AI 法規怎麼落到供應商合約？5項責任要寫清楚

AI 法規遇到模型更新，企業要做的是依變更範圍重跑驗證，並把資料用途、模型版本、人工覆核、事故通報與退出方式寫進供應商合約。台灣《人工智慧基本法》官方說明列出七項政府推動 AI 的核心原則；數發部的風險分類框架則把治理拆成盤點、識別、評估、應對四步，兩份文件都沒有提供一份適用所有民間企業的通用契約範本。AI 基本法官方頁面與AI 風險分類框架支持的實務方向很清楚：企業要先把服務放進自己的資料、權限與責任流程。

這題和選哪個模型是兩層工作。若團隊仍在比較能力、延遲與資料處理方式，可先看AI 模型選型的成本、資料與部署評估；準備採購或續約時，則要再把AI 工作流的資料、權限與人工覆核設計接到合約和驗收表。

AI 法規目前走到哪？企業先分清三種文件

《人工智慧基本法》官方說明列出永續發展與福祉、人類自主、隱私保護與資料治理、資安與安全、透明與可解釋、公平與不歧視、問責七項核心原則，也把風險分類、評估驗證、資料開放共享列為後續落實方向。數發部 AI 基本法頁面描述的是政府推動 AI 的治理基礎，企業不能把它直接當成一張通用申報表。

數發部公布的AI 風險分類框架定位為跨部會共同評估標準，並明列四個操作流程：盤點應用情境、識別風險、評估影響、應對風險。框架同時寫明，最後的治理執行權責仍由各目的事業主管機關負責，再轉成具法律拘束力的領域規範。企業簽供應商合約前，先確認自己的服務落在哪個產業、哪種資料和哪個受影響流程。

第三種文件是數發部的公部門人工智慧應用參考手冊。手冊服務對象是政府機關，不能直接變成民間企業的法定義務；它把模型用途、資料來源、模型版本、輸出、權責、人工監督、監控、更新與驗收拆成可操作欄位，適合拿來設計企業內控。我的判斷是，合約條款要從這些欄位挑出供應商能交付、企業能驗收的證據，不要只寫「符合相關法規」。

供應商合約要寫哪 5 項責任？

我會把合約拆成五項，讓採購、法務、資訊與使用單位逐欄確認：

合約責任	至少寫進去的內容	驗收時要拿到的證據
資料用途與保存	輸入、輸出、提示、日誌是否拿來訓練；保存地區、期限、刪除方式；次處理者	資料流圖、處理清單、保存與刪除紀錄
模型與服務變更	模型、提示規則、檢索來源、權限介面、價格或資料處理條款變更的通知期	版本號、變更說明、影響評估與回歸測試結果
驗證與稽核	可提供哪些測試摘要、錯誤分類、可用性紀錄、稽核配合範圍與保密限制	測試報告、服務紀錄、稽核軌跡與缺失改善單
事故與人工介入	何種事件要通知、時限、聯絡窗口、證據保存、人工覆核與申訴處理	事件通報模板、演練紀錄、人工覆核與回復紀錄
停用與退出	服務中斷、驗收不過、價格改變或合約終止時的資料匯出、刪除、備援與切回流程	匯出檔、刪除證明、切換演練與終止確認

這張表有法規依據，也有流程判斷。個資法把記錄、輸入、儲存、編輯、更正、複製、檢索、刪除、輸出、連結與內部傳送都列為個人資料的處理；第 5 條要求處理不得逾越特定目的的必要範圍，企業因此要能說明供應商收到哪些欄位、為何需要，以及何時刪除。個人資料保護法第 2 條與第 5 條

若輸入含病歷、醫療或健康檢查資料，個資法第 6 條另列出法律明文、履行法定義務、研究去識別化與書面同意等例外條件。個資法第 6 條這種資料要在採購前先完成資料分類與合法性判斷，不能等模型上線後才問供應商有沒有「隱私模式」。

模型更新怎麼驗收？先定義變更範圍

供應商說「模型升級」時，企業要追問變了哪一層：基礎模型、系統提示、檢索資料、內容過濾、工具權限、輸出格式，還是資料保存條款。每一層都會改變驗證範圍，不能只看產品名稱有沒有換。

數發部公部門 AI 手冊把模型迭代與部署放在持續測試、監控、更新和驗收流程；手冊也要求記錄模型版本、資料來源、模型輸出、預期用途、人工監督與回報機制。這些欄位可直接改成企業的變更申請單。

我的做法會分三級：

1. 低影響變更：輸出格式或介面小改，先跑格式、權限與固定案例測試，由流程負責人核准。
2. 中影響變更：模型版本、提示模板、檢索來源或工具權限改動，重跑代表性案例，檢查錯誤類型、人工修改率、延遲與成本，再由資訊和業務共同放行。
3. 高影響變更：輸出會影響權益、付款、雇用、服務資格或其他重大決策，先停在隔離環境，完成獨立審查、人工覆核與切回舊版演練，才進正式流程。

這三級是導入設計，不是台灣現行法規統一規定的分級。NIST 的 AI RMF Playbook本身是自願採用的參考架構；Manage 指引把部署後監測、第三方系統、變更管理、停用與事件回復放在同一套風險管理脈絡，適合拿來檢查企業是否只做了上線前測試。

台灣企業怎麼把合約接上工作流？

我建議把導入拆成一條能回復的流程：

1. 業務先寫使用情境：寫清楚 AI 要產出什麼、誰使用、誰受影響、錯誤由誰處理。
2. 資訊畫資料流：列出輸入、輸出、日誌、備份、次處理者、跨境位置與權限角色。
3. 法務標出合約底線：資料用途、保存刪除、變更通知、稽核證據、事故通報、匯出與終止協助都要有責任對象。
4. 使用單位建立固定測試集：用真實流程的代表案例測試，記下通過門檻、人工修改與不能交給 AI 的情境。
5. 上線前跑一次退出演練：把服務停掉，切回人工或舊版，確認資料仍可取回、權限能撤銷、事件窗口找得到。

這個流程會碰到個資法的目的限制、資料正確性與當事人權利。個資法要求企業維護個人資料正確，資料特定目的消失或期限屆滿時，應主動或依請求刪除、停止處理或利用；法規全文第 11 條也列出這些義務。合約因此要保留更正、刪除、停止處理與通知相關利用對象的操作路徑，不要只承諾「資料安全」。

服務中斷或供應商拒絕提供必要證據時，企業要能按自己的停用條件退出。合約沒有資料匯出格式、刪除證明、備援窗口與回復時間，切換成本就會在事故發生時才浮現。這些條款屬於我的導入判斷，企業仍須依業務、資料與所屬產業規範調整。

常見問題

《人工智慧基本法》會要求所有企業簽同一套 AI 合約嗎？
目前數發部官方說明以政府推動 AI 的七項原則與風險治理方向為主，風險分類框架也把最終治理責任交給目的事業主管機關。企業應依業務、資料類型、供應商角色與所屬產業規範建立條款。

模型更新後一定要整套系統重驗嗎？
重驗範圍要看變更影響。模型版本、提示規則、檢索資料、權限、輸出用途或資料處理方式有變時，至少要跑對應的固定案例與權限測試，並留下變更說明、結果與核准紀錄。

供應商不願提供模型細節，企業還能採購嗎？
可以先把「必須交付的證據」寫成採購門檻，例如版本通知、輸入輸出資料處理、測試摘要、事件通報、資料匯出與刪除證明。若供應商無法說明影響範圍，企業就無法完成相稱的驗證，應調整用途、限制資料或改找可配合的服務。