資安漏洞頻傳促使 AI 合規驗收升級：政府採購需強化地端部署韌性

本週iThome報導Linux核心被發現新本機權限提升漏洞Bad Epoll，影響Android裝置並已釋出修補程式。此事件凸顯出一個被忽略的現實：當前 AI 技術的驗收標準與資安風險之間存在明顯落差。昶睿在政府與醫療機房部署地端 AI 的經驗顯示，機構在採購 AI 系統時，往往過度依賴雲端供應商的「合規宣告」，卻忽略本地端的實際風險管控。這種落差在2026年 AI 基本法施行後，將成為政府採購驗收的關鍵考驗。

驗收流程的三大缺陷

此類資安漏洞的快速擴散，實質上揭露了現行 AI 驗收流程的三個致命缺陷。首先，機構對「資料掌控」的定義過於籠統，僅要求資料不外流，卻未明確規範資料在處理流程中的可稽核性。昶睿曾見過某醫療機構採購雲端 AI 系統後，發現模型訓練過程需上傳未加密的病歷資料，導致資料在雲端處理階段即失去掌控權。其次，驗收標準對「運作韌性」的評估過於理想化，未考量斷網或供應商服務中斷的應變機制。某地方政府在驗收智慧監測系統時，僅測試雲端連線狀態，卻未驗證本地端能否在斷網狀態下維持基本運作。最後，現行驗收流程對「廠牌中立」的要求停留在紙上談兵，許多機構採購的 AI 系統實際上仍被鎖定在特定供應商的生態系統內，導致後續升級或替換成本極高。

對台灣各類機構而言，AI 基本法的合規驗收將帶來三重實質影響。其一，政府採購驗收將更嚴格要求本地端部署的完整性，例如驗收時必須驗證 AI 模型在斷網狀態下的運作能力，以及資料在本地端的處理流程是否符合資料主權要求。其二，醫療、金融等對資料敏感度高的機構，將被迫重新評估雲端 AI 的採購策略，可能轉向「地端小模型＋多模型路由」的混合架構，以降低對單一供應商的依賴。其三，企業在驗收 AI 系統時，將需額外評估供應商是否提供「可稽核的模型訓練流程」，例如是否允許機構在本地端驗證模型訓練資料的來源與處理方式。

大模型追捧的務實缺口

昶睿的觀點始終認為，當前 AI 產業對「大模型」的追捧存在明顯的務實缺口。許多機構將「模型規模」誤認為技術成熟的唯一指標，卻忽略小模型在本地端部署的靈活性與安全性。以某製造業者為例，其採購的雲端 AI 預測維修系統在驗收時被發現無法在斷網狀態下運作，最終被迫改採本地小模型搭配邊緣計算的架構，雖增加初期成本，卻大幅降低後續風險。這種案例證實，「地端小模型＋多模型路由」的架構，不僅符合 AI 基本法對資料掌控的要求，更能透過分散式部署降低對單一供應商的依賴，這才是真正符合驗收標準的務實解方。

提前建立地端部署標準

面對2026年 AI 基本法的合規驗收，台灣機構應提前建立「地端部署驗證」的標準流程。建議在驗收 AI 系統時，必須要求供應商提供「斷網狀態下的運作證明」，並允許機構在本地端驗證模型訓練資料的來源與處理方式。唯有如此，才能避免重蹈「資料上雲即失控」的覆轍，真正落實 AI 技術的風險可控與資料主權。