AI 影像供應商的創辦人檢核清單

選擇 AI 影像供應商，不只是模型品質的決策。這是一個帶著 GPU 帳單的客戶信任決策。

創辦人通常會先從明顯的問題開始：它能產出好看的影像嗎？API 好用嗎？費用有多高？我們能不能在這一季如期交付，而不讓工程團隊變成一台小型冒煙機？這些問題都很合理。但它們還不夠。

第一個隱私問題是訓練。客戶的提示詞、上傳的影像、生成的輸出或編輯內容，是否會被用來訓練或改進模型？如果答案是「不會」，請取得明確的範圍。所謂「不訓練」是否涵蓋影像端點、編輯、檔案、濫用樣本，以及未來功能？如果答案是「是」或「可能」，就要判斷：如果你把這件事用白話清楚地寫在文案裡，客戶還會不會願意上傳真實內容。

第二個問題是留存。供應商會保留提示詞、上傳內容、輸出、日誌、失敗的任務，以及安全審查材料多久？哪些端點有應用程式狀態？輸出是否會被託管？連結是會過期還是永久有效？如果供應商說「暫時」，就追問具體數字。沒有數字的「暫時」就是隱私的迷霧。

第三個問題是存取權。誰能看到客戶內容？供應商人員？你的支援團隊？人工審查者？分包商？存取權是否需要升級流程，還是直接放在儀表板上，旁邊就是帳單圖表？內部可見性往往是最容易被忽略、直到採購部門問出一個痛快但合理的問題時才會浮現的隱私風險。

第四個問題是刪除。使用者能否刪除來源影像與輸出？刪除是否涵蓋衍生物與快取？備份中還會保留什麼？你能否驗證刪除行為？如果你無法在不說「最終會刪除」的前提下解釋刪除機制，就繼續追問。

第五個問題是產品適配度。對於公開行銷影像來說很完美的供應商，可能不適合用在臉部、兒童、客戶委託作品、醫療影像或私密的產品概念上。敏感度應該決定路徑。不要因為 SDK 用起來順手，就用同一個供應商處理所有影像。

最後一個問題是誠實。你的落地頁能否用事實清楚地說明：客戶的影像會去哪裡、會保存什麼、哪些不會用於訓練，以及哪些會被刪除？如果供應商讓這件事變得困難，那麼這份複雜度就會滲入你的文案、你的支援佇列，以及你的銷售通話。

創辦人快速判斷的方法很簡單：選擇那個你能用六句話描述其資料路徑、而不覺得自己是在「把一個聳肩的答案洗得很乾淨」的供應商。

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