AI研究
AI 記憶治理框架:該記什麼、何時遺忘、如何守住個資合規
有記憶的 AI 越用越懂你,但沒有治理的記憶會讓企業越用越暴露。本文用個資法、GDPR 與歐盟 AI 法的實際條文,給出一套可落地的 AI 記憶治理框架:資訊分級、分級保留與遺忘、PII 與特種個資合規、以及存取控制與稽核。
「我用 Cursor 兩個禮拜就做出來了,功能都有,投資人看完也說不錯。」下一句通常是:「可是要正式給客戶用,我不知道還缺什麼。」這句「不知道」的代價會在上線後才出現——客戶資料被另一個客戶看到、資料庫誤刪沒得還原、半夜掛了三個小時你隔天才知道。你不是東西做得不夠好,而是沒有人告訴你「能 demo」跟「能上線」之間還有一段沒做。以下五件事,就是那段落差裡最常缺的。
同一套程式,在 demo 跟在正式環境的處境完全不同:
AI 工具擅長的是「把功能做出來」。你叫它做會員登入,它會做出會員登入;你沒叫它處理「密碼被猜到怎麼辦」「資料庫壞掉怎麼辦」「半夜當機誰知道」,它就不會做。Vibe Coding 與真正系統架構的差距那篇講的是為什麼會有這道落差,這篇講的是落差裡具體缺了什麼。
這張表可以直接拿去問做這套系統的人。答不出來的那一列,就是缺口。
| 缺的是什麼 | 問自己一句話 | 不做的後果 |
|---|---|---|
| 資安 | 兩個客戶的帳號登入,A 看得到 B 的資料嗎 | 資料外洩不是「有可能」,是「等有人試」 |
| 備份 | 資料不見了,能回到昨天嗎 | 一次誤刪或一次主機故障,資料就沒了 |
| 監控 | 網站掛了,我幾分鐘內會知道 | 客戶比你先發現,而你不知道掛了多久 |
| 部署 | 改一個字,到客戶看到要哪幾步 | 每次更新都是冒險,改壞了回不去 |
| 錯誤處理 | 金流沒回應時,客戶看到什麼 | 客戶說不清楚問題,你也查不到原因 |
這五件事的共通點是:它們都不是功能。AI 不會主動做,因為你不會想到要問它。而它們每一件的代價,都發生在你最沒有心理準備的時候。
不需要懂技術,把下面每一題答「是」或「否」。答不出來的,算「否」。
答「否」的數量不是分數,是待辦清單。三個以下,你的狀況比多數人好;五個以上,先不要開放給付費客戶。
缺很多是正常的,用 AI 做出來的產品幾乎都這樣。重點是順序,不要全部一起補,也不要先補最花時間的:
在這個順序做完之前,先不要加新功能。每加一個,上面五件事就多一份要補的範圍。
AI 幫你把功能做出來了,剩下那些看不見的事,本來就該有人固定顧著。
用 AI 做出來的產品要正式上線,補的就是這些看不見的事,這是恩梯科技以 Helper CTO 角色接手的典型狀況:像公司的技術負責人,只是不在你的編制裡。第一步是 60 分鐘的系統健檢,只需要讓我們看得到程式碼,不需要正式環境的帳號密碼,3~5 個工作天內你會拿到一頁報告,清楚寫著缺什麼、先補哪一個。如果你的產品正卡在 demo 跟上線之間,可以從這裡開始:Helper CTO:系統維運方案。
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