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筆記
長度: 16:23, 發表時間 : 2026-01-02 19:59
觀看次數 : 11
00:05
1. index 1
00:00
2. Q3 Prompt 注入 (Prompt Injection) 攻擊主要試圖繞過 LLM 的哪項機制?
00:58
3. Q2 企業使用雲端 LLM API 時,為緩解Prompt 數據洩露風險,應在數據輸入前採取什麼行動?
00:19
4. Q3 Prompt 注入 (Prompt Injection) 攻擊主要試圖繞過 LLM 的哪項機制?
01:05
5. Q4 當 LLM 輸出內容存在倫理或偏見 (Bias) 風險時,組織層面應實施哪種緩解策略?
00:11
6. Q5 在 AI 應用規劃中,若 LLM 輸出錯誤導致商業損失,為了明確責任與可歸責性,規劃者必須建立什麼機制?
00:07
7. Q6 為緩解 LLM 應用帶來的成本失控風險,最直接的營運控制措施是什麼?
00:11
8. Q7 若企業擔心 LLM 生成的程式碼或文案可能侵犯版權或智慧財產權,應優先考慮哪種法律緩解策略?
00:24
9. ** after L123C 生成式 AI 風險管理.pptx
00:01
10. Q7 若企業擔心 LLM 生成的程式碼或文案可能侵犯版權或智慧財產權,應優先考慮哪種法律緩解策略?
00:24
11. Q8 影子 IT (Shadow IT) 在生成式 AI 風險管理中,屬於哪一類風險?
00:20
12. Q9 為確保 LLM 應用符合GDPR (通用數據保護條例) 等法規,必須記錄哪一項日誌數據?
00:37
13. Q10 若 LLM 在相似的客服情境下,輸出語氣和風格不一致的回覆,這屬於哪一類風險?
00:27
14. Q11 為緩解Prompt 注入 (Prompt Injection) 風險,技術上應如何處理使用者輸入和系統指令?
00:16
15. Q12 在 AI 治理中,如何應對員工對 AI 協作產生的變革阻力或恐懼?
00:13
16. Q13 當 LLM 應用於金融決策等高風險場景時,為了確保法規遵循,規劃者必須納入什麼機制?
01:23
17. Q14 若 LLM 輸出內容被人工審核發現有重大事實錯誤 (幻覺),則應立即採取什麼行動?
00:59
18. Q15 企業採用多供應商策略 (Multi-vendor Strategy) 的主要目的是緩解哪種風險?
00:15
19. Q16 在圖像生成 AI 的風險管理中,內容不當 (Harmful Content) 風險的主要緩解策略是?
00:08
20. Q17 若企業需要 LLM 處理嚴格的行業術語,但通用模型表現不佳,這屬於哪一類風險?
00:30
21. Q18 為緩解程式碼生成帶來的安全漏洞風險,規劃者必須強制實施哪項流程?
01:48
22. Q19 若企業決定將 LLM 微調 (Fine-tuning),則在數據隱私風險管理中,必須確保什麼?
00:33
23. Q20 在營運風險管理中,如何緩解因人員技能不足導致的低效率風險?
02:32
24. Q21 若 LLM 在高流量尖峰時段表現不佳,影響業務,這屬於哪一類風險?
00:27
25. Q22 為緩解 LLM 帶來的法規遵循風險,規劃者應建立什麼治理機制?
00:24
26. Q23 在人工審核 (Human-in-the-Loop) 風險管理中,應如何規劃人工介入的時機以平衡效率?
00:37
27. Q24 為緩解Prompt 注入風險,除了過濾器,技術上還可採取什麼措施?
00:09
28. Q25 若 LLM 在輸出中體現了種族或性別偏見,緩解此類風險的長期解決方案是?
00:45
29. Q26 在 LLM 應用中,模型權重竊取 (Model Weight Theft) 風險屬於哪一類風險?
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長度: 16:23, 發表時間 : 2026-01-02 19:59
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