47. 某生成式 AI 服務用於協助工程師撰寫程式碼，並持續蒐集使用者修改後的程式碼，定期作為模型優化的訓練資料。數個月後，該服務的資訊安全團隊發現 AI 開始頻繁產生有安全漏洞的程式碼範例。經調查，發現部分回饋資料因具有安全問題的程式碼，混入模型優化流程而造成此漏洞。從 AI 導入與資訊安全的角度來看，下列何者最可能是造成此問題的主要原因？ (A)未定期更新 AI 使用的提示內容(Prompt)，導致模型無法產生最新技術規格的程式碼； (B)未建立訓練資料驗證機制，導致回饋資料污染模型的學習內容； (C)未限制 AI 每次產生程式碼的長度，使模型容易產生邏輯複雜且帶有漏洞的範例； (D)未將程式碼知識文件建置為 RAG 知識庫，導致模型無法檢索到正確且安全的編寫規範