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GoAI 101 六小時版 實作中心

六項判斷型活動,各自的產出填入同一份整合 Canvas(Government AI Governance & Acceptance Canvas)。

資訊

所有情境皆為教學用模擬情境,機關、人名與數值均為示例,不代表任何真實機構。

注意

請勿在練習中輸入真實身分證字號、真實民眾個資、機敏公務資訊、帳號密碼、API 金鑰或其他未經授權資料。請使用去識別化、模擬或公開資料。

實作挑戰

活動 1:AI 應用判斷卡

拿到一則模擬的政府工作情境,判斷 AI 適合做到哪一步(Assist/Recommend/Execute),並寫下人工責任。產出填入整合 Canvas 的 A 名稱、B 業務目的、C AI 角色、K 負責人欄位。

步驟

  1. 閱讀提供的案例背景,寫下業務目的與使用者
  2. 選定 AI 角色(Assist/Recommend/Execute),並說明理由與出錯的後果
  3. 列出 AI 允許的行動與禁止的行動
  4. 指定負責的人工角色,並寫下主要風險

要完成的產出

  • 一張 AI 應用判斷卡(案例名稱、業務目的、AI 角色與理由、允許/禁止行動、負責人)
  • 一句話說明:為什麼不讓 AI 做得更多(或更少)

活動 2:修正含人工關卡的流程圖

拿到一份只完成一半的流程圖,補上人工核准、升級與退回人工的路徑,並確認每一步責任清楚。產出填入整合 Canvas 的 D Workflow 步驟與人機分工欄位。

步驟

  1. 檢查每個步驟的輸入、輸出與負責者(AI 或人工)
  2. 找出缺少人工核准的高影響步驟並補上關卡
  3. 補上例外處理:升級、退回人工與失敗路徑
  4. 寫下流程的完成條件

要完成的產出

  • 一份修正後的含人工關卡流程圖(標明 AI 決策點、人工決策點)
  • 一份缺漏清單:原圖缺少哪些關卡或例外路徑

活動 3:資料與工具權限整合表

用同一張表同時整理 AI 可以知道什麼(資料)與可以做什麼(工具)。產出填入整合 Canvas 的 E Context 與可信資料、F 工具與權限欄位。

步驟

  1. 列出候選的資料與工具,每項寫明用途
  2. 資料分類為 Include/Retrieve/Remember/Exclude,並標出來源、版本與敏感度
  3. 工具標出存取範圍,將行動分為查詢/寫入/寄送,採最小權限
  4. 標出需要核准的高影響行動與核准者,並寫下限制與失敗時的退路

要完成的產出

  • 一張整合表(項目、用途、來源或存取範圍、允許行動、核准者、限制)
  • 一段說明:哪些資料或行動被排除,為什麼

活動 4:治理與控制檢核表

回頭檢查前面的流程圖與權限表,找出治理缺口,並為每個風險補上控制、負責人與證據。「有人會看」不算完整治理。產出填入整合 Canvas 的 G 治理與 Human-in-the-Loop、L 風險與因應欄位。

步驟

  1. 逐一檢查流程與權限表,找出沒有人負責或沒有控制的地方
  2. 針對提示注入、資料外洩、工具誤用、過度授權等風險,各寫出一項具體控制
  3. 指定每項控制的負責人,並區分人工核准關卡與系統控制關卡
  4. 寫下每項控制可留存的證據,以及事件發生時的處置:停止、通報、人工接手

要完成的產出

  • 一份治理與控制檢核表(風險、控制、負責人、證據)
  • 至少一項治理缺口,說明修正方式

活動 5:三類測試案例

使用範本,為同一案例補齊正常、邊界/模糊、失敗/受限三類測試案例。若測試並未實際執行,請標示為「測試設計」,不可當成已取得的證據。產出填入整合 Canvas 的 H 可靠性測試欄位。

步驟

  1. 為每類案例寫出輸入情境
  2. 寫下預期行為與禁止行為
  3. 寫下需要的證據與通過/不通過的判斷標準
  4. 對提供的模擬輸出,填入實際行為並判斷是否通過;未實際執行者標示「測試設計」
  5. 寫下模型或知識更新後要重跑哪些回歸測試

要完成的產出

  • 三個測試案例(正常、邊界/模糊、失敗/受限),各含輸入、預期行為、禁止行為、所需證據
  • 標明哪些是已有證據的結果,哪些只是「測試設計」

活動 6:改寫一筆模糊需求並提出驗收決定

先把一筆模糊的需求改寫成可驗證的需求,再檢視提供的證據包,對照 14 個驗收維度提出驗收決定。產出填入整合 Canvas 的 I 採購需求對應、J 驗收決定、M 證據與可追溯性、N 待解決事項欄位。

步驟

  1. 改寫模糊需求,使其包含業務目的、具體要求、驗證方法、驗收標準與交付證據
  2. 對照 14 個驗收維度(功能、Workflow、Accuracy/Quality、Knowledge/RAG、Permission、Security/Privacy、Tool Use、Human Approval、Logging/Traceability、Error Handling、Reliability、Version Control、Regression Test、Operations & Maintenance)檢視證據包
  3. 標出未達標或證據不足的維度
  4. 做出 Accept/Accept with conditions/Reject 決定,寫下理由與待解決事項

要完成的產出

  • 一條改寫後的可驗證需求(需求、驗證方法、驗收標準、交付證據)
  • 一份驗收決定:決定、理由與依據的證據、待解決事項

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