42. 某企業導入 AI 採購代理(AI Agent)協助處理日常採購訂單，當系統偵測到某筆採購訂單金額已超過該 AI 代理的核決權限(授權額度)時，系統應採取下列何種風險控制措施最為適當？ (A)啟動人在迴圈內(Human-in-the-loop)機制，將訂單轉交具核決權限的人員進行最終審核； (B)先由 AI 代理依既有規則完成核准，再由採購主管事後抽查； (C)要求 AI 代理自動將該筆訂單拆分為多筆小額訂單，直到金額低於授權額度以利系統直接送出； (D)將該訂單交由另一個 AI 代理再次判斷，以演算法的雙重驗證降低單一系統的決策風險

44. 某企業將生成式 AI 導入內部知識問答系統，並建立強化學習從人類回饋(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)機制，定期依員工對 AI 生成答案的「按讚／按噓」評分作為後續微調模型的依據。系統上線半年後，資料分析部門發現，僅約 8% 員工會主動評分，且多數評分者集中於資訊部門，其他部門員工鮮少提供回饋。技術團隊對此現象應有的正確認知為何？ (A)生成式 AI 的回答主要受預訓練模型影響，因此 RLHF 回饋資料分布不均，通常不會明顯影響模型後續的回覆品質； (B)RLHF 建立的獎勵模型(Reward Model)具有泛化能力，因此資訊部門的評分結果通常也能代表其他部門的需求； (C)若資訊部門為 AI 系統的主要使用者，其回饋即可作為模型最佳化的主要依據，不必再蒐集其他部門的意見； (D)回饋資料可能存在選擇性偏差，使模型逐漸偏向資訊部門的需求與用語習慣，因此應擴大不同部門的回饋樣本

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