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東吳大學 法律學系 蕭宏宜所指導 陳楚涵的 妨害電腦使用罪章之刑事立法難題 （2021），提出2204填息關鍵因素是什麼，來自於妨礙電腦使用罪章、電腦犯罪、電腦使用安全、保護法益、法益適格、表象法益、集體安全感、社會信賴、社會安全秩序、深偽技術。
而第二篇論文崑山科技大學 資訊管理研究所 洪俊銘所指導 許順圍的 基於遷移式學習之專業對話系統開發研究 （2020），提出因為有 對話系統、遷移式學習、機器學習的重點而找出了 2204填息的解答。
妨害電腦使用罪章之刑事立法難題
為了解決2204填息 的問題，作者陳楚涵 這樣論述：
針對電腦犯罪行為，立法者自1997年開始修法增訂，經過反覆修正之後，於2003年設立專章，設置妨礙電腦使用罪章，並指出其保護法益為「電腦使用安全」。不過其實質法益內容至今在實務、學界間仍尚無共識，造成法益無法發揮指引構成要件解釋的功能，造成法條的適用上產生疑義。而在檢視立法理由之後，可以認為立法者設立的初衷在於規範行為人無法控制實害範圍的情形，因此證立「電腦使用安全」屬於超個人法益，而妨礙電腦使用罪章的各條文便皆屬於危險犯。在尊重實證法的前提下，本文認為應以超個人法益與具體危險犯的性質，為構成要件範圍的目的性限縮，以此貼合立法者初衷。
基於遷移式學習之專業對話系統開發研究
為了解決2204填息 的問題，作者許順圍 這樣論述：
近年來人工智慧技術發展快速，實際應用已經逐漸深入人們的生活，資料科學家們正致力於讓機器能夠思考與學習。本文使用遷移式學習模型實施NLP研究實驗，在一定的知識基礎上能夠快速的訓練模型，並建立一套對話系統。首先，透過自然語言理解模組轉換使用者意圖成結構化訊息，以支持向量機分類識別專業領域的意圖。接著，整合遷移式學習模型進行意圖識別及情緒分析。接下來，命名實體識別且插槽填充取得完整意圖所需要的參數，然後由對話管理模組決定系統動作。最後，透過自然語言生成模組轉換成為人類可以理解的語言輸出。本研究以文字模板與使用閒聊對話資料集訓練的GPT-2模型進行人機對話。以互動詢問的方式，澄清且了解使用者想做的事
情並協助執行，實驗證明本研究開發之對話機器人可增加人機互動的意願。經傳統機器學習及遷移式學習效能分析，傳統機器學習選擇支持向量機相較其他模型更加穩健；遷移式學習選擇ALBERT，其結果對自然語言擁有不錯理解能力，而且其預測速度也在可以接受的應用範圍之內。未來建置更多的專業模組之後，能更進一步使對話機器人能夠解決不夠專業的問題。