美國總務署（GSA）一份旨在更新聯邦AI採購規則的草案，正引發科技產業的強烈憂慮。草案中「任何合法政府目的」的寬泛使用授權、政府對輸入數據的完全所有權等條款，被產業團體視為可能扼殺創新、增加廠商合規風險的未爆彈。
這份AI採購草案到底改了什麼，讓業界這麼緊張？
簡單來說，GSA在2026年3月初提出的這份草案，核心是大幅擴張政府在AI採購合約中的權利，同時壓縮了供應商的權利與商業彈性。這不是小修小補，而是可能重塑政府與科技供應商合作基礎的關鍵轉變。
根據草案內容，最引發爭議的修改主要集中在三大領域：數據所有權、智慧財產權歸屬，以及AI系統的使用範圍。例如，草案明確規定，政府對提供給AI模型訓練或運作的「所有輸入數據」擁有所有權。這意味著，即便是供應商為履行合約而額外生成或處理的數據，其控制權也可能完全移交給政府。此外，任何為政府客製化開發的AI模型修改或增強功能，其智慧財產權也將歸政府所有。最關鍵的一條是，草案授權政府可將採購的AI系統用於「任何合法的政府目的」，這是一個極度寬泛且定義模糊的授權。
這些改變的背景，直指2026年初人工智慧公司Anthropic與美國國防部（DoD）之間那場轟動業界的爭執。當時Anthropic基於其公司的「負責任AI」原則與使用政策，拒絕讓其AI模型被用於特定的軍事或武器開發用途。這場對峙赤裸裸地揭示了現行採購框架的不足：當政府的「廣泛需求」碰上廠商的「道德紅線」時，該以誰的規則為準？GSA的草案，被視為政府方試圖一勞永逸解決這類爭端的答案——透過合約直接取得主導權。
| 草案關鍵條款 | 內容概述 | 產業界主要擔憂 |
|---|---|---|
| 輸入數據所有權 | 政府擁有提供給AI系統的所有輸入數據的完全所有權。 | 模糊了數據邊界，可能涵蓋供應商的專有數據或衍生數據，侵害商業機密。 |
| 客製化開發IP歸屬 | 政府擁有對採購的AI模型進行任何客製化修改所產生之智慧財產權。 | 打擊廠商投資客製化服務的意願，可能導致產品趨向通用化，降低解決方案效能。 |
| 「任何合法目的」使用權 | 政府可將AI系統用於「任何合法的政府目的」。 | 授權過於寬泛，可能迫使廠商間接參與其道德政策所禁止的應用（如特定軍事行動）。 |
| 審計與透明度要求 | 大幅增加對AI模型決策過程、數據源及演算法的審計與解釋要求。 | 合規成本急遽上升，尤其對使用複雜黑箱模型（如大型語言模型）的供應商構成巨大挑戰。 |
「任何合法目的」這條款，到底哪裡有問題？
問題就在於「合法」的定義由政府單方面解釋，且「政府目的」的範圍幾乎無遠弗屆。這創造了一個巨大的不確定性黑洞，讓供應商難以評估和管理自身的合規與道德風險。對企業而言，這不僅是商業風險，更是聲譽與價值觀的賭注。
以Anthropic的案例為第一手觀察，這家以安全、可靠、可解釋為核心價值的AI公司，明確將「武器開發」、「侵犯人權的監控」等應用列為禁區。在現行框架下，他們可以拒絕與有此類需求的政府部門合作，或透過嚴格的合約條款來限縮使用範圍。然而，GSA的新草案若通過，將使這類基於原則的拒絕變得極其困難。當一份標準合約已授權「任何合法目的」，個別機構在採購時便很難（也缺乏動機）接受供應商的附加限制條款。這實質上強迫供應商必須在「承接政府生意」與「堅守自身AI原則」之間做出選擇。
更進一步看，這項條款可能產生寒蟬效應。根據資訊科技產業協會（ITI）的估算，多達65% 的中小型AI新創公司，其內部設有明確的「負責任AI使用政策」。這些政策往往是他們吸引投資、招募頂尖人才，並在消費者市場建立信任的基石。一旦政府合約要求他們放棄這些原則，許多公司可能會選擇直接退出聯邦採購市場。這將導致政府所能採購的AI技術選項變少、多樣性降低，最終反而損害公共服務的創新與效能。
政府想要完全掌控數據與IP，背後的算盤是什麼？
政府的邏輯很直接：用納稅人的錢採購的系統，其產出的數據與衍生成果理應屬於公眾資產，以確保透明度、問責制，並避免被單一廠商鎖定。然而，這套邏輯在AI領域遭遇了複雜的現實挑戰，產業界認為這是一把可能傷及自身的雙面刃。
從政府角度來看，擁有輸入數據的所有權，是為了確保在更換供應商或進行系統審計時，能夠無障礙地取得關鍵資料，保障業務連續性。而擁有客製化開發的IP，則是為了避免未來被收取高額的授權費，並能自由地將一項成功的客製化功能推廣到其他部門。這些考量在傳統IT採購中具有一定合理性。但AI系統的本質不同，其「數據」與「模型」的邊界極為模糊。一份用於訓練或微調模型的數據集，其價值不僅在於原始數據點，更在於數據的結構化方式、標註方法以及與特定演算法互動後產生的「知識」。政府主張擁有「所有輸入數據」，可能被解釋為連同這些蘊含廠商專業知識的數據處理框架一併徵收。
這將嚴重打擊廠商，特別是中小型新創公司的合作意願。一間專精於醫療影像分析的AI公司，其核心資產可能就是一套獨特的數據清洗與標註流程，這被視為高度機密的商業智慧。若因履行一份政府合約，就必須將這套流程連同數據全部移交，無異於要求他們交出賴以生存的「武功秘笈」。美國商會（U.S. Chamber of Commerce）在提交給GSA的意見書中引述一項調查指出，超過70% 的受訪科技公司表示，過度寬泛的政府數據權利條款，是他們考慮退出公共部門市場的首要因素之一。
| 政府目標 | 產業界的反駁觀點 | 可能的折衷方案 |
|---|---|---|
| 確保業務連續性 | 可透過合約規定數據可移植性標準與格式，而非強制所有權轉移。 | 制定開放的數據輸出標準（如OpenAPI），確保政府能取得「營運必要數據」，而非「所有數據」。 |
| 避免供應商鎖定 | 擁有IP不代表有能力維護與升級，可能導致系統僵化。 | 採用「政府目的授權」模式，政府獲得永久、免授權費的使用權，但IP所有權仍歸開發商，鼓勵持續創新。 |
| 提升透明度與問責 | 過度索取數據與IP可能迫使廠商採用更封閉、可解釋性更差的「黑箱」模型以保護機密。 | 聚焦於「演算法影響評估」和「結果審計」的合約要求，而非強制公開核心演算法與訓練數據。 |
| 最大化公共投資效益 | 扼殺廠商利潤與創新動機，長期將減少高品質解決方案的供給，反而損害公共利益。 | 建立分潤或績效獎勵機制，當政府推廣某項成功客製化功能時，原開發商能獲得合理回報。 |
這場爭議對全球AI監管風向有什麼啟示？
美國聯邦政府的AI採購規則，向來被視為全球公共部門科技採購的風向球。GSA草案引發的這場產業與政府間的拉鋸戰，不僅是一場合約條款之爭，更是一場關於「AI時代政府與市場關係」的深刻辯論。其結果將為其他國家如何平衡創新激勵、風險管控與政府權力，提供關鍵的參考座標。
當前全球AI監管正處於兩條路徑的十字路口：一條是以歐盟《人工智慧法案》為代表的「基於風險的垂直監管」，針對不同風險等級的AI應用設定明確的合規要求；另一條則是透過政府採購這隻「看得見的手」，以市場力量從需求端塑造整個AI產業的發展方向。GSA的草案無疑強化了後者的力道。然而，風險在於，若政府採購條件過於嚴苛且單邊傾斜，可能將創新驅動力推向監管更寬鬆的私人市場，甚至其他國家。根據斯坦福大學《2026年AI指數報告》的數據，全球私人資本對AI新創的投資額已是政府資助的15倍以上。政府採購市場若失去吸引力，其對AI發展方向的影響力將實質性削弱。
這場爭議也凸顯了「負責任AI」原則從理念落地到合約的艱難。企業的AI倫理準則與政府的公共任務需求時常存在緊張關係。未來的解決方案，可能需要更細緻的「分級授權」合約框架。例如，將AI應用區分為「行政後勤」、「公共服務」、「執法輔助」、「國家安全」等不同敏感等級，並在採購時就明確該系統被授權使用的級別。同時，建立獨立的第三方AI合規認證機制，讓通過認證的系統能適用更簡化的採購流程，也是一個值得探索的方向。最終目標是在政府問責、公共任務執行、產業創新活力與倫理價值保障之間，找到一個動態的平衡點，而非透過一份一刀切的合約草案來解決所有問題。
台灣的廠商與政府能從中學到什麼？
對於正在積極推動智慧政府與AI產業發展的台灣而言，這場發生在美國的爭議是一堂寶貴的預習課。它提前揭示了當政府擁抱AI時，可能與產業界發生的最核心衝突。台灣的產官學界應密切關注其發展，並從中提煉出適合本土生態系的因應之道。
首先，在制定AI採購規範時，應極早且積極地讓產業界參與共識形成。GSA草案引發反彈的一大原因，被產業團體批評為諮詢不足、過程不夠透明。台灣可以做得更好，透過常態性的產官對話平台，在草案形成初期就納入不同規模廠商（特別是中小企業）的實務意見。其次，應避免全盤移植過於寬泛、一刀切的條款。可以考慮以「模組化」或「菜單式」的合約附件來處理數據與IP議題，讓不同性質的採購案（例如內部流程自動化 vs. 民生服務系統）能適用不同等級的權利義務規範。
對於台灣的AI廠商而言，這個案例也是一個警訊：必須開始正視並系統化地建構自身的「合約風險評估能力」。過去承接政府標案，焦點多在技術規格與金額；未來，合約中關於數據權利、IP歸屬、使用範圍限制、演算法審計要求的條文，其重要性將與技術規格同等甚至更高。廠商需要法務、技術與業務團隊的緊密協作，才能辨識潛在的商業機密外洩風險或道德衝突地雷。根據資策會MIC在2025年的調查，僅有約30% 的台灣軟體與AI服務廠商設有專職的「政府標案合約風險評估」崗位，這顯示在風險意識與準備度上仍有很大的提升空間。
總之，AI採購不僅是買賣行為，更是政府與產業在塑造未來數位社會過程中的一種夥伴關係協商。如何讓這份夥伴關係既保障公共利益，又能持續激勵創新，將是各國政府在AI時代必須通過的關鍵考驗。美國GSA草案的這場風波，無論最終結果如何，都已為所有人劃出了考題的重點範圍。
原始來源
- 文章標題：Trade and industry groups warn of risks in GSA’s draft AI procurement guidance
- 來源媒體：Nextgov
- 作者：Alexandra Kelley
- 發布時間：2026-04-03T18:10:00.000Z
- 原文連結：https://www.nextgov.com/acquisition/2026/04/trade-and-industry-groups-warn-risks-gsas-draft-ai-procurement-guidance/412614/
