31 「在日本，食品企業向批發商和零售商發送商品時，若是紙箱等包裝出現損壞和汙垢將被退貨，待全面檢查、重新包裝之後再度出貨。但新的生產批次商品已經發送到零售方，因此就 只能把較舊的商品廢棄。由於外觀判斷沒有明確的標準，為了減少過度退貨而造成食物浪費， 商人們開始採用 AI 圖像識別的技術，透過智慧手機拍攝紙箱外觀，由 AI 找出存在膨脹和水漬等疑似汙損的部位。然後再經由資料庫與過去的破損案例比較，對是否應退貨作出判斷，成本也有望得到控制。」
根據上文，下列選項最符合文意的是：
(A)會將包裝破損的商品退貨重檢，是基於商品美觀的考量
(B)由於批次舊的商品經過重新包裝，因此不受零售方歡迎
(C)商品外觀檢測的標準不明確，容易讓人工檢測趨於鬆散
(D) AI 判斷退貨的精準度較佳，因而能減少過度退貨的情形

原文內容重點

• 日本食品企業的退貨機制： 商品包裝出現損壞或汙垢即會被退貨。

• 退貨後的處理： 退回商品需全面檢查、重新包裝後再次出貨。

• 造成浪費的原因： 新批次商品已送至零售方，導致舊商品被廢棄。

• 人工判斷的缺點： 外觀判斷無明確標準，容易造成過度退貨。

• AI 的應用： 商人開始採用 AI 圖像識別技術，輔助判斷是否退貨。

• AI 的運作方式： AI 透過手機拍攝紙箱外觀，找出疑似汙損的部位，並與資料庫比較，做出判斷。

• 採用 AI 的目的： 減少過度退貨，控制成本。

選項分析

(A) 會將包裝破損的商品退貨重檢，是基於商品美觀的考量

• 詳細分析：

  • 原文中提到退貨原因是 “包裝出現損壞和汙垢”， 而非 “商品不美觀” 。

  • 雖然 “包裝破損和汙垢” 會影響外觀， 但企業退貨的目的是確保產品的品質，而非單純的 “美觀” 問題。

• 與文意關係：

  • 此選項過度強調外觀因素，忽略原文強調的 “產品品質” 因素。

  • 選項未能抓住原文的重點， 將企業的行為簡化為 “美觀考量” 。

• 結論： 此選項與原文意涵不符，曲解了退貨原因。

(B) 由於批次舊的商品經過重新包裝，因此不受零售方歡迎

• 詳細分析：

  • 原文中指出，舊商品會被廢棄的原因是 “新的生產批次商品已經發送到零售方” ，而非重新包裝的商品不受歡迎。

  • 原文的重點在於 “舊商品” 已經無法回到市場， 而非 “重新包裝” 的商品不受歡迎。

• 與文意關係：

  • 選項的說法與原文描述的廢棄原因不符，是對原文的曲解。

• 結論： 此選項與原文內容不符，混淆了 “舊商品被廢棄” 的真正原因。

(C) 商品外觀檢測的標準不明確，容易讓人工檢測趨於鬆散

• 詳細分析：

  • 原文中提到 “外觀判斷沒有明確的標準”，這點符合選項所說的 “標準不明確” 。

  • 但原文並未提及 “容易讓人工檢測趨於鬆散” ，只提到 “人工檢測容易造成過度退貨”。

  • 選項對 “人工檢測” 的推論，並無明確的原文支持。

• 與文意關係：

  • 選項前半部分符合原文，但後半部分的推論則沒有依據。

  • 選項雖然提到 “標準不明確”，但過度推論到 “人工檢測趨於鬆散”。

• 結論： 此選項部分符合原文，但有過度推論之嫌。

(D) AI 判斷退貨的精準度較佳，因而能減少過度退貨的情形

• 原文依據：

  • 「為了減少過度退貨而造成食物浪費，商人們開始採用 AI 圖像識別的技術...」

  • 「…由 AI 找出存在膨脹和水漬等疑似汙損的部位。然後再經由資料庫與過去的破損案例比較，對是否應退貨作出判斷，成本也有望得到控制。」

• 詳細分析：

  • 選項的敘述與原文描述相符，指出 AI 應用於輔助判斷 “是否退貨” 的精準度較高，因而能 “減少過度退貨” 。

  • 原文明確指出商人採用 AI 的目的，就是為了 “減少過度退貨” 和 “控制成本” 。

• 與文意關係：

  • 此選項準確地呈現了原文的核心訊息： AI 應用於判斷退貨具有 “較佳的精準度”，並能 “減少過度退貨” 的情形。

• 結論： 此選項的敘述與原文內容相符，準確地概括了 AI 的作用。

總結

• (A) 不符文意：退貨是基於商品品質，而非美觀考量。

• (B) 不符文意：廢棄舊貨是因為新批次已送達，而非重新包裝不受歡迎。

• (C) 部分符合：提到標準不明確，但後續推論無據。

• (D) 符合文意：準確描述AI 的作用是提高精準度，減少過度退貨。

因此，最符合文意的選項是 (D) AI 判斷退貨的精準度較佳，因而能減少過度退貨的情形。

31 「在日本，食品企業向批發商和零售商發送商品時，若是紙箱等包裝出現損壞和汙垢將被退貨，待全面檢查、重新包裝之後再度出貨。但新的生產批次商品已經發送到零售方，因此就 只能把較舊的商品廢棄。由於外觀判斷沒有明確的標準，為了減少過度退貨而造成食物浪費， 商人們開始採用 AI 圖像識別的技術，透過智慧手機拍攝紙箱外觀，由 AI 找出存在膨脹和水漬等疑似汙損的部位。然後再經由資料庫與過去的破損案例比較，對是否應退貨作出判斷，成本也有望得到控制。」

根據上文，下列選項最符合文意的是：

(A) 會將包裝破損的商品退貨重檢，是基於商品美觀的考量

(B) 由於批次舊的商品經過重新包裝，因此不受零售方歡迎

(C) 商品外觀檢測的標準不明確，容易讓人工檢測趨於鬆散

(D) AI 判斷退貨的精準度較佳，因而能減少過度退貨的情形

答案：D

根據原文，重點在於：

退貨問題：因包裝外觀損壞或汙垢而退貨，但標準不明確，導致過度退貨和食物浪費。

解決方案：使用 AI 圖像識別技術，透過智慧手機拍攝並比對資料庫，更精準判斷是否應退貨，從而減少不必要的廢棄和成本。

逐項分析：

(A) 退貨基於商品美觀考量

原文未提及「美觀」，而是強調包裝損壞或汙垢可能影響品質或銷售，此選項過度推論。

(B) 舊批次商品不受歡迎

原文僅說明舊批次商品因退貨重檢後可能被廢棄，但未提是否因「不受歡迎」，此選項缺乏依據。

(C) 人工檢測標準不明確導致鬆散

原文確實提到「外觀判斷無明確標準」，但未提及人工檢測是否因此「趨於鬆散」，此選項部分正確但非最佳答案。

(D) AI 判斷精準度較佳，減少過度退貨

完全符合原文主旨，AI 技術能更客觀判斷退貨與否，避免浪費，是文章的核心解決方案。