第 11 章　20 張返回章節
第 11 章封面：人工智慧。核心問題是 AI 是真的理解，還是很會猜。
人工智慧包含機器學習，機器學習包含深度學習；旁邊是生成式 AI、大型語言模型、多模態 AI 與 AI Agent。
傳統軟體照規則執行，機器學習從資料找規律，生成式 AI 產生新內容，Agent 可能代表使用者採取行動。
AI 簡史六個轉折：1956 達特茅斯、1980 年代專家系統、1990 至 2010 統計機器學習、2017 Transformer、2022 至 2024 生成式 AI 大眾化、2025 至 2026 多模態與 Agent。
五個趨勢：可靠性仍不是百分之百、2025 年 88% 組織使用 AI、91% 重要模型來自產業界、從聊天走向執行、必須會治理。
三題：Chatbot 與 Agent 的差異、自信語氣是否等於可信、看懂圖片是否等於理解現場。
生成流程：提示與上下文、Token 化、預測下一步、逐步生成、形成答案。本質是依模式產生內容，不是事實資料庫。
六種失敗：幻覺、過時、偏誤、脈絡缺失、隱私與機密、自動化偏誤。
公務與警務紅線：不輸入未經核准的案件與個資、不讓 AI 單獨決定重大權利事項、不把生成內容直接當證據、不以摘要取代原始紀錄。
6V：定義價值、拆解條件、先找來源、寫清楚提示、交叉驗證、留痕交付。
實作提示：只根據提供的公開資料寫 200 字摘要，不補寫事實，主張要標來源，無法確認就寫待查證，並列出三個人工覆核風險。
警政七種 AI 應用的效益、風險與必要控制，以及人類判斷原則。
五道閘門：合法性、資料治理、效能與偏誤、人類監督、可稽核性。
INTERPOL 2026 估計 AI 增強型詐騙獲利能力可能是非增強手法的 4.5 倍，並點出超擬真社交工程、合成身分、深偽與自動化詐騙。
關鍵字：深偽、合成身分、高度個人化釣魚、詐騙即服務、代理人式詐騙。
三句拒答話術，以及查證四步：停一下、換通道、查官方、留證據。必要時撥打 165。
情境演練：假冒主管要求上傳機密名冊。討論心理按鈕、高風險行為、獨立查證與應保存的紀錄。
人工智慧基本法於 2026 年 1 月 14 日公布施行。第 19 條要求政府使用 AI 時做風險評估、因應措施與內控。
數發部風險分類四步驟，以及 AI 人臉比對的課堂風險卡。
六種 AI 素養：問題定義、資料素養、查證能力、流程設計、風險判斷、責任與溝通。