真實人物影像的上線檢查清單

如果你的 AI 影像功能會處理真實人物，上線檢查清單就需要比「示範能運作、按鈕是藍色」更嚴格。

先從同意開始。上傳者是否能合理地上傳這個人的影像？如果影像包含兒童、訪客、員工、病患、學生或旁觀者怎麼辦？介面是否能清楚劃出界線，而不會把使用者埋進一堆法律術語裡？

檢查臉部處理。系統是否會擷取嵌入向量（embeddings）、比對身分、建立可重複使用的相似度資料，或訓練個人化模型？如果只是針對單一任務編輯影像，就要明確說明。如果會建立持久的、與身分相關的資料，就要把這項功能視為更高風險。

檢查訓練。客戶的臉部、提示詞（prompts）與輸出結果，預設不應被用於訓練。若存在任何「選擇加入」的訓練方案，必須是獨立的、明確的，且不可能與一般使用混淆。

檢查保存期限。來源影像會保存多久？輸出結果會保存多久？提示詞是否會被保存？失敗的任務會被刪除嗎？縮圖（thumbnails）、快取（cache）與佇列（queue）負載（payload）是否也涵蓋在內？你能否在不把「eventually（最終）」當作情緒安撫的前提下，描述答案？

檢查存取。支援人員能看到影像嗎？供應商（provider）的員工呢？人工審查者（human reviewers）呢？存取行為是否有記錄？支援能否在不打開客戶的臉部照片的情況下診斷一般問題？

檢查濫用回應。使用者要如何回報未經同意的影像、冒用身分、騷擾或類深度偽造（deepfake）式的誤用？有害輸出能否被快速移除？公開連結會過期嗎？相簿（galleries）是否預設為私密？

檢查客戶文案。上傳介面、隱私頁、文件與支援巨集（support macros）都應該對訓練、保存、刪除與分享說同一套內容。隱私用語不一致，正是產品開始顯得緊張的方式。

檢查正式上線的刪除。上線前，先上傳一張測試影像、產生輸出、複製直接 URL、刪除內容，然後再嘗試打開該 URL。若影像仍然能載入，你的檢查清單剛剛找到了「反派」。

真實人物會讓影像功能更具吸引力，也更敏感。那樣的上線方式才是真的。

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