33. 從 AI 與 IoT 的整合觀點來看，「AIoT」較適合的描述是： (A) 在雲端跑 AI (B) 在本機裝置連網 (C) 在手機使用 AI 濾鏡 (D) 將感測資料透過 IoT 收集，再用 AI 分析與自動決策。

35. 關於「訓練資料去識別化」與生成式 AI 的隱私風險，下列敘述何者較為正確？ (A) 只要移除姓名和身分證字號，就等同於完全匿名化，不再有隱私風險。 (B) 假名化（pseudonymization）與匿名化（anonymization）在法律與技術上效果相同 (C) 即使刪除直接識別資訊，若保留地址、職業、時間戳等多欄位特徵，仍可能被重識別並透過模型輸出洩露個資。 (D) 一旦資料用於訓練生成式模型，就無法再對個人造成隱私威脅。