整合第 11 章章末實作練習 1–17。這些題目大多要求網路搜尋、觀看影片、閱讀網站或檢查最新政策，因此依本專案來源規則，本頁只整理原書要求，不自行執行外部研究。
掌握第 11 章延伸研究範圍，並區分原書任務描述與後續外部研究結果。
章末練習集中在管理決策倫理、隱私、智慧系統組織應用、機器人權利、臉部／聲音辨識、自駕車、人工智慧導入準備度、物聯網連線、保險風險與人工智慧未來風險。
| 題號 | 原書要求摘要 |
|---|---|
| 1 | 搜尋管理決策相關倫理議題，加入討論群／部落格並撰寫報告 |
| 2 | 尋找智慧系統促進授權、大量客製化與團隊合作的案例 |
| 3 | 研究 American Bar Association Technology Resource Center 與 Nolo 的法律／社會議題 |
| 4 | 從 WebMD、世界衛生組織（World Health Organization, WHO）等醫療網站研究人工智慧與隱私問題 |
| 5 | 到 Humanyze 研究感測器與組織社交互動案例 |
| 6 | 研究語音助理與隱私保護 |
| 7 | 討論是否應賦予進階機器人權利 |
| 8 | 研究選定國家的臉部與聲音辨識法規 |
| 9 | 研究自駕車倫理議題 |
| 10 | 研究組織是否已準備好導入人工智慧及其主要活動 |
| 11 | 研究物聯網（Internet of Things, IoT）在感測器與分析之間的連線角色 |
| 12 | 研究機器人與聊天機器人是否提高保險風險與費用 |
| 13 | 觀看原書指定影片並評論機器人的潛在影響 |
| 14 | 研究「機器人何時會反叛」與「人工智慧是否會控制地球」 |
| 15 | 研究機器目前可／不可取代人類的領域 |
| 16 | 觀看原書指定 3:38 分鐘影片並連結至 Musk 對機器人的預測 |
| 17 | 閱讀 SAS 人工智慧倫理報告，評論三步驟與人機協作 |
若正式執行，必須記錄查詢日期與來源，並把原書任務、外部資料、自己的分析三者分開。涉及法規與最新狀態者尤其不能用原書 2022–2023 年時點替代。
原書共有 17 題章末實作練習。本頁未執行外部網站或影片研究，因此沒有新增研究結論。
此組題目顯示第 11 章重點不只在技術，而是要求把治理、倫理、社會影響與法規納入管理決策。
根據我之後提供的外部資料與查詢日期，逐題整理第 11 章 17 題實作練習；必須分開標示原書要求、外部資料與分析，不能在沒有來源時生成最新法規或案例結果。
問題： 為什麼法規與人工智慧現況題不能只依原書作答？
參考解答： 因為這些題目要求查詢外部且時點敏感的資料；原書只能界定研究任務，不能代表目前狀態。