先畫出資料流，再討論資料條款
審閱 AI 合約的第一步，不是先爭論資料所有權，而是確認系統實際會接觸哪些資料。除了使用者輸入的提示詞與上傳文件，還要納入模型輸出、對話紀錄、向量嵌入、索引、評分回饋、系統日誌、支援工單、快取與備份。若企業助理連接 LINE、ERP 或 CRM，工具呼叫的參數與回傳內容也可能包含客戶、交易或員工資料。
建議把資料類型、來源、處理目的、儲存位置、保存期限及接收者整理成附件，並確認附件與主約具有同等效力。否則供應商口頭承諾不保存提示詞，實際上仍可能在監控日誌或第三方模型平台保留部分內容。合約中的客戶資料定義應涵蓋原始資料及系統運作過程產生的中間資料，而不只是企業主動上傳的檔案。
- 處理位置：資料會在哪些國家或雲端區域傳輸、推論、儲存與備份。
- 參與者：主供應商、模型 API、雲端平台、監控服務及人工支援人員各自可接觸什麼。
- 保存週期：線上資料、日誌、快取與備份是否採用不同的刪除期限。
- 敏感欄位：個資、商業機密、原始碼與憑證是否會先被遮罩或阻擋。
把推論、改善服務與訓練用途分開授權
供應商為了提供服務而處理資料，與使用資料改善產品、訓練模型或建立跨客戶分析，是不同目的。合約應給予供應商完成約定服務所需的有限權利，同時明確規定：未經企業書面同意，不得將提示詞、文件、輸出、回饋、嵌入或衍生資料用於基礎模型、微調模型、評估資料集或其他客戶的服務。
不要只接受可退出訓練的控制台選項。設定可能因帳號、工作區、API 方案或下游模型供應商而異；合約應以預設不訓練為原則，任何例外都需明確加入，並說明資料範圍、目的、期限及撤回方式。若供應商主張匿名化資料不受限制，還應定義匿名化標準、禁止重新識別，並排除仍可連結特定企業、文件或使用者的資料。
輸出權利也要拆開看。企業通常需要使用、修改、保存及整合輸出的權利，但模型輸出可能不具唯一性，也可能受第三方權利影響。合約不宜保證企業獨占所有輸出；更實際的作法，是確認供應商不主張額外權利、揭露適用的使用限制，並對已知侵權通知、停用流程及替代方案建立責任分工。
模型不是固定零件，變更權必須受控
許多 AI 服務會在不改 API 名稱的情況下更新模型、系統提示、安全政策、搜尋排序或內容過濾。這些變更可能影響答案格式、引用品質、語言表現、延遲與工具呼叫行為。合約或技術附件至少應記錄模型家族、版本識別方式、代管模式、資料保留設定，以及供應商能否把流量轉交另一個模型。
對會寫入 ERP、建立工單或發送 LINE 訊息的系統，模型更換不能只視為例行維護。企業應要求重大變更的事前通知、測試環境、相容期與回復方案，並保留在安全性、準確度或法遵要求無法通過時暫停升級的權利。驗收標準應使用企業自己的代表性測試集，檢查結構化輸出、引用依據、拒答行為與工具權限，而不是只採用供應商的通用基準。
- 替換條件：哪些版本更新、模型路由或政策調整構成重大變更。
- 通知期間：企業需要多少時間完成回歸測試與內部核准。
- 失敗處理：是否能回復舊版、切換替代模型或暫停高風險功能。
- 授權延續：開源模型、微調權重與轉接器的授權是否允許既定商業用途。
安全、事件處理與刪除要能被驗證
資安條款不應停留在採取合理措施。應具體確認傳輸與靜態加密、租戶隔離、最小權限、管理者多因素驗證、存取日誌、金鑰管理、弱點處理及分包商管理。若系統允許模型執行動作，還要約定高風險工具的授權範圍、人工覆核、交易上限與完整稽核軌跡，降低提示注入或錯誤判斷直接改動核心系統的風險。
事件通知條款要說清楚觸發條件、通知窗口、最低資訊內容、後續更新及證據保存。企業需要知道受影響的資料、帳號、模型端點與時間範圍，而不只是收到一封正在調查的通知。合約也應允許企業取得適當的第三方查核報告、滲透測試摘要或修補證明；查核權不一定代表可以任意進場，但必須有可實際驗證控制措施的方式。
終止服務時，刪除不應只涵蓋主資料庫。條款要列出提示詞、輸出、向量索引、日誌、快取、微調資料、備份及分包商副本，並約定可驗證的刪除完成方式。若備份無法立即清除，應限制其存取與還原用途，並在既定輪替週期內永久刪除。
用風險分級決定談判優先順序
概念驗證若只使用去識別化測試資料，合約可以較輕；一旦接觸正式客戶資料、公司知識庫或具寫入權限的企業系統，就需要更嚴格的資料處理、模型變更與事件責任。採購團隊可把資料敏感度、模型自主程度、錯誤影響、跨境處理及替代難度列成風險表，避免每一項條款都投入相同談判成本。
簽署前，工程團隊應把承諾轉成可測試的驗收項目：確認日誌是否真的關閉、刪除要求是否涵蓋向量資料、模型版本能否追蹤、供應商故障時是否能切換，以及匯出資料是否足以重建服務。最有價值的合約不是條文最長，而是商務承諾、系統設定與營運流程彼此一致。若涉及多個模型、雲端與既有系統，整合團隊可協助把這些責任落到架構、測試與上線檢核表中。