這不是技術考試，而是一個公共行政判斷練習。
請先閱讀情境，想一想：AI 的建議在什麼條件下可以使用？什麼情況應先暫停？判斷的重點不只是系統準不準，而是人民的權益、理由說明與責任是否仍然清楚。
第一題：福利資格初篩
某地方政府使用 AI 協助篩選可能不符合福利資格的申請案。系統依據申請資料、收入紀錄與過往案件資料，將部分案件標示為「高風險」，承辦人因案件量大，通常優先要求這些民眾補件，甚至可能據此作成不利處分。
你認為應如何處理？
A. 可直接使用，因為 AI 只是協助篩選。
B. 補充條件後使用：承辦人須能查核資料、說明理由，並保留人工覆核與申訴管道。
C. 應立即停用所有 AI，因為福利決定絕不能使用科技。
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較適當的是 B。
問題不在於能不能使用 AI，而在於系統標示「高風險」後，機關是否仍能說明：資料從哪裡來、哪些因素影響結果、承辦人是否有權推翻建議，以及人民如何提出異議。
AI 可以協助初篩，但不能把行政責任一起交給系統。
較適當的是 B。
問題不在於「能不能使用 AI」，而在於系統標示高風險後，機關是否仍能說明：資料從哪裡來、哪些因素影響結果、承辦人是否有權推翻建議，以及人民如何提出異議。AI 可以協助初篩，但不能把行政責任一起交給系統。
第二題：AI 協助交通違規處理
某市政府導入影像辨識系統，協助發現可能闖紅燈或違規停車的車輛。系統會自動讀取車牌並產生案件清單，由少數承辦人快速核對後寄發罰單。後來有民眾發現，系統在夜間、雨天與車牌遮蔽時較容易辨識錯誤。
你認為應如何處理？
A. 可直接開罰，因為影像與系統紀錄已經足夠。
B. 補充條件後使用：高風險或辨識不清案件應由人員實質覆核，並保存原始影像與判斷紀錄。
C. 只要系統整體正確率夠高，個別錯誤可以視為必要代價。
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較適當的是 B。
影像辨識可協助發現可能的違規案件，但「系統有影像」不等於每一筆案件都已經正確。夜間、雨天、遮蔽或相近車牌，都可能造成誤判。
在可能直接影響人民財產權的處分中，機關必須保存原始證據與判斷紀錄；對辨識不清、爭議性高或可能有誤的案件，也必須有實質人工覆核，而不是只做形式核章。
第三題：AI 協助分配公共服務資源
某縣市社會局希望用 AI 分析人口、疾病、交通與既有服務使用資料，決定哪些偏鄉地區應優先增設長照服務據點。系統建議把資源集中到「預估可服務較多人」的地區；但部分人口較少、交通更不方便的部落，可能因此長期得不到服務。
你認為應如何處理？
A. 接受系統建議，因為服務最多人就是最有效率的分配。
B. 補充條件後使用：除服務人數外，也須公開納入可近性、弱勢需求與地理條件，並由主管機關說明最終取捨。
C. 不採用任何資料分析，完全改由地方政治協商決定。
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較適當的是 B。
公共資源分配不能只用「服務人數最多」作為唯一標準。若只追求效率，人口較少、交通較不便或原本就缺乏服務的地區，反而可能被資料模型持續排除。
AI 可以協助整理需求與預測服務量，但主管機關必須公開說明：除了效率之外，是否也把可近性、弱勢需求、地理隔絕與公平性納入判斷；最後的取捨，仍須由政府負責。