蘇緯政／實踐大學財務金融學系商事法講師
微軟（Microsoft）與輝達（NVIDIA）10月16日共同發布開放權重AI模型風險管理指引《Risk Management for Open-Weight Models in Enterprise》，將風險歸納為網路安全、資料保護、內容風險、人類與AI互動及偏見5大類、30種風險類型，提出風險評估、防護與持續監控等建議。指引強調，權重是否開放，並非判斷風險高低的唯一依據。面對這股國際趨勢，我國政府與產業界應及早完善相關治理的配套措施。
「權重」是AI從資料中學得的數值參數，「開放權重」則是讓企業依授權下載模型、自行部署或微調，但訓練資料與完整程式碼未必公開，好比拿到「成品」，未必掌握「配方」。依開放原始碼促進會（OSI）定義，開源AI須採開放授權，提供模型參數、訓練與執行程式碼及充分的訓練資料資訊，保障使用、研究、修改與分享的自由。閉源模型通常不公開權重，企業多透過供應商服務使用。因此，選用模型前，務必確認商用與修改限制。
對台灣企業而言，機會在資料自主、客製化與軟、硬體整合。模型可部署在地端或私有雲，搭配權限控管，有助企業掌握敏感資料的使用範圍；再結合製程知識、產業術語與正體中文語料，可開發現場應用，例如製造業串接維修紀錄協助排除故障、金融業建置內部知識查詢，重要判斷仍應交由人員覆核。資訊服務業也可結合伺服器與邊緣裝置，提供調校、防護與維運服務，把硬體與製造經驗轉為可輸出的解決方案。
然而，自行部署也意味企業須承擔更多安全與維運責任。獲聯合國支持的反恐組織Tech Against Terrorism報告指出，熱門開放權重模型發布後，平均不到3天就有移除內建安全限制的改版出現，2024年平均則逾24天。微調、量化或合併後，原有防護也可能改變；若給予AI代理過大權限，更可能造成資料外洩或未經授權的操作。訓練資料不透明，偏見與著作權風險同樣難以查證。因此，企業導入前應核對模型來源與授權，改版後重新測試，上線後持續監控，並建立人工覆核與事故處理機制，成本評估也須納入算力、電力與人才。
筆者建議，相關部會宜依《人工智慧基本法》及數位發展部的《人工智慧風險分類框架》，與各產業公會、協會共同研擬產業指引，釐清模型提供者、部署者與應用開發者的責任，並提供資料利用與授權契約範例。法規調適時，應一併檢視個資、著作權規範對AI訓練的適用。配套上，可結合AI產品與系統評測中心、大學與業者，擴充貼近台灣情境的測試，充實合法授權的主權AI語料，並協助中小企業試用算力、接受資安健檢與人才培訓。
台灣的半導體、伺服器與產業聚落，在全球AI發展中扮演關鍵角色。開放權重降低了取得模型的門檻，也考驗企業管好模型的本事，未來競爭將延伸到產業知識、系統整合與治理品質。能將AI治理轉化為台灣的產業實力，讓全球AI運轉得更快，也讓世界用得更安心，才是台灣真正的勝出之道。
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