模型版本變更未告知使用者
運行與監控
風險描述
AI 服務提供者在使用者不知情的情況下更換底層模型版本，導致系統行為改變。主流 AI API 供應商曾被批評多次在未充分通知的情況下更新模型，導致依賴特定模型行為的下游應用出現問題。使用者無法得知行為變化的原因，因為他們不知道模型已經改變。
框架對照
iso 23894R4
tw principle透明與可解釋
tw principle問責
tw risk type部署互動問題（Deployment Interaction）
控制措施
- 模型版本透明度
- 變更通知機制
處理步驟
- 在 API 回應中包含模型版本識別資訊
- 建立模型版本變更的預告通知機制（至少 14 天）
- 提供固定版本 API 端點供需要穩定性的客戶使用
- 發布每個版本的行為變更摘要（changelog）