案例04｜規則系統與生成式系統的責任差異

一、案例定位

本案例涉及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）、生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, GenAI）與負責任人工智慧（Responsible Artificial Intelligence, RAI）。比較可預測規則系統與開放式生成系統的治理焦點。

本案例依原書第 7 章的框架、範例或情境重組，並非原書正式案例研究。

二、學習目標

區分決定性與生成式系統。
比較兩者的主要責任焦點。
辨識表格資料缺失限制。

三、案例情境

原書說明，決定性系統由規則驅動、結果一致且可預測，責任焦點是規則決策的公平、透明與準確；生成式系統由資料驅動、具創造性且屬機率性，責任焦點是控制不可預測輸出、防止有害內容並確保安全的人機互動。

四、開始資料

系統	原書特性	責任焦點
決定性系統	規則驅動、一致、可預測	公平、透明、規則決策準確
生成式系統	資料驅動、創造性、機率性	不可預測輸出、有害內容與安全互動

五、Excel／AI 分析方法

在 Excel 先標記系統輸出型態，再為規則錯誤、資料偏誤、內容安全與人工監督配置不同測試；AI 可輔助分類系統行為。

六、計算結果

原書沒有提供可直接計算的數據，因此不補造結果。

七、結果分析與管理解讀

兩類系統都需要保障，但測試重點不同。將規則系統的固定答案驗收直接套到開放式生成輸出，可能漏掉變異與互動風險。

八、AI 提問詞

請先判斷系統較接近規則型或生成型，再列出相應責任焦點；若兩者混合，分開說明。