47. 閱讀上文，關於床與榻在空間使用上的差異分析，下列描述何者最正確？

(A)床上連屏多出現在男性書齋場景

(B)榻上的圍屏多與女性閨房密切相關

(C)榻上圍屏通常出現在戶外園林

(D)床上連屏多見於女性私人空間

題組四：請閱讀下文，回答 48～50 題
AI 遍及人們的日常生活，包括工作、寫作業、做迷因(Memes)、構思社群貼文。但把視角
拉遠，AI 不只是助手，它是正在重塑金融、政治與社會的基礎設施，就像電力或網路，它是一
股看不見的強大力量。AI 既是矛也是盾，機會與風險同在，其未來發展讓人既樂觀又感到悲觀。
國家資通安全研究院董事長辦公室資深顧問何全德指出，AI 不僅是人類發明的一項進步科技，
更具備了「自我成長」與「遞迴(Recursive)迭代」的特質，這是過去任何科技從未有過的。
也因此，生成式 AI 即使具備變革性優勢，但它帶來的風險也與傳統軟體明顯不同，甚至更為加
劇。
AI 如虎崽子需有治理緊箍咒「超級智慧像虎崽，我們正在撫養一隻虎崽，長大後你控制不
了。」人工智慧先驅辛頓(Geoffrey Hinton)將現階段的 AI 隱喻為一隻可愛的虎崽。它現在步
伐蹣跚，爪子尚不鋒利，雖然偶爾咬人但不致命。但人們也清楚它終究會長大，一旦成年，可
能在極短時間內造成毀滅性後果。這也形成一種困境：人們面臨兩個選擇——現在殺死它，或
設法讓它長大後「不想」傷害人類。但由於 AI 具有巨大的經濟與醫療價值，人類不太可能選擇
「現在殺死它」，因此關鍵在於如何治理 AI。根據世界經濟論壇(WEF)2024 年風險報告指出，
AI 風險在 2024 年的焦點是深偽技術與選舉誠信，隨著 AI 逐漸具備代理人能力(Agentic
Capabilities)，2025 至 2031 年的 AI 風險，將進一步迎戰系統性與不可逆風險。該報告彙整多達136 國、1,100 名專家一致評估，AI 已躍升為超越氣候變遷的首要全球風險。何全德表示，AI
的風險與傳統資安風險(如 CIA 三要素)不同，具備以下幾項不同於傳統科技風險的特徵：
◆ 特色一，AI 風險具有系統性與跨界漫延特性
傳統風險例如核武，需龐大工業設施與特殊材料，具有高可見度與實體邊界；但 AI 風險只
需要算力資源與資料即可擴散。即使前 100 大算力集群多集中於發達國家，其部署與影響力卻
往往無視國界。OECD 專家觀點顯示，74%擔憂治理機制跟不上 AI 演進，67%至 78%擔憂權力
過度集中，顯示傳統圍堵邏輯可能失效，原因在於 AI 進入門檻較低，且幾乎難以驗證。
◆ 特色二，AI 風險具有不可控制與不可逆性
社會制度與 AI 系統之間可能形成機構共依賴(Institutional Co-dependency)，當 AI 進入遞
迴自我改進的「智慧爆炸(Smart Explosion)」階段，可能超越人類監督。同時，人類也可能出
現「衰弱(Human Enfeeblement)」，逐步喪失維持自身制度的能力，甚至導致權力被永久剝奪。
這種風險具有難以復原的特性，因為不同於核災後可進行清理與修復，一旦 AI 失效或失控，文
明狀態可能被永久改變。
◆ 特色三，AI 風險呈現指數級增長與加速度特徵
氣候變遷往往需要十年才顯現影響，但 AI 呈指數型增長，並非線性成長，躍升能力只需數
月，演算法迭代速度明顯快於治理規範協議速度，技術演進也大幅超越政策實施速度。自 2016
年起，立法提及 AI 的次數增加 9 倍，而在 AI Agent 導入後，系統行為可能出現飄移，部署後
的表現也更難預測。
◆ 特色四，AI 治理面臨協調不易與集中化困境
標準制度面出現「混亂」(The Chaos of Standards)，例如 ISO 與 IEEE 的相關標準數量在2018 至 2024 年間從 20 增至 117，但缺乏共通語言，「公平」與「安全」等概念仍無統一定義。權力也集中在極少數公司與國家手中，形成史無前例的不對稱形勢。以核武治理為例，《核禁擴
條約》(NPT)有 189 個簽署國，加上國際原子能總署(IAEA)驗證機制即為成功；但 AI 治理
即使企業自願承諾，但若標準不相容，仍可能失敗。
◆ 特色五，AI 呈現信任赤色與不透明性
目前尚無人能完全理解 AI 內部運作，黑箱問題令人擔憂。且不同於物理實驗，AI 模型依
賴獨特資料與權重，難以驗證。加上投資者缺乏信心，導致 AI 信任瓶頸與創新停滯，例如義大
利禁用 ChatGPT 後導致企業績效下降 9%，使用與否令企業陷入兩難。
何全德引用《西遊記》比喻：孫悟空代表具備強大超能力的 AI，而唐三藏則象徵「治理」
的角色。唐三藏若沒有孫悟空的護持，便無法達成西天取經的目標(象徵產業界對 AI 能力的依
賴)，但孫悟空若不受約束便會作怪，因此需要「緊箍咒」來規範。他強調，治理的核心在於「緊
箍咒要多緊或多鬆」，這必須視 AI 的表現及國家戰略需求而定。
「AI 太重要，不能不監管，也因為太重要，不能監管不當。」臺灣通過《人工智慧基本法》
後，最大的挑戰便是如何在「創新發展」與「風險治理」取得平衡。AI 雖為產業帶來了劃時代
的效率飛升，但也引發了複雜的不確定性。僅靠單一視角已不足以應對，需要多維度的治理導
航，包括「地圖(Map)」用於識別未知、「盾牌(Shield)」用於強化防禦、「引擎(Engine)」用
於流程管理，以及「護欄(Guardrails)」用於法律合規，協助政府與企業在 AI 浪潮中維持可控
性，並朝向安全、可信任、負責任的未來。
──節錄自 CIO Taiwan〈AI 失控隱憂風險治理關鍵期〉