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解答：
(B) 歧視與偏見

詳解：
生成式AI的訓練數據偏差可能導致模型學到不公平或帶有偏見的模式，這會影響模型在實際應用中的表現，導致產生歧視性結果或偏見的判斷。例如，訓練數據若包含不平衡的性別、種族或地區數據，AI可能會在生成內容時強化這些偏見，進而產生不公正的結果。

選項解析：

• (A) 數據外洩 是指數據安全問題，通常與數據的儲存與傳輸方式有關，與訓練數據偏差無關。

• (C) 侵害智慧財產權 主要涉及使用未經授權的資料或生成侵犯他人知識產權的內容，這與訓練數據偏差無關。

• (D) 法規不合規 是指AI系統未能遵守相關法律和規範，這與訓練數據偏差引起的倫理問題不同。

因此，訓練數據偏差最可能導致歧視與偏見。