範例樣題與答案
共 50 題，包含 35 題單選與 15 題多重選擇題。先閱讀題目與選項，再展開答案自我檢核。
AIATCG 學習資源
從哪裡開始？
先認識公務 AI 能力架構與政策，再依學習需求選讀課程、資料治理及安全主題。也可配合範例樣題檢視需要加強的內容。
語言標示對應連結頁面或文件；課程授課語言與字幕請查看提供單位的說明。「建議用途」供你選擇閱讀方向，不代表必修順序。
以下 27 項資源依五類整理。請先閱讀評量範圍，再依需要選擇教材。
資源供自主學習參考，並非唯一或指定教材，亦不代表測驗試題直接取材。外部內容可能調整；部分課程或完整標準文本可能需要註冊或付費。
公務 AI 能力架構、政策與治理10 項
- 《公務人員AI職能框架》
說明公務人員所需的數位轉型態度，以及共通、技術與管理等AI職能，可作為整體備考能力地圖。
- 《AI公務人才學習模組與課綱》
說明AI政策推動、AI應用實務及AI開發三類人才的角色定位、八大學習模組與課綱範圍。
- 《AI公務人才認定指引》
說明各類AI公務人才的能力要求、學習路徑與認定方式。
- 《AI公務人才認定指引懶人包》
以圖解方式整理AI公務人才類型、學習模組與認定制度，適合作為考前導讀及快速複習。
- 《行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引》
說明公務機關使用生成式AI的原則，包括資料輸入限制、機密資訊處理、內容查證、使用揭露、人類自主判斷及最終責任。
- 《行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引－常見問答（FAQ）》
以實務問答補充參考指引，適合準備資料輸入、地端環境、內容揭露、模型使用及採購管理等情境題。
- 《人工智慧基本法》
說明我國AI發展與治理的基本原則，包括人類自主、隱私與資料治理、資安、透明與可解釋、公平與不歧視及問責。
- 《人工智慧風險分類框架》
說明AI風險管理的適用範圍、風險類型及操作流程，包括盤點應用情境、識別風險、評估風險與應對風險。
- 《公部門人工智慧應用參考手冊》
說明公部門AI應用情境、資料狀態評估、導入模式、專案流程、驗收、營運管理、倫理及資料安全。
- 《人工智慧(AI)產品與系統評測參考指引(草案)》
說明AI產品與系統的基本規範、建議措施、測試流程及檢測項目；因文件仍屬草案，建議作為延伸閱讀。
資料治理、智慧財產與資訊無障礙5 項
- 政府資料開放與治理規範合集
涵蓋政府資料開放作業原則、資料品質提升、詮釋資料標準、開放授權條款、AI訓練語料授權及AI-Ready資料框架，為公部門進行資料治理與AI準備度評估的核心參考文件。
- 《機關委外採購契約不可不知的著作權觀念Q&A》
說明機關委外成果的著作權歸屬、授權範圍、第三方素材及採購契約應注意事項。
- 《營業秘密FAQ》
說明營業秘密成立要件、合理保密措施、存取權限、契約約定及委外研發等實務問題。
- 《智慧財產權小題庫》
提供著作權、專利、商標及營業秘密等基礎練習題，可供考生進行自我檢測。
- 《網站無障礙規範(110.07)》
說明我國網站無障礙設計與檢測要求，可用於理解公共數位服務的資訊可及性與科技包容。
線上課程與互動式網站6 項
- 公民 AI 素養計畫 共通基礎
由 AIA 發起，並由 AVPN、Meta、Google.org、ADB 等單位支持推動，提供在地化開源教材、免費 AI 素養課程以及合作培訓。
- 提示工程學習區
TryAI政府AI應用實驗站提供新聞稿撰寫、語言翻譯、新聞解析、內容摘要及會議紀錄整理等提示詞範本，適合練習公務應用情境。
- Generative AI for Everyone
Andrew Ng講授的生成式AI入門課程，內容涵蓋生成式AI的運作方式、能力限制、實際應用、提示技巧及對工作與社會的影響；不要求程式設計基礎。
- Machine Learning Crash Course
Google提供的機器學習入門課程，包含影片、互動視覺化及練習；建議選讀Introduction to ML、Intro to Large Language Models及Fairness等單元。
- What is the Model Context Protocol (MCP)?
說明MCP如何讓AI應用或Agent連接外部資料來源、工具與應用程式，適合建立系統介接、資料存取及任務執行的基礎概念。
- TAIDE－推動臺灣可信任生成式AI發展計畫
介紹TAIDE本土生成式AI計畫、歷屆模型與應用特性，可用於認識臺灣在地知識、語言習慣、繁體中文及辦公室任務應用。
資安、治理與公共服務3 項
- 《OWASP大型語言模型及生成式 AI 十大風險（2025）》
說明提示注入、敏感資訊洩漏、供應鏈、資料與模型污染、不當輸出處理、過度代理權限及錯誤資訊等風險。
- ISO/IEC 42001:2023 Information technology — Artificial intelligence — Management system
說明組織建立、實施、維護及持續改善AI管理系統的要求，可用於理解AI治理、風險與機會管理、透明、可追溯及持續改善。官方網頁提供概覽，完整標準文本可能須付費取得。
- Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2
W3C發布的網頁內容無障礙規範，適合用於理解公共數位服務的資訊無障礙、科技包容及服務可及性。
其他業務領域3 項
- 《金融業運用人工智慧(AI)指引》
說明金融業運用AI時的治理與問責、公平與以人為本、隱私、系統安全、透明可解釋及永續發展等原則。
- 《文化藝術應用生成式AI指引》
說明文化藝術領域使用生成式AI時的訓練資料、智慧財產權、人格與隱私、歧視偏見、內容正確性及組織管理議題。
- 《教育與研究之生成式人工智慧應用指引》
提供教育及研究領域使用生成式AI的建議，涵蓋人類主體性、個資隱私、公平包容、學術誠信及研究倫理。該文件為UNESCO文件的繁體中文翻譯版本。
法規參考
可依考試範圍至全國法規資料庫查閱下列現行法規。
- 個人資料保護相關法規：《個人資料保護法》及《個人資料保護法施行細則》。
- 資通安全相關法規：《資通安全管理法》、《資通安全管理法施行細則》、《資通安全責任等級分級辦法》及《資通安全事件通報應變及演練辦法》。
- 智慧財產及機密資訊相關法規：《著作權法》及《營業秘密法》。
考務與官方資訊
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AIA 的 AIATCG 採認編號為 TAI-02-C，有效期間為 2026 年 8 月 4 日至 2028 年 8 月 3 日。
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