民國113年 地方三等 一般行政 公共政策考古題
民國113年 地方三等 一般行政 公共政策收錄考選部官方試題，共 4 題可線上瀏覽，考選部未公告本科目答案。
題目與答案
數位轉型與數位治理驅動，人工智慧（AI）對公共政策過程產生影響，
請論述AI 對公共政策過程產生的機會與挑戰。（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方）
- 一、人工智慧（Artificial Intelligence, AI）係指以機器模擬人類感知、學習、推理與決策之技術；將其應用於政策過程，即把資料探勘、機器學習與生成式AI導入議程設定、政策規劃、執行與評估。數位治理（digital governance）強調以數位科技提升政府效能、透明與課責，因此AI成為政策過程的重要協作工具，而不只是行政自動化。
- 二、在議程設定與政策規劃階段，AI可分析社群媒體、陳情與開放資料，辨識民眾關切議題與風險訊號，協助政府及早設定議程；並可透過情境模擬、預測模型與生成式AI協助草擬方案、比較替代方案與進行法規影響評估，提升決策的證據基礎（evidence-based policymaking）與反應速度。
- 三、在執行與評估階段，AI可建置智慧客服、案件分流、身分驗證與風險預警，改善公共服務可及性；亦可即時監測政策產出與結果，運用因果推論與大數據分析進行政策評估，回饋修正。例如以AI輔助社會救助資格初篩、交通疏運預測或詐騙訊息偵測，均可提升行政效率與精準治理。
- 四、惟AI亦帶來挑戰：演算法偏誤（algorithmic bias）可能歧視特定族群，資料蒐用引發隱私（privacy）與監控爭議；模型黑箱（black box）與生成式AI幻覺（hallucination）削弱決策可解釋性與可靠性；自動化決策亦可能造成課責真空（accountability gap），使公務人員與開發者間責任界線模糊。
- 五、此外，AI可能加劇數位落差（digital divide）與資源不對等，並形成供應商鎖定（vendor lock-in）；深偽（deepfake）與錯假訊息亦可能操縱民意。政府若過度依賴AI，恐弱化專業判斷與民主審議。爰此，應建立AI治理框架、資料治理與隱私保護、演算法影響評估及透明課責機制，並強化公務人員AI素養與公民參與，使AI成為輔助而非取代公共理性之工具。
民眾參與政策規劃可視為民主政治提升公共政策品質與反映民眾需求
的作法，卻也可能遭致困難，請論述民眾參與政策規劃的優、缺點。
（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方）
- 一、民眾參與政策規劃，係指在政策問題界定、目標設定與方案研擬階段，讓受影響的利害關係人、專家與一般公民透過聽證、公聽會、公民會議、參與式預算、審議式民調或數位參與平台等機制表達意見，影響政策內容。其核心在於以民主程序補充代議政治，使政策更具正當性與社會鑲嵌性。
- 二、其優點首先在提升民主正當性與課責性：民眾透過參與表達偏好，可使政策反映多元價值與地方知識（local knowledge），減少資訊不對稱；審議過程亦可促進公共理性、增進相互理解與信任，降低政策推動的阻力，並強化政府對民眾需求之回應性（responsiveness）。
- 三、其次，民眾參與可改善政策品質與執行力。第一線民眾與利害關係人常掌握政府未及之實務資訊，有助發現盲點、創新方案與避免設計錯誤；參與亦形成政策所有權（ownership），提高順服與合作意願，降低執行成本與爭議，並使資源配置更貼近實際需求。
- 四、惟民眾參與亦有缺點：參與需投入時間、人力與經費，可能延宕決策、增加交易成本；若參與者缺乏代表性，恐由資源較多、動員能力較強之團體主導，形成利益俘虜（capture）或沉默多數被忽略。專業門檻亦可能使一般民眾難以理解複雜技術問題，導致意見品質參差。
- 五、此外，參與可能激化對立與民粹（populism），使政策偏向短期、局部利益，忽略長期公共利益與少數權利；NIMBY（不要在我家後院）效應亦可能阻礙必要設施。若政府僅「聽而不採」或操縱參與，反將損害信任。爰此，應依議題選擇適當參與層級，兼顧代表性與專業性，公開資訊與理由，建立回饋與課責機制，並以審議式民主提升參與品質。
近年來新型態網路電信詐騙猖獗，政府為因應不斷翻新的詐騙犯罪型態
與手法，除陸續增修「打詐五法」以外，尚可採行那些政策工具進行打
擊詐騙犯罪？（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方）
- 一、政策工具（policy instruments）係政府將政策目標轉化為具體行動之手段；除「打詐五法」的法制途徑外，尚可採管制、經濟誘因、資訊、組織網絡與直接服務等工具，形成組合式治理。打詐不宜僅靠刑罰，而應同時降低犯罪機會、提高犯罪成本、減少犯罪收益並強化被害人保護。
- 二、管制與科技治理工具：金融機構落實臨櫃關懷提問、可疑交易申報與帳戶風險控管；電信業者強化門號申辦查核、國際來話語音警示與詐騙簡訊攔阻；網路平台落實廣告實名制、詐騙內容快速下架與演算法問責；對第三方支付、虛擬資產服務提供者（VASP）與遊戲點數業者加強洗錢防制監理，並運用AI偵測異常交易與深偽內容。
- 三、經濟誘因工具：提供檢舉獎金與防詐績效獎勵，鼓勵金融、電信與超商業者通報；補助企業導入防詐科技與員工教育；建立詐騙款項快速凍結、返還與被害人補償基金，並加強犯罪所得沒收與追徵，從減少犯罪收益著手。另可對高風險交易設計冷卻期與限額，降低民眾受騙機率。
- 四、資訊與組織網絡工具：持續推動識詐宣導、金融素養與媒體識讀教育，公開詐騙樣態與警示帳戶資訊；強化165反詐騙專線與跨部會情資交換，建立行政院層級打詐協調機制，並以公私協力（public-private partnership）結合金融機構、電信業者、平台、超商與社區組織。國際面則應深化跨境司法互助、警政合作與金融情報交換。
- 五、直接服務與被害人保護：設置報案與諮詢單一窗口，提供法律扶助、心理諮商、債務協商與就業協助，避免被害人二次傷害。惟詐騙具跨境化、科技化與隱匿性，且涉及隱私、人權與平台言論自由，執法成本亦高。爰此，應以循證評估檢討工具成效，強化國際合作與平台問責，並避免過度監控，方能兼顧打詐效能與民主法治。
為照顧弱勢及青年族群的居住需求，實現居住正義並健全住宅市場，政
府推動社會住宅政策已多年，請以效率（Efficiency ）、效能
（Effectiveness）、公平（Equity）、回應性（Responsiveness）、適切
（Appropriateness）與充分（Adequacy）等政策評估標準說明其應用於社
會住宅政策的內涵。（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方）
- 一、政策評估標準係用以判斷政策是否值得推動、是否達成目標及應否調整之準據。社會住宅政策以居住正義為核心，透過直接興建、包租代管與租金補貼等工具，照顧弱勢與青年族群。以下以效率、效能、公平、回應性、適切與充分六項標準，說明其評估內涵。
- 二、效率（Efficiency）著重投入與產出之比例，包括興建成本、行政流程、土地取得、空餘屋活化與財務自償能力；應避免資源閒置與重複補貼，並比較直接興建與包租代管之成本效益。效能（Effectiveness）則指目標達成程度，例如戶數供給、弱勢保障比例、等候時間、居住穩定與住宅品質，以及政策是否真正改善居住負擔。
- 三、公平（Equity）強調資源分配之公正性，社會住宅應優先照顧經濟與社會弱勢，並兼顧區域均衡、城鄉差距與不同族群需求，避免排除最需要者或形成新的空間隔離。回應性（Responsiveness）指政策對民眾需求與意見之敏感度，包括申請程序是否便捷、租金與所得連動、弱勢比例調整、混居設計，以及對青年、老人、身障與單親家庭之多元服務。
- 四、適切（Appropriateness）係指政策目標、工具與環境之匹配程度，社會住宅是否為解決居住問題之合宜手段、是否與都市計畫及交通社福配套結合、財務是否永續，均應檢視；並應避免標籤化與過度依賴興建。充分（Adequacy）則指資源與服務是否足以滿足需求，包括供給量、覆蓋率、租金補貼額度、等候期間與品質水準，是否足以應對住宅市場結構性問題。
- 五、六項標準間可能相互衝突，例如追求效率可能犧牲公平，擴大供給亦可能排擠其他社福支出。評估時應釐清政策目標權重，採用多元資料與利害關係人參與，並建立滾動修正機制。建議以可負擔性、居住穩定性與社會融合為核心指標，定期公開評估結果，使社會住宅政策兼顧效率、公平與永續。