AI 模型與 AI 系統的定義：解決邊界問題的框架
arXiv - Computers and SocietyYuanyuan Sun, Timothy Parker, Lara Gierschmann, Sana Shams, Teo Canmetin, Mathieu Duteil, Rokas Gipi\v{s}kis, Ze Shen Chin
本文透過系統性文獻與文件回顧，提出明確的 AI 模型與 AI 系統定義，並探討其對法規責任分配的影響。
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AI 重點 1
AI 模型與 AI 系統的明確區分是合規的關鍵。
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因為不同角色（供應商、部署者）在法規中被賦予不同責任，若無清晰界定，無法準確判斷誰負責何項義務，進而影響合規與風險管理。
AI 重點 2
對神經網路 AI 的操作性定義有助於實務落實。
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該定義將模型拆解為訓練參數與架構，系統拆解為模型加介面，讓開發者與使用者能具體辨識各組件，進而制定符合規範的測試與監管流程。
AI 重點 3
OECD 框架的演變揭示了法規制定中的概念累積問題。
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了解這一歷史脈絡能幫助政策制定者避免重複錯誤，設計更具體、可操作的規範。
核心研究發現
- 1
目前 AI 模型與 AI 系統的定義缺乏一致性，導致法規責任分配模糊。
- 2
大多數現行標準與法規定義源自 OECD 框架，且在演變過程中加劇了概念模糊。
- 3
作者提出概念性定義：模型為訓練參數與架構，系統為模型加上輸入輸出介面等附加元件。
- 4
針對以神經網路為主的機器學習 AI，作者提供了可操作的模型與系統定義。
- 5
明確的邊界定義可協助各利益相關者確定合規義務，並促進 AI 法規的落實。
對教育工作者的啟發
對教育工作者而言，明確 AI 模型與系統的界定能協助選擇合規的 AI 工具，避免因未經授權的模型改動而違法。課程設計者可將此框架納入 AI 相關課程，教導學生辨識模型與系統組件，並討論其責任分配。學校 IT 團隊可依此定義設計安全測試流程，確保部署的 AI 系統符合最新法規。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Defining AI Models and AI Systems: A Framework to Resolve the Boundary Problem
- 作者：
- Yuanyuan Sun, Timothy Parker, Lara Gierschmann, Sana Shams, Teo Canmetin, Mathieu Duteil, Rokas Gipi\v{s}kis, Ze Shen Chin
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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