小團隊的 AI 影像安全審查模板

小團隊不需要一份 90 頁的 AI 治理裝訂本來審查影像功能。他們需要的是緊湊的審查流程，能抓到那些昂貴的錯誤。

先從功能摘要開始。使用者上傳什麼？模型會產生什麼？使用者是誰？影像是否包含真實人物、客戶內容、委託工作、兒童、醫療情境、法律情境，或是機密的產品素材？如果這個功能無法用五句話描述清楚，安全審查就會變成考古工作。

接著畫出資料路徑。瀏覽器到你的應用程式。你的應用程式到儲存。儲存到佇列。佇列到模型供應商或私有 GPU。輸出回到儲存。輸出給使用者。日誌、支援工具、分析與備份。把那些不那麼吸睛的方塊畫出來。風險就藏在這些地方。

審查訓練與保留。上傳或輸出會用於訓練嗎？提示詞會被保存嗎？原始檔案會保留多久？輸出會保留多久？失敗的工作會怎麼處理？刪除會移除什麼？備份中還會保留什麼？

審查存取權限。哪些員工可以查看來源影像、提示詞、輸出、日誌與支援工單？哪些供應商人員可以查看？存取是否有記錄？這是必要的嗎？在不打開客戶內容的情況下，支援能否診斷失敗？

審查分享與暴露。輸出是否預設公開？直接連結是否有簽名且會過期？作品集是否為私有？內部文件是否使用了截圖？測試環境是否受到保護？這個功能是否會產生縮圖、預覽或匯出檔？

審查濫用。哪些內容被禁止？在哪裡套用內容審查？如何處理通報？有害輸出如何被移除？濫用回應是否需要比必要更久地保留一般使用者內容，還是可以只針對特定內容？

以對客戶的承諾作結。寫下你希望展示給使用者的精準產品文案。然後檢查系統是否真的能支援它。如果文案寫著「我們會在產生後刪除上傳內容」，那份審查就必須證明這件事確實發生在何處。

只要已知資料路徑，小團隊就能在一次專注的會議中完成這些。困難之處不在模板本身。真正的難點在於拒絕推出那種隱私說法必須仰賴「沒有人再追問第二個問題」才能成立的功能。

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