(二)在開發生成式 AI 應用系統時，相對於現行資訊系統開發，需要額外加以思考的問題與解決方案為何？（15 分）

1. 數據品質與規模
   • 問題：生成式AI模型的訓練需要大量高品質的數據。在零售業，這可能包括客戶交互數據、購買歷史、用戶行為數據等。
   • 解決方案：強化數據收集和清理機制，使用先進的數據處理技術來提升數據品質和可用性。
2. 模型的透明度與解釋性
   • 問題：生成式AI系統常由複雜的深度學習模型驅動，其決策過程可能不透明，這在需要解釋推薦或決策給客戶的零售環境中可能是個問題。
   • 解決方案：開發和整合解釋性AI工具，以提供模型決策的透明度，增強客戶信任。
3. 個性化與隱私
   • 問題：生成式AI強化了個性化體驗，但這可能涉及收集和分析大量個人數據，引發隱私擔憂。
   • 解決方案：實施嚴格的數據隱私政策和技術，如使用數據加密和匿名化技術，並確保符合當地隱私法規。
4. 系統整合
   • 問題：生成式AI系統需要與現有的零售管理系統如庫存管理、客戶關係管理（CRM）等系統整合。
   • 解決方案：使用APIs和中間件來促進不同系統間的無縫整合，確保數據流的一致性和實時更新。
5. 持續學習與適應
   • 問題：零售市場快速變化，生成式AI系統需要能夠持續學習和適應新的消費者行為和市場條件。
   • 解決方案：實施在線學習和自適應學習機制，使AI模型能夠實時更新其行為和策略。

使用表格展示關鍵問題與解決方案

關鍵問題	解決方案
數據品質與規模	強化數據收集和處理，提升品質和可用性。
模型透明度與解釋性	開發解釋性AI工具，提供決策透明度。
個性化與隱私	實施隱私保護措施，符合法規要求。
系統整合	使用APIs和中間件實現系統整合。
持續學習與適應	實施在線學習和自適應學習機制。

總結

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