣運算（Edge Computing）。
對應的考點是「雲端 vs 邊緣」的架構選擇，這是中級科目一的常見題型。
判斷邏輯是三個指標：即時性（需要毫秒級反應，等不了雲端回傳）、隱私性（資料不能離開本地）、頻寬成本（持續上傳大量感測資料不合理）。三個指標任何一個符合，答案方向就是邊緣運算。
機器人避障這個場景，三個指標都符合——反應時間要夠快、感測資料量大、現場環境不一定有穩定網路。這是邊緣運算場景的標準範例。
三、Meta 收購 Manus AI 對應的考點：Agentic AI 與 RAG 的組合
Meta 收購新加坡的 Manus AI，這是一個能自主操作電腦、執行軟體任務的代理人（Agentic AI）。跟對話式 AI 最大的差別是——不是「你問它答」，而是「你下指令，它把事辦完」。
對應的考點有兩塊：
Agentic AI 的架構——代理人能拆解任務、呼叫工具、串接 API，完成一連串動作。這塊跟前面整理過的 MAS 多代理人系統章節是連動的。
RAG + Agent 的組合邏輯——企業內部有大量敏感資料，不能直接餵給外部模型。標準的設計是：用 RAG 讓代理人查詢內部資料庫，再由代理人根據查到的資料執行具體任務（查庫存、發郵件、更新系統）。
考題方向：通常會給一個「企業要讓 AI 處理內部敏感資料同時執行任務」的情境，問應該用什麼架構。答案方向是 RAG 搭配 Agent，而不是直接把資料上傳給 LLM。
FAQ
Q：iPAS 考試真的會考時事嗎？ A：不會直接考新聞事件本身。但考題會用類似的情境描述包裝考綱概念。Grok 安全事件背後考的是 AI 治理框架、紅隊演練、輸出過濾機制——這些是真正的考點，新聞只是讓這些概念有個具體的畫面。
Q：初級和中級分別對應哪些內容？ A：AI 治理與倫理橫跨初級和中級都有。邊緣運算 vs 雲端的架構選擇、Agentic AI 和 RAG 架構，偏中級科目一。
Q：備考時需要追 AI 新聞嗎？ A：不用刻意追。但理解重大事件背後的技術原理，有助於在情境題裡快速判斷正確選項。新聞是輔助理解的材料，不是要背的東西。
