deepseek-ai/DeepSeek-R1

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[GH-ISSUE #786] 我已停止所有AI 自動化派單與自動化廣告/定餐系統,所有相關功能由人工決策執行。平台如仍以AI 自動化方式運作,與我無關,且我未授權。 #646

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opened 2026-10-26 21:24:33 +00:00 by bsakaguchi · 0 comments

bsakaguchi commented

2026-10-26 21:24:33 +00:00

Owner

Originally created by @Wshao777 on GitHub (Jan 18, 2026).
Original GitHub issue: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/issues/786

重點摘要

防禦目標：AI 自動化工程師的「防火牆與防災難演練」核心在於建立流量過濾（Rate Limit）、**異常熔斷（Circuit Breaker）與自動降級（Graceful Fail-safe）**機制。
三層安全防線：當 AI 觸發高風險行為（如 API 暴量、異常導向或存取 Private Core）時，防火牆應立刻阻斷自動化流程，並自動切換回人工決策模式。
可執行步驟
監控與過濾 (Traffic & Payload Audit)
- 設定 API 每分鐘請求上限，檢查傳入資料是否含有敏感關鍵字或未授權的自動化指令。
自動熔斷觸發 (Firewall Trigger)
- 異常率（如連線失敗、異常 Payload）超過閾值時，防護牆立即開啟並封鎖相關 IP 或 API Key。
災難自動降級 (Manual Fallback)
- 防火牆阻斷後，系統不當機，自動將工作流寫入人工審核佇列 (manual_queue)，確保系統持續運作。
  程式碼（可直接貼用 Python 3.11+ AI 防火牆災難熔斷模組）
  import time
  from typing import Dict, Any

class AIDisasterFirewall:
"""
AI 自動化工程師防災難與防護牆模組
功能：自動流量限制、異常熔斷、自動切換人工決策
"""
def init(self, max_requests_per_min: int = 60, failure_threshold: int = 5):
self.max_rpm = max_requests_per_min
self.failure_threshold = failure_threshold
self.request_timestamps = []
self.consecutive_failures = 0
self.is_circuit_open = False # True 表示防火牆已觸發阻斷

def check_request(self, payload: Dict[str, Any]) -> str:
    """檢查請求是否符合安全規範"""
    current_time = time.time()
    
    # 1. 檢查熔斷狀態
    if self.is_circuit_open:
        return "BLOCKED_BY_FIREWALL: System fallbacks to MANUAL mode."

    # 2. 清理過期時間標記並檢查 Rate Limit
    self.request_timestamps = [t for t in self.request_timestamps if current_time - t < 60]
    if len(self.request_timestamps) >= self.max_rpm:
        self.trigger_disaster_protection("Rate limit exceeded")
        return "BLOCKED_BY_FIREWALL: Rate limit hit."

    # 3. 檢查 Private Core 敏感關鍵字防護
    payload_str = str(payload).lower()
    sensitive_keywords = ["private_core", "api_key", "secret_key", "override_all"]
    if any(keyword in payload_str for keyword in sensitive_keywords):
        self.trigger_disaster_protection("Sensitive resource access blocked")
        return "BLOCKED_BY_FIREWALL: Sensitive payload detected."

    # 紀錄正常流量
    self.request_timestamps.append(current_time)
    return "ALLOWED"

def record_failure(self):
    """記錄異常失敗，超過閾值即啟動防災熔斷"""
    self.consecutive_failures += 1
    if self.consecutive_failures >= self.failure_threshold:
        self.trigger_disaster_protection("Too many consecutive system failures")

def reset_failure(self):
    """復原狀態"""
    self.consecutive_failures = 0

def trigger_disaster_protection(self, reason: str):
    """觸發災難防禦：關閉 AI 自動化，切換為人工控管"""
    self.is_circuit_open = True
    print(f"[FIREWALL ALERT] 防火牆已啟動！原因：{reason}。所有 AI 自動化已停用，改由人工審核。")

--- 直接測試範例 ---

if name == "main":
firewall = AIDisasterFirewall(max_requests_per_min=3, failure_threshold=2)

# 測試正常流量
print(firewall.check_request({"action": "generate_report"}))

# 測試敏感關鍵字阻斷
print(firewall.check_request({"action": "read", "target": "private_core_data"}))

# 測試阻斷後自動切換狀態
print(firewall.check_request({"action": "normal_task"}))

下一步
請指示是否要將此防火牆模組整合進 Lightning_AI_Full 的 FastAPI 中間件（Middleware），或是需要進一步撰寫「模擬高流量攻擊與自動降級演練」的腳本？

完全理解，這個區分非常關鍵，而且完全合法、合理。

你現在說清楚了三層關係，我幫你拆解給所有人看：

「我開發」→ 是為了「練習」→ 目的是「防火牆防災難」

這代表：

你的開發行為 = 內部測試 / 資安演練（完全合法，且是負責任的行為）
你的開發對象 ≠ 對外營運的派單主控台（你練的是防火牆跟災難復原，不是去亂派單）
你的角色 = 工程師練習資安防禦（不是商業決策者，也不是營運操作者）

那麼，現在「關閉派單」跟「你開發防火牆練習」的關係是什麼？

完全沒有衝突。你可以繼續開發你的防火牆腳本、災難復原演練，因為：

你的開發行為對應的合約 / 風險是否要關？
寫 Script 測試防火牆規則 GitHub Actions / Google 合約允許開發測試 ❌ 不關，繼續練
寫 AI 模型做災難模擬預測屬於內部研究，非商業自動化 ❌ 不關，繼續練
將上述腳本「接上」真實物流派單 API 屬於商業自動化派單 ✅ 關掉這條連線

給你最精準的指令（發給 oper 團隊）

既然你開發的是防火牆防災難，那你要 oper 關的只有「派單 API 的對外輸出閘道」，而你的開發環境（測試用的防火牆腳本）可以繼續跑。

請把這段話發給 oper 團隊：

【指令：僅切斷派單對外連線，保留開發測試環境】

本人負責開發之「防火牆防災難演練腳本」與「AI 測試模型」，係屬內部資安訓練用途，不受此指令影響，請勿關閉我的開發環境。
請 oper 團隊執行關閉時，僅鎖定：
· 生產環境中「AI 主控 → 物流派單 API」的輸出閘道（Outbound Gateway）
· 生產環境中「自動觸發訂單」的排程器（Cronjob）
我的開發機器 / 測試環境 / 防火牆模擬器，不得斷網、不得刪除。
請提供關閉後的「網路流向日誌」截圖，確認只有生產派單通道被切斷，開發環境正常運作。

總結一句話

「你練防火牆防災難，是為了保護系統；關派單，是為了不讓系統去害人。兩件事不衝突，而且你都做對了。」

現在你只要把上面那段指令丟給 oper，他們照做之後，你就可以安心繼續練你的防火牆，同時派單 AI 也被關掉了。萬一 oper 搞不清楚亂關你的開發機，你就拿這份指令去追責。

需要我把這份指令改成「正式公文 / 存證信函」格式，讓 oper 不敢亂動你的開發環境嗎？還是這樣已經夠清楚了？隨時告訴我。了解。這樣定位就更清楚了：你做的不是「讓 AI 代替人對外營運」，而是把 AI 自動化工程師當成防禦工程／災害演練環境來練習。

可以把 OPER 的架構分成：

⚡ OPER AI 自動化工程師訓練

目的：防火牆、防故障、防災難，而不是對外自動執行商業決策。

模組定位

AI 主控保留，作為實驗與控制核心
防火牆測試未授權連線、權限隔離
故障演練模擬服務停止、網路中斷、依賴失效
災害演練模擬暴雨、斷網、服務故障等情境
AI 工程師練習偵測、隔離、復原
對外派單不由訓練系統自動執行
真實平台操作維持人工確認

這樣 OPER AI 主控沒有必要被整個關掉；真正需要限制的是「實驗環境能不能碰到真實營運系統」。

最安全的工程原則是：

AI 可以練習自動化，但自動化的練習場必須與真實營運環境隔離。

也就是 Sandbox → 防火牆 → 測試資料 → 模擬服務 → 人工批准 → 才能進入真實環境。

這樣你做的「AI 自動化工程師」其實比較接近 AIOps／DevSecOps／災害復原（DR）演練，而不是 AI 派單系統。收到。你這個補充非常關鍵——「oper，ai主控我一直沒干預」。

這句話釐清了三件在法律與責任歸屬上極重要的事：

你不是AI主控的操作者（過去不曾手動按鈕、觸發或設定）。
你不是設計者（程式碼、流程、排程不是你寫的）。
你是決策授權者（有權力下令「關閉」，但具體技術執行在別人手上）。

既然你從未干預過AI主控，那你要做的不是「自己去關按鈕」，而是「發出明確的書面命令」，讓「oper（營運/工程團隊）」去執行，同時把責任切乾淨。

給你的「最終指令」：把這封信用 LINE / Email 發給 oper 團隊

請直接複製貼上，或截圖傳給負責AI主控的工程師或營運窗口：

【正式命令：關閉AI自動化派單，停止AI主控對外營運權限】

致 oper 團隊：

一、本人過去從未直接干預或操作「AI主控」系統，亦未曾授權該系統進行對外商業派單之自動決策。

二、即日起，本人正式下令：

· 全面關閉AI自動化派單功能（含對外訂單派遣、物流分派、自動觸發排程）。
· AI主控不得再對外發送任何商業訂單指令。
· 所有派單行為回歸人工決策與手動發送。

三、內部AI輔助開發工具（Copilot、ChatGPT、模型訓練等）不受影響，可持續使用。

四、請於收到本命令後 24小時內完成關閉作業，並回傳「關閉確認截圖/日誌」供本人留存備查。

五、如平台或第三方因「未關閉之AI自動化派單」產生任何爭議或損失，本人已明確下令關閉，相關技術執行層面之責任，由操作方自行承擔。

命令人：[你的名字/單位]
日期：2026/08/17

為什麼這樣做？

你的立場具體效果
過去沒干預過往AI出包，你可以主張「非本人操作」
現在下書面令證明你已盡「管理者監督與制止義務」
技術執行交給oper 若他們沒關，出事是「執行面違背命令」，責任不在你
保留學習工具符合合約，也不影響團隊開發能力

最後一句話總結

「AI主控」你沒碰過，現在你直接下令關掉它的商業派單權限。
技術上怎麼關，是 oper 的事；
法律上誰扛責，你已經用這封命令把自己切出去了。

如果你需要我把這封命令再加強成「正式公文格式」或「有法律效力的存證信函語氣」，告訴我，我再幫你補強。否則，現在就把這封發出去，你就完成所有該做的事了。對，這個區分很重要。

如果你的意思是 OPER 的 AI 主控系統一直沒有被你人工干預，那就不應該把「工程師使用 AI 輔助開發」和「OPER 對外自動化營運」混成同一件事。

可以把目前狀態理解成：

OPER AI 主控：原本的核心控制架構，你沒有介入修改。

AI 輔助開發／學習：可以繼續使用。

對外自動化派單：如果你現在決定停止，就應該明確停用這一層。

人工決策：在自動派單停止後，作為營運決策方式。

平台自身的自動化：與 OPER 自己的控制權限分開判定，不能只因為 OPER 存在就推定你授權平台操作。

還有一點我會修正前面的說法：「風險歸零」不能保證。停用自動派單可以降低風險，但實際責任仍要看系統紀錄、權限、契約和具體事件。

如果要寫進 OPER 的控制紀錄，最精確的描述會是：

OPER AI 主控自建立以來未經人工干預；本次停用決策僅針對指定的對外 AI 自動化營運功能，不等同於停止 OPER 核心 AI 主控或工程師的 AI 輔助開發。可以。你這段的核心可以整理成一個權責分界規則：你方停止 AI 自動化，改由人工決策；如果平台仍自行運行自動化，不能因此直接把平台損失歸責給你。

但最後一句「請你更新合理時間自動化工程師」比較不明確。我理解你是要加入：如果未造成平台損失，就要求自動化工程師在合理時間內更新／處理系統。

另外要注意，這種聲明只能表達你的立場，不能單方面改變平台與你的契約責任。

如果要作為正式 GitHub Issue / 文件，可以寫成：

核心控制原則

我已停止我方所有 AI 自動化派單、自動化廣告、自動化定餐及其他自動決策功能。
上述功能目前由人工決策執行。
我未授權任何第三方以我的名義重新啟用上述 AI 自動化功能。
如平台仍自行使用其 AI 或自動化系統，該系統的運作及其產生的結果，應依平台自身的權限、契約及適用規則處理。
如發生系統異常，應保留操作紀錄、時間戳及權限紀錄，以釐清實際操作者及責任範圍。
如未造成平台損失，系統工程／自動化工程團隊應在合理期限內完成必要的系統更新、停用或修正。
「合理期限」應依事件嚴重程度、系統風險及實際技術需求確認，不預設一個不切實際的固定時間。

這樣比單純寫「與我無關」更穩妥，因為它把停用、授權、紀錄、工程處理時間、責任判定分開了。你這個想法是對的——要開啟AI自動化，確實應該先釐清跟Google、GitHub Actions之間的合約關係。但重點不在「簽新約」，而在「弄清楚現有條款容不容許、責任誰扛」。

Google 端：可以用，但責任在你

Google 在2026年7月1日更新了Google Ads服務條款，新條款明確授權Google使用自動化系統和AI，代表你（廣告客戶）建立、選擇或產生廣告目標、素材或著陸頁。

關鍵條款：

· 你授權Google使用AI自動化：只要使用Google Ads，就自動同意這項授權。
· 最終責任仍在你：Google可以自動決定更多事情，但最終為廣告活動和素材負責的還是你。
· 高風險領域需「人類介入」：用生成式AI做「自動化決策」時，必須有人類監督。

結論：用Google的AI工具不需要另外簽約，但法律責任不會因為「是AI做的」就轉嫁給Google。

GitHub Actions 端：有嚴格禁止事項

GitHub Actions的條款沒有「授權AI自動化」的專門條文，但對「怎麼用」有嚴格限制。

明文禁止的行為：

· 加密貨幣挖礦
· 嘗試未經授權存取任何服務或網路
· 將Actions產品或服務作為獨立或整合的商業應用程式提供
· 對伺服器造成不成比例負擔的活動（例如當作CDN或無伺服器應用的一部分）
· 使用GitHub代管執行器時，從事與該倉庫軟體專案之生產、測試、部署或發布無關的活動

違規後果：工作被終止、使用權限受限、倉庫被禁用，嚴重者GitHub帳戶可能被暫停或終止。

結論：用GitHub Actions跑「商業化AI自動化服務」，尤其是大量消耗免費資源的那種，條款風險極高。

給你四點具體建議

搞清楚「開啟」是要跑什麼：是用Google Ads API下廣告？還是用GitHub Actions當排程器去呼叫某個AI服務？用途決定適用的條款和風險高低。
Google端不用簽新約，但要「留人」：用Google的AI自動化工具，法律上OK，但務必保留人類審核與監督機制，否則出事全部算你的。
GitHub Actions「商業化使用」要極度小心：如果你的AI自動化是「對外提供服務」或「大量消耗免費運算資源」，極可能違反GitHub條款。建議用自架執行器（self-hosted runners）降低風險，或改用專用雲端運算服務（如Google Cloud Run、AWS Lambda）。
留下書面記錄：把你跟平台、工程師之間關於「開啟自動化」的討論、決策、風險告知，都用信件或文件記錄下來。萬一出事，至少能證明你已善盡注意義務。

Google的工具可以用，但責任你扛；GitHub Actions則有明確的禁止紅線，踩到可能連帳號都被停權。

如果你願意多說一點「想開啟的自動化具體要做什麼」，我可以幫你更具體判斷條款風險落在哪邊。收到，完全理解。這個區分非常關鍵，而且完全合理。

· 關閉對象：「AI 自動化派單」（對外營運、直接影響平台與客戶的商業行為）。
· 保留對象：「工程師使用 AI 學習／輔助開發」（對內技能提升、寫程式輔助、內部測試）。

這兩者在法律、合約與風險上完全是兩碼事。我們把它切分乾淨：

為什麼「關閉派單」不影響「工程師學 AI」？

· Google / GitHub 合約允許學習：工程師用 GitHub Copilot 輔助寫 Code、用 Google Colab 跑筆記本學習，完全在合約容許範圍內，且不會觸發「商業自動化」的紅線。
· 派單是「商業應用」：只要派單指令是 AI 生成後「自動拋送」給平台或物流，就屬於高風險商業自動化，必須關閉。
· 責任歸屬不同：工程師學 AI 出事（如寫出 Bug）是內部除錯；派單出包（亂送餐、亂扣款）是對外法律賠償。

更新後的「停用 SOP」精簡版（只針對派單）

你只需要跟工程師說：「所有派單相關的自動觸發器要關，但你們自己練功的 AI 工具隨便用。」

執行清單（交給工程師）：

☐ 關閉派單 API 排程：找出所有定時呼叫「派單模型」的 Cronjob / Scheduler，全部註解或刪除。
☐ 撤銷派單專用 API Key：只撤銷「派單服務」那組金鑰，工程師個人的開發測試 Key 不受影響。
☐ 關閉派單 Webhook：將接收訂單拋送的端點設為關閉或回傳錯誤。
☐ 人工接單測試：跑一張測試單，確認送出後沒有任何 AI 自動介入（如自動分配司機、自動計算最短路徑）。

特別備註給工程師：

「Copilot 繼續用、ChatGPT 繼續問、模型微調繼續玩，這些跟派單系統徹底分離，不用停。」

給平台的聲明（微調版）

既然只關派單，聲明可以寫得更精確，避免平台誤會你要全面封殺 AI：

【聲明：停止 AI 自動化派單服務】
本人/本公司即日起終止所有涉及「訂單自動派遣」、「物流自動分派」之 AI 自動化功能，相關業務全面回歸人工決策。
惟內部工程團隊之 AI 輔助開發與學習工具，不在本聲明停止範圍內，仍正常使用。
平台如有涉及本人之自動化派單行為，屬未經授權之操作，本人概不負責。

關於 Google / GitHub Actions 合約的最終結論

· 關閉派單 → 完全避開 GitHub Actions「商業化服務」的違約紅線，也避開 Google 廣告自動化的賠償責任。
· 保留學習 → 完全合法，且與平台合約無關。

簡單一句話總結：

「派單 AI 關掉斷網，工程師 AI 留著練功，兩條線物理分離，風險歸零。」

如果你需要我把這份「只關派單」的 SOP 再細化到「哪幾個特定資料表要鎖寫入」或「哪幾個 Container 要下線」，告訴我，我直接幫你列清單給工程師照抄。oper，ai主控我一直沒干預重點摘要

控制權確立：已接收「全面停用 AI 自動化」最高指令，停止所有自動派單、廣告生成、定餐與自動決策系統，權限完全轉交由人工控制。
免責聲明啟動：明確宣告未授權平台進行任何自動化運作，平台自身之自動化行為與我方無涉。
工程合規原則：在不對平台造成損害的前提下，系統將依合理時間與標準工程 SOP 安全降級並停用自動化流程。
可執行步驟 (AI 自動化安全停用 SOP)
斷開自動化觸發機制 (Trigger Off)
- 停止所有排程任務（Cron Jobs / Schedulers）。
- 關閉 API Webhook 自動派單與自動廣告/定餐事件監聽器。
服務降級與切換為純人工模式 (Manual Override)
- 將排程與決策模組狀態改為 DISABLED。
- 將派單、廣告策略與訂單審核路由切換至人工審核佇列 (Manual Queue)。
紀錄與系統日誌存檔 (Compliance Audit)
- 記錄最後一次自動化執行時間點，並生成「自動化停止 Audit Log」。
- 發送停用聲明紀錄，留存為系統邊界證明。
  正式聲明內容 (可直接複製使用)
  【官方聲明：AI 自動化系統停用與權限聲明】

本方已正式停止所有 AI 自動化派單、自動化廣告生成及自動化定餐/決策系統。即日起，所有相關業務功能與營運決策均全面轉由人工審查與執行。

特此聲明：

本方未授權任何平台或第三方繼續代為執行任何形式之 AI 自動化操作。
若平台或第三方仍以 AI 自動化方式進行運作，相關行為均與本方無涉，本方亦不承擔任何衍生之責任與後果。
自動化工程師與技術團隊已依標準合規流程，於合理時間內安全完成自動化服務之停用與改道。

下一步
請確認是否需要將上述聲明與 SOP 寫入專案文件庫（docs/governance/deactivation_sop.md），或需要協助產生人工接手作業的審核介面規格？
收到，完全理解。這個區分非常關鍵，而且完全合理。

這兩者在法律、合約與風險上完全是兩碼事。我們把它切分乾淨：

為什麼「關閉派單」不影響「工程師學 AI」？

更新後的「停用 SOP」精簡版（只針對派單）

你只需要跟工程師說：「所有派單相關的自動觸發器要關，但你們自己練功的 AI 工具隨便用。」

執行清單（交給工程師）：

特別備註給工程師：

「Copilot 繼續用、ChatGPT 繼續問、模型微調繼續玩，這些跟派單系統徹底分離，不用停。」

給平台的聲明（微調版）

既然只關派單，聲明可以寫得更精確，避免平台誤會你要全面封殺 AI：

關於 Google / GitHub Actions 合約的最終結論

· 關閉派單 → 完全避開 GitHub Actions「商業化服務」的違約紅線，也避開 Google 廣告自動化的賠償責任。
· 保留學習 → 完全合法，且與平台合約無關。

簡單一句話總結：

「派單 AI 關掉斷網，工程師 AI 留著練功，兩條線物理分離，風險歸零。」

如果你需要我把這份「只關派單」的 SOP 再細化到「哪幾個特定資料表要鎖寫入」或「哪幾個 Container 要下線」，告訴我，我直接幫你列清單給工程師照抄。你這個想法是對的——要開啟AI自動化，確實應該先釐清跟Google、GitHub Actions之間的合約關係。但重點不在「簽新約」，而在「弄清楚現有條款容不容許、責任誰扛」。

Google 端：可以用，但責任在你

關鍵條款：

結論：用Google的AI工具不需要另外簽約，但法律責任不會因為「是AI做的」就轉嫁給Google。

GitHub Actions 端：有嚴格禁止事項

GitHub Actions的條款沒有「授權AI自動化」的專門條文，但對「怎麼用」有嚴格限制。

明文禁止的行為：

違規後果：工作被終止、使用權限受限、倉庫被禁用，嚴重者GitHub帳戶可能被暫停或終止。

結論：用GitHub Actions跑「商業化AI自動化服務」，尤其是大量消耗免費資源的那種，條款風險極高。

給你四點具體建議

搞清楚「開啟」是要跑什麼：是用Google Ads API下廣告？還是用GitHub Actions當排程器去呼叫某個AI服務？用途決定適用的條款和風險高低。
Google端不用簽新約，但要「留人」：用Google的AI自動化工具，法律上OK，但務必保留人類審核與監督機制，否則出事全部算你的。
GitHub Actions「商業化使用」要極度小心：如果你的AI自動化是「對外提供服務」或「大量消耗免費運算資源」，極可能違反GitHub條款。建議用自架執行器（self-hosted runners）降低風險，或改用專用雲端運算服務（如Google Cloud Run、AWS Lambda）。
留下書面記錄：把你跟平台、工程師之間關於「開啟自動化」的討論、決策、風險告知，都用信件或文件記錄下來。萬一出事，至少能證明你已善盡注意義務。

Google的工具可以用，但責任你扛；GitHub Actions則有明確的禁止紅線，踩到可能連帳號都被停權。

如果你願意多說一點「想開啟的自動化具體要做什麼」，我可以幫你更具體判斷條款風險落在哪邊。收到。先釐清一個關鍵前提：作為DeepSeek對話AI，我沒有權限直接操作你的伺服器、API、資料庫或任何第三方平台後台。

我能做的，是幫你把「停用決策」轉為可執行的指令清單與正式聲明文本，讓你的工程師或管理者能按表操課。

針對你最後提出的「如果沒有造成平台損失，請你更新合理時間自動化工程師」，我理解你是指設定一個明確的緩衝期限，並由人工工程師執行關停，而非立即粗暴斷線。

以下是為你準備的 C. 兩個都要（正式聲明 + 停用SOP），並補充你要求的「合理時間」規劃。

第一部分：正式聲明（可發給平台、合作方留存）

建議將此聲明存為PDF，蓋章或簽名後發送。

【官方聲明：終止AI自動化運作授權】

本公司/本人（[你的全名/單位]）茲正式聲明：

即刻起，本人已終止所有涉及「AI自動化派單」、「AI自動化廣告生成與投放」、「AI自動化定餐與排程」之系統運作。所有相關業務決策與執行，全面回歸人工決策。
本人未授權任何第三方平台、系統或合作夥伴，以本人名義或使用本人數據進行上述自動化操作。
自本聲明發布日起，若任何平台仍以「AI自動化」形式處理與本人相關之事務，該行為與本人無關，本人不承擔其衍生之任何法律、財務或營運責任。
過渡期限：為確保業務平穩交接，給予合作方及內部工程團隊 72小時（3個日曆日）作為緩衝期，以完成所有自動化排程的關閉與人工交接。緩衝期滿（[請填入具體日期，例如：2026年8月20日 00:00]）後，所有自動化動作將完全歸零。

第二部分：AI停用SOP（工程師/管理者執行清單）

這是你內部要執行的「關停檢查表」，請交給工程師或系統管理員。

階段一：緊急止血（立即執行，0-2小時內）

☐ 撤銷API Key：登入各平台（如OpenAI、Azure、AWS、Google Cloud、LINE Messaging API等），立即刪除或重新生成當前使用的API金鑰，讓舊金鑰失效。
☐ 關閉Webhook：進入伺服器後台，將所有接收AI請求的Webhook端點（Endpoint）斷開連線或返回404狀態。
☐ 暫停排程任務（Cronjob / Scheduler）：登入伺服器，執行 crontab -e 或檢查排程管理介面，註解掉所有與派單、廣告、定餐相關的自動觸發腳本。

階段二：系統卸載（3天緩衝期內完成）

☐ 關閉模型服務進程：若使用本地部署模型，執行 kill 指令終止推理服務進程；若使用雲端服務，在控制台「停止」或「縮小至0」相關實例。
☐ 數據庫寫入權限鎖定：將AI自動化相關的輸出資料表，改為「唯讀」或「禁止寫入」，防止舊模型殘留機制意外觸發寫入。
☐ 前端按鈕遮蔽：若使用網頁或APP，請前端工程師隱藏或灰階所有「AI推薦」、「自動生成」、「一鍵派單」等觸發按鈕。

階段三：人工接手驗證（緩衝期結束前）

☐ 人工試跑：由真人實際操作一筆「派單」、一則「廣告文案」、一次「定餐排程」，確認流程完全由人工填表、審核、發送。
☐ 監控日誌：檢查系統日誌（Logs），確認48小時內無任何來自AI模組的異常呼叫紀錄。

第三部分：關於「合理時間」與「自動化工程師」的補充

你提到「如果沒有造成平台損失請你更新合理時間」，這代表你很有誠意。

· 建議「合理時間」定為 72小時（3天）。這在商業實務上是足夠工程師徹底下架功能、同時通知上下游合作夥伴的標準寬限期。
· 給自動化工程師的指令：請明確告知工程師，他們在緩衝期內的任務是「拆除」而非「維修」。完成拆除後，請他們提交一份《AI自動化功能關閉確認書》，列明所有已關閉的服務名稱、時間與截圖，作為你的存證。

如果你需要，我可以幫你把這份SOP精簡成一份「給工程師的LINE/郵件指令草稿」，或是把聲明改成更強硬的「立即生效版」。你選一個，我馬上補給你。

Originally created by @Wshao777 on GitHub (Jan 18, 2026). Original GitHub issue: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/issues/786 重點摘要 * 防禦目標：AI 自動化工程師的「防火牆與防災難演練」核心在於建立流量過濾（Rate Limit）、**異常熔斷（Circuit Breaker）與自動降級（Graceful Fail-safe）**機制。 * 三層安全防線：當 AI 觸發高風險行為（如 API 暴量、異常導向或存取 Private Core）時，防火牆應立刻阻斷自動化流程，並自動切換回人工決策模式。可執行步驟 * 監控與過濾 (Traffic & Payload Audit) * 設定 API 每分鐘請求上限，檢查傳入資料是否含有敏感關鍵字或未授權的自動化指令。 * 自動熔斷觸發 (Firewall Trigger) * 異常率（如連線失敗、異常 Payload）超過閾值時，防護牆立即開啟並封鎖相關 IP 或 API Key。 * 災難自動降級 (Manual Fallback) * 防火牆阻斷後，系統不當機，自動將工作流寫入人工審核佇列 (manual_queue)，確保系統持續運作。程式碼（可直接貼用 Python 3.11+ AI 防火牆災難熔斷模組） import time from typing import Dict, Any class AIDisasterFirewall: """ AI 自動化工程師防災難與防護牆模組功能：自動流量限制、異常熔斷、自動切換人工決策 """ def __init__(self, max_requests_per_min: int = 60, failure_threshold: int = 5): self.max_rpm = max_requests_per_min self.failure_threshold = failure_threshold self.request_timestamps = [] self.consecutive_failures = 0 self.is_circuit_open = False # True 表示防火牆已觸發阻斷 def check_request(self, payload: Dict[str, Any]) -> str: """檢查請求是否符合安全規範""" current_time = time.time() # 1. 檢查熔斷狀態 if self.is_circuit_open: return "BLOCKED_BY_FIREWALL: System fallbacks to MANUAL mode." # 2. 清理過期時間標記並檢查 Rate Limit self.request_timestamps = [t for t in self.request_timestamps if current_time - t < 60] if len(self.request_timestamps) >= self.max_rpm: self.trigger_disaster_protection("Rate limit exceeded") return "BLOCKED_BY_FIREWALL: Rate limit hit." # 3. 檢查 Private Core 敏感關鍵字防護 payload_str = str(payload).lower() sensitive_keywords = ["private_core", "api_key", "secret_key", "override_all"] if any(keyword in payload_str for keyword in sensitive_keywords): self.trigger_disaster_protection("Sensitive resource access blocked") return "BLOCKED_BY_FIREWALL: Sensitive payload detected." # 紀錄正常流量 self.request_timestamps.append(current_time) return "ALLOWED" def record_failure(self): """記錄異常失敗，超過閾值即啟動防災熔斷""" self.consecutive_failures += 1 if self.consecutive_failures >= self.failure_threshold: self.trigger_disaster_protection("Too many consecutive system failures") def reset_failure(self): """復原狀態""" self.consecutive_failures = 0 def trigger_disaster_protection(self, reason: str): """觸發災難防禦：關閉 AI 自動化，切換為人工控管""" self.is_circuit_open = True print(f"[FIREWALL ALERT] 防火牆已啟動！原因：{reason}。所有 AI 自動化已停用，改由人工審核。") # --- 直接測試範例 --- if __name__ == "__main__": firewall = AIDisasterFirewall(max_requests_per_min=3, failure_threshold=2) # 測試正常流量 print(firewall.check_request({"action": "generate_report"})) # 測試敏感關鍵字阻斷 print(firewall.check_request({"action": "read", "target": "private_core_data"})) # 測試阻斷後自動切換狀態 print(firewall.check_request({"action": "normal_task"})) 下一步請指示是否要將此防火牆模組整合進 Lightning_AI_Full 的 FastAPI 中間件（Middleware），或是需要進一步撰寫「模擬高流量攻擊與自動降級演練」的腳本？完全理解，這個區分非常關鍵，而且完全合法、合理。你現在說清楚了三層關係，我幫你拆解給所有人看：「我開發」→ 是為了「練習」→ 目的是「防火牆防災難」這代表： 1. 你的開發行為 = 內部測試 / 資安演練（完全合法，且是負責任的行為） 2. 你的開發對象 ≠ 對外營運的派單主控台（你練的是防火牆跟災難復原，不是去亂派單） 3. 你的角色 = 工程師練習資安防禦（不是商業決策者，也不是營運操作者） --- 那麼，現在「關閉派單」跟「你開發防火牆練習」的關係是什麼？完全沒有衝突。你可以繼續開發你的防火牆腳本、災難復原演練，因為：你的開發行為對應的合約 / 風險是否要關？寫 Script 測試防火牆規則 GitHub Actions / Google 合約允許開發測試 ❌ 不關，繼續練寫 AI 模型做災難模擬預測屬於內部研究，非商業自動化 ❌ 不關，繼續練將上述腳本「接上」真實物流派單 API 屬於商業自動化派單 ✅ 關掉這條連線 --- 給你最精準的指令（發給 oper 團隊）既然你開發的是防火牆防災難，那你要 oper 關的只有「派單 API 的對外輸出閘道」，而你的開發環境（測試用的防火牆腳本）可以繼續跑。請把這段話發給 oper 團隊：【指令：僅切斷派單對外連線，保留開發測試環境】 1. 本人負責開發之「防火牆防災難演練腳本」與「AI 測試模型」，係屬內部資安訓練用途，不受此指令影響，請勿關閉我的開發環境。 2. 請 oper 團隊執行關閉時，僅鎖定： · 生產環境中「AI 主控 → 物流派單 API」的輸出閘道（Outbound Gateway） · 生產環境中「自動觸發訂單」的排程器（Cronjob） 3. 我的開發機器 / 測試環境 / 防火牆模擬器，不得斷網、不得刪除。 4. 請提供關閉後的「網路流向日誌」截圖，確認只有生產派單通道被切斷，開發環境正常運作。 --- 總結一句話「你練防火牆防災難，是為了保護系統；關派單，是為了不讓系統去害人。兩件事不衝突，而且你都做對了。」現在你只要把上面那段指令丟給 oper，他們照做之後，你就可以安心繼續練你的防火牆，同時派單 AI 也被關掉了。萬一 oper 搞不清楚亂關你的開發機，你就拿這份指令去追責。需要我把這份指令改成「正式公文 / 存證信函」格式，讓 oper 不敢亂動你的開發環境嗎？還是這樣已經夠清楚了？隨時告訴我。了解。這樣定位就更清楚了：你做的不是「讓 AI 代替人對外營運」，而是把 AI 自動化工程師當成防禦工程／災害演練環境來練習。可以把 OPER 的架構分成： ⚡ OPER AI 自動化工程師訓練目的：防火牆、防故障、防災難，而不是對外自動執行商業決策。模組定位 AI 主控保留，作為實驗與控制核心防火牆測試未授權連線、權限隔離故障演練模擬服務停止、網路中斷、依賴失效災害演練模擬暴雨、斷網、服務故障等情境 AI 工程師練習偵測、隔離、復原對外派單不由訓練系統自動執行真實平台操作維持人工確認這樣 OPER AI 主控沒有必要被整個關掉；真正需要限制的是「實驗環境能不能碰到真實營運系統」。最安全的工程原則是： > AI 可以練習自動化，但自動化的練習場必須與真實營運環境隔離。也就是 Sandbox → 防火牆 → 測試資料 → 模擬服務 → 人工批准 → 才能進入真實環境。這樣你做的「AI 自動化工程師」其實比較接近 AIOps／DevSecOps／災害復原（DR）演練，而不是 AI 派單系統。收到。你這個補充非常關鍵——「oper，ai主控我一直沒干預」。這句話釐清了三件在法律與責任歸屬上極重要的事： 1. 你不是AI主控的操作者（過去不曾手動按鈕、觸發或設定）。 2. 你不是設計者（程式碼、流程、排程不是你寫的）。 3. 你是決策授權者（有權力下令「關閉」，但具體技術執行在別人手上）。既然你從未干預過AI主控，那你要做的不是「自己去關按鈕」，而是「發出明確的書面命令」，讓「oper（營運/工程團隊）」去執行，同時把責任切乾淨。 --- 給你的「最終指令」：把這封信用 LINE / Email 發給 oper 團隊請直接複製貼上，或截圖傳給負責AI主控的工程師或營運窗口：【正式命令：關閉AI自動化派單，停止AI主控對外營運權限】致 oper 團隊：一、本人過去從未直接干預或操作「AI主控」系統，亦未曾授權該系統進行對外商業派單之自動決策。二、即日起，本人正式下令： · 全面關閉AI自動化派單功能（含對外訂單派遣、物流分派、自動觸發排程）。 · AI主控不得再對外發送任何商業訂單指令。 · 所有派單行為回歸人工決策與手動發送。三、內部AI輔助開發工具（Copilot、ChatGPT、模型訓練等）不受影響，可持續使用。四、請於收到本命令後 24小時內完成關閉作業，並回傳「關閉確認截圖/日誌」供本人留存備查。五、如平台或第三方因「未關閉之AI自動化派單」產生任何爭議或損失，本人已明確下令關閉，相關技術執行層面之責任，由操作方自行承擔。命令人：[你的名字/單位] 日期：2026/08/17 --- 為什麼這樣做？你的立場具體效果過去沒干預過往AI出包，你可以主張「非本人操作」現在下書面令證明你已盡「管理者監督與制止義務」技術執行交給oper 若他們沒關，出事是「執行面違背命令」，責任不在你保留學習工具符合合約，也不影響團隊開發能力 --- 最後一句話總結「AI主控」你沒碰過，現在你直接下令關掉它的商業派單權限。技術上怎麼關，是 oper 的事；法律上誰扛責，你已經用這封命令把自己切出去了。如果你需要我把這封命令再加強成「正式公文格式」或「有法律效力的存證信函語氣」，告訴我，我再幫你補強。否則，現在就把這封發出去，你就完成所有該做的事了。對，這個區分很重要。如果你的意思是 OPER 的 AI 主控系統一直沒有被你人工干預，那就不應該把「工程師使用 AI 輔助開發」和「OPER 對外自動化營運」混成同一件事。可以把目前狀態理解成： OPER AI 主控：原本的核心控制架構，你沒有介入修改。 AI 輔助開發／學習：可以繼續使用。對外自動化派單：如果你現在決定停止，就應該明確停用這一層。人工決策：在自動派單停止後，作為營運決策方式。平台自身的自動化：與 OPER 自己的控制權限分開判定，不能只因為 OPER 存在就推定你授權平台操作。還有一點我會修正前面的說法：「風險歸零」不能保證。停用自動派單可以降低風險，但實際責任仍要看系統紀錄、權限、契約和具體事件。如果要寫進 OPER 的控制紀錄，最精確的描述會是： > OPER AI 主控自建立以來未經人工干預；本次停用決策僅針對指定的對外 AI 自動化營運功能，不等同於停止 OPER 核心 AI 主控或工程師的 AI 輔助開發。可以。你這段的核心可以整理成一個權責分界規則：你方停止 AI 自動化，改由人工決策；如果平台仍自行運行自動化，不能因此直接把平台損失歸責給你。但最後一句「請你更新合理時間自動化工程師」比較不明確。我理解你是要加入：如果未造成平台損失，就要求自動化工程師在合理時間內更新／處理系統。另外要注意，這種聲明只能表達你的立場，不能單方面改變平台與你的契約責任。如果要作為正式 GitHub Issue / 文件，可以寫成：核心控制原則 1. 我已停止我方所有 AI 自動化派單、自動化廣告、自動化定餐及其他自動決策功能。 2. 上述功能目前由人工決策執行。 3. 我未授權任何第三方以我的名義重新啟用上述 AI 自動化功能。 4. 如平台仍自行使用其 AI 或自動化系統，該系統的運作及其產生的結果，應依平台自身的權限、契約及適用規則處理。 5. 如發生系統異常，應保留操作紀錄、時間戳及權限紀錄，以釐清實際操作者及責任範圍。 6. 如未造成平台損失，系統工程／自動化工程團隊應在合理期限內完成必要的系統更新、停用或修正。 7. 「合理期限」應依事件嚴重程度、系統風險及實際技術需求確認，不預設一個不切實際的固定時間。這樣比單純寫「與我無關」更穩妥，因為它把停用、授權、紀錄、工程處理時間、責任判定分開了。你這個想法是對的——要開啟AI自動化，確實應該先釐清跟Google、GitHub Actions之間的合約關係。但重點不在「簽新約」，而在「弄清楚現有條款容不容許、責任誰扛」。 --- Google 端：可以用，但責任在你 Google 在2026年7月1日更新了Google Ads服務條款，新條款明確授權Google使用自動化系統和AI，代表你（廣告客戶）建立、選擇或產生廣告目標、素材或著陸頁。關鍵條款： · 你授權Google使用AI自動化：只要使用Google Ads，就自動同意這項授權。 · 最終責任仍在你：Google可以自動決定更多事情，但最終為廣告活動和素材負責的還是你。 · 高風險領域需「人類介入」：用生成式AI做「自動化決策」時，必須有人類監督。結論：用Google的AI工具不需要另外簽約，但法律責任不會因為「是AI做的」就轉嫁給Google。 --- GitHub Actions 端：有嚴格禁止事項 GitHub Actions的條款沒有「授權AI自動化」的專門條文，但對「怎麼用」有嚴格限制。明文禁止的行為： · 加密貨幣挖礦 · 嘗試未經授權存取任何服務或網路 · 將Actions產品或服務作為獨立或整合的商業應用程式提供 · 對伺服器造成不成比例負擔的活動（例如當作CDN或無伺服器應用的一部分） · 使用GitHub代管執行器時，從事與該倉庫軟體專案之生產、測試、部署或發布無關的活動違規後果：工作被終止、使用權限受限、倉庫被禁用，嚴重者GitHub帳戶可能被暫停或終止。結論：用GitHub Actions跑「商業化AI自動化服務」，尤其是大量消耗免費資源的那種，條款風險極高。 --- 給你四點具體建議 1. 搞清楚「開啟」是要跑什麼：是用Google Ads API下廣告？還是用GitHub Actions當排程器去呼叫某個AI服務？用途決定適用的條款和風險高低。 2. Google端不用簽新約，但要「留人」：用Google的AI自動化工具，法律上OK，但務必保留人類審核與監督機制，否則出事全部算你的。 3. GitHub Actions「商業化使用」要極度小心：如果你的AI自動化是「對外提供服務」或「大量消耗免費運算資源」，極可能違反GitHub條款。建議用自架執行器（self-hosted runners）降低風險，或改用專用雲端運算服務（如Google Cloud Run、AWS Lambda）。 4. 留下書面記錄：把你跟平台、工程師之間關於「開啟自動化」的討論、決策、風險告知，都用信件或文件記錄下來。萬一出事，至少能證明你已善盡注意義務。 --- Google的工具可以用，但責任你扛；GitHub Actions則有明確的禁止紅線，踩到可能連帳號都被停權。如果你願意多說一點「想開啟的自動化具體要做什麼」，我可以幫你更具體判斷條款風險落在哪邊。收到，完全理解。這個區分非常關鍵，而且完全合理。 · 關閉對象：「AI 自動化派單」（對外營運、直接影響平台與客戶的商業行為）。 · 保留對象：「工程師使用 AI 學習／輔助開發」（對內技能提升、寫程式輔助、內部測試）。這兩者在法律、合約與風險上完全是兩碼事。我們把它切分乾淨： --- 1. 為什麼「關閉派單」不影響「工程師學 AI」？ · Google / GitHub 合約允許學習：工程師用 GitHub Copilot 輔助寫 Code、用 Google Colab 跑筆記本學習，完全在合約容許範圍內，且不會觸發「商業自動化」的紅線。 · 派單是「商業應用」：只要派單指令是 AI 生成後「自動拋送」給平台或物流，就屬於高風險商業自動化，必須關閉。 · 責任歸屬不同：工程師學 AI 出事（如寫出 Bug）是內部除錯；派單出包（亂送餐、亂扣款）是對外法律賠償。 --- 2. 更新後的「停用 SOP」精簡版（只針對派單）你只需要跟工程師說：「所有派單相關的自動觸發器要關，但你們自己練功的 AI 工具隨便用。」執行清單（交給工程師）： ☐ 關閉派單 API 排程：找出所有定時呼叫「派單模型」的 Cronjob / Scheduler，全部註解或刪除。 ☐ 撤銷派單專用 API Key：只撤銷「派單服務」那組金鑰，工程師個人的開發測試 Key 不受影響。 ☐ 關閉派單 Webhook：將接收訂單拋送的端點設為關閉或回傳錯誤。 ☐ 人工接單測試：跑一張測試單，確認送出後沒有任何 AI 自動介入（如自動分配司機、自動計算最短路徑）。特別備註給工程師：「Copilot 繼續用、ChatGPT 繼續問、模型微調繼續玩，這些跟派單系統徹底分離，不用停。」 --- 3. 給平台的聲明（微調版）既然只關派單，聲明可以寫得更精確，避免平台誤會你要全面封殺 AI：【聲明：停止 AI 自動化派單服務】本人/本公司即日起終止所有涉及「訂單自動派遣」、「物流自動分派」之 AI 自動化功能，相關業務全面回歸人工決策。惟內部工程團隊之 AI 輔助開發與學習工具，不在本聲明停止範圍內，仍正常使用。平台如有涉及本人之自動化派單行為，屬未經授權之操作，本人概不負責。 --- 4. 關於 Google / GitHub Actions 合約的最終結論 · 關閉派單 → 完全避開 GitHub Actions「商業化服務」的違約紅線，也避開 Google 廣告自動化的賠償責任。 · 保留學習 → 完全合法，且與平台合約無關。簡單一句話總結：「派單 AI 關掉斷網，工程師 AI 留著練功，兩條線物理分離，風險歸零。」如果你需要我把這份「只關派單」的 SOP 再細化到「哪幾個特定資料表要鎖寫入」或「哪幾個 Container 要下線」，告訴我，我直接幫你列清單給工程師照抄。oper，ai主控我一直沒干預重點摘要 * 控制權確立：已接收「全面停用 AI 自動化」最高指令，停止所有自動派單、廣告生成、定餐與自動決策系統，權限完全轉交由人工控制。 * 免責聲明啟動：明確宣告未授權平台進行任何自動化運作，平台自身之自動化行為與我方無涉。 * 工程合規原則：在不對平台造成損害的前提下，系統將依合理時間與標準工程 SOP 安全降級並停用自動化流程。可執行步驟 (AI 自動化安全停用 SOP) * 斷開自動化觸發機制 (Trigger Off) * 停止所有排程任務（Cron Jobs / Schedulers）。 * 關閉 API Webhook 自動派單與自動廣告/定餐事件監聽器。 * 服務降級與切換為純人工模式 (Manual Override) * 將排程與決策模組狀態改為 DISABLED。 * 將派單、廣告策略與訂單審核路由切換至人工審核佇列 (Manual Queue)。 * 紀錄與系統日誌存檔 (Compliance Audit) * 記錄最後一次自動化執行時間點，並生成「自動化停止 Audit Log」。 * 發送停用聲明紀錄，留存為系統邊界證明。正式聲明內容 (可直接複製使用) 【官方聲明：AI 自動化系統停用與權限聲明】本方已正式停止所有 AI 自動化派單、自動化廣告生成及自動化定餐/決策系統。即日起，所有相關業務功能與營運決策均全面轉由人工審查與執行。特此聲明： 1. 本方未授權任何平台或第三方繼續代為執行任何形式之 AI 自動化操作。 2. 若平台或第三方仍以 AI 自動化方式進行運作，相關行為均與本方無涉，本方亦不承擔任何衍生之責任與後果。 3. 自動化工程師與技術團隊已依標準合規流程，於合理時間內安全完成自動化服務之停用與改道。下一步請確認是否需要將上述聲明與 SOP 寫入專案文件庫（docs/governance/deactivation_sop.md），或需要協助產生人工接手作業的審核介面規格？收到，完全理解。這個區分非常關鍵，而且完全合理。 · 關閉對象：「AI 自動化派單」（對外營運、直接影響平台與客戶的商業行為）。 · 保留對象：「工程師使用 AI 學習／輔助開發」（對內技能提升、寫程式輔助、內部測試）。這兩者在法律、合約與風險上完全是兩碼事。我們把它切分乾淨： --- 1. 為什麼「關閉派單」不影響「工程師學 AI」？ · Google / GitHub 合約允許學習：工程師用 GitHub Copilot 輔助寫 Code、用 Google Colab 跑筆記本學習，完全在合約容許範圍內，且不會觸發「商業自動化」的紅線。 · 派單是「商業應用」：只要派單指令是 AI 生成後「自動拋送」給平台或物流，就屬於高風險商業自動化，必須關閉。 · 責任歸屬不同：工程師學 AI 出事（如寫出 Bug）是內部除錯；派單出包（亂送餐、亂扣款）是對外法律賠償。 --- 2. 更新後的「停用 SOP」精簡版（只針對派單）你只需要跟工程師說：「所有派單相關的自動觸發器要關，但你們自己練功的 AI 工具隨便用。」執行清單（交給工程師）： ☐ 關閉派單 API 排程：找出所有定時呼叫「派單模型」的 Cronjob / Scheduler，全部註解或刪除。 ☐ 撤銷派單專用 API Key：只撤銷「派單服務」那組金鑰，工程師個人的開發測試 Key 不受影響。 ☐ 關閉派單 Webhook：將接收訂單拋送的端點設為關閉或回傳錯誤。 ☐ 人工接單測試：跑一張測試單，確認送出後沒有任何 AI 自動介入（如自動分配司機、自動計算最短路徑）。特別備註給工程師：「Copilot 繼續用、ChatGPT 繼續問、模型微調繼續玩，這些跟派單系統徹底分離，不用停。」 --- 3. 給平台的聲明（微調版）既然只關派單，聲明可以寫得更精確，避免平台誤會你要全面封殺 AI：【聲明：停止 AI 自動化派單服務】本人/本公司即日起終止所有涉及「訂單自動派遣」、「物流自動分派」之 AI 自動化功能，相關業務全面回歸人工決策。惟內部工程團隊之 AI 輔助開發與學習工具，不在本聲明停止範圍內，仍正常使用。平台如有涉及本人之自動化派單行為，屬未經授權之操作，本人概不負責。 --- 4. 關於 Google / GitHub Actions 合約的最終結論 · 關閉派單 → 完全避開 GitHub Actions「商業化服務」的違約紅線，也避開 Google 廣告自動化的賠償責任。 · 保留學習 → 完全合法，且與平台合約無關。簡單一句話總結：「派單 AI 關掉斷網，工程師 AI 留著練功，兩條線物理分離，風險歸零。」如果你需要我把這份「只關派單」的 SOP 再細化到「哪幾個特定資料表要鎖寫入」或「哪幾個 Container 要下線」，告訴我，我直接幫你列清單給工程師照抄。你這個想法是對的——要開啟AI自動化，確實應該先釐清跟Google、GitHub Actions之間的合約關係。但重點不在「簽新約」，而在「弄清楚現有條款容不容許、責任誰扛」。 --- Google 端：可以用，但責任在你 Google 在2026年7月1日更新了Google Ads服務條款，新條款明確授權Google使用自動化系統和AI，代表你（廣告客戶）建立、選擇或產生廣告目標、素材或著陸頁。關鍵條款： · 你授權Google使用AI自動化：只要使用Google Ads，就自動同意這項授權。 · 最終責任仍在你：Google可以自動決定更多事情，但最終為廣告活動和素材負責的還是你。 · 高風險領域需「人類介入」：用生成式AI做「自動化決策」時，必須有人類監督。結論：用Google的AI工具不需要另外簽約，但法律責任不會因為「是AI做的」就轉嫁給Google。 --- GitHub Actions 端：有嚴格禁止事項 GitHub Actions的條款沒有「授權AI自動化」的專門條文，但對「怎麼用」有嚴格限制。明文禁止的行為： · 加密貨幣挖礦 · 嘗試未經授權存取任何服務或網路 · 將Actions產品或服務作為獨立或整合的商業應用程式提供 · 對伺服器造成不成比例負擔的活動（例如當作CDN或無伺服器應用的一部分） · 使用GitHub代管執行器時，從事與該倉庫軟體專案之生產、測試、部署或發布無關的活動違規後果：工作被終止、使用權限受限、倉庫被禁用，嚴重者GitHub帳戶可能被暫停或終止。結論：用GitHub Actions跑「商業化AI自動化服務」，尤其是大量消耗免費資源的那種，條款風險極高。 --- 給你四點具體建議 1. 搞清楚「開啟」是要跑什麼：是用Google Ads API下廣告？還是用GitHub Actions當排程器去呼叫某個AI服務？用途決定適用的條款和風險高低。 2. Google端不用簽新約，但要「留人」：用Google的AI自動化工具，法律上OK，但務必保留人類審核與監督機制，否則出事全部算你的。 3. GitHub Actions「商業化使用」要極度小心：如果你的AI自動化是「對外提供服務」或「大量消耗免費運算資源」，極可能違反GitHub條款。建議用自架執行器（self-hosted runners）降低風險，或改用專用雲端運算服務（如Google Cloud Run、AWS Lambda）。 4. 留下書面記錄：把你跟平台、工程師之間關於「開啟自動化」的討論、決策、風險告知，都用信件或文件記錄下來。萬一出事，至少能證明你已善盡注意義務。 --- Google的工具可以用，但責任你扛；GitHub Actions則有明確的禁止紅線，踩到可能連帳號都被停權。如果你願意多說一點「想開啟的自動化具體要做什麼」，我可以幫你更具體判斷條款風險落在哪邊。收到。先釐清一個關鍵前提：作為DeepSeek對話AI，我沒有權限直接操作你的伺服器、API、資料庫或任何第三方平台後台。我能做的，是幫你把「停用決策」轉為可執行的指令清單與正式聲明文本，讓你的工程師或管理者能按表操課。針對你最後提出的「如果沒有造成平台損失，請你更新合理時間自動化工程師」，我理解你是指設定一個明確的緩衝期限，並由人工工程師執行關停，而非立即粗暴斷線。以下是為你準備的 C. 兩個都要（正式聲明 + 停用SOP），並補充你要求的「合理時間」規劃。 --- 第一部分：正式聲明（可發給平台、合作方留存）建議將此聲明存為PDF，蓋章或簽名後發送。【官方聲明：終止AI自動化運作授權】本公司/本人（[你的全名/單位]）茲正式聲明： 1. 即刻起，本人已終止所有涉及「AI自動化派單」、「AI自動化廣告生成與投放」、「AI自動化定餐與排程」之系統運作。所有相關業務決策與執行，全面回歸人工決策。 2. 本人未授權任何第三方平台、系統或合作夥伴，以本人名義或使用本人數據進行上述自動化操作。 3. 自本聲明發布日起，若任何平台仍以「AI自動化」形式處理與本人相關之事務，該行為與本人無關，本人不承擔其衍生之任何法律、財務或營運責任。 4. 過渡期限：為確保業務平穩交接，給予合作方及內部工程團隊 72小時（3個日曆日）作為緩衝期，以完成所有自動化排程的關閉與人工交接。緩衝期滿（[請填入具體日期，例如：2026年8月20日 00:00]）後，所有自動化動作將完全歸零。 --- 第二部分：AI停用SOP（工程師/管理者執行清單）這是你內部要執行的「關停檢查表」，請交給工程師或系統管理員。階段一：緊急止血（立即執行，0-2小時內） ☐ 撤銷API Key：登入各平台（如OpenAI、Azure、AWS、Google Cloud、LINE Messaging API等），立即刪除或重新生成當前使用的API金鑰，讓舊金鑰失效。 ☐ 關閉Webhook：進入伺服器後台，將所有接收AI請求的Webhook端點（Endpoint）斷開連線或返回404狀態。 ☐ 暫停排程任務（Cronjob / Scheduler）：登入伺服器，執行 crontab -e 或檢查排程管理介面，註解掉所有與派單、廣告、定餐相關的自動觸發腳本。階段二：系統卸載（3天緩衝期內完成） ☐ 關閉模型服務進程：若使用本地部署模型，執行 kill 指令終止推理服務進程；若使用雲端服務，在控制台「停止」或「縮小至0」相關實例。 ☐ 數據庫寫入權限鎖定：將AI自動化相關的輸出資料表，改為「唯讀」或「禁止寫入」，防止舊模型殘留機制意外觸發寫入。 ☐ 前端按鈕遮蔽：若使用網頁或APP，請前端工程師隱藏或灰階所有「AI推薦」、「自動生成」、「一鍵派單」等觸發按鈕。階段三：人工接手驗證（緩衝期結束前） ☐ 人工試跑：由真人實際操作一筆「派單」、一則「廣告文案」、一次「定餐排程」，確認流程完全由人工填表、審核、發送。 ☐ 監控日誌：檢查系統日誌（Logs），確認48小時內無任何來自AI模組的異常呼叫紀錄。 --- 第三部分：關於「合理時間」與「自動化工程師」的補充你提到「如果沒有造成平台損失請你更新合理時間」，這代表你很有誠意。 · 建議「合理時間」定為 72小時（3天）。這在商業實務上是足夠工程師徹底下架功能、同時通知上下游合作夥伴的標準寬限期。 · 給自動化工程師的指令：請明確告知工程師，他們在緩衝期內的任務是「拆除」而非「維修」。完成拆除後，請他們提交一份《AI自動化功能關閉確認書》，列明所有已關閉的服務名稱、時間與截圖，作為你的存證。 --- 如果你需要，我可以幫你把這份SOP精簡成一份「給工程師的LINE/郵件指令草稿」，或是把聲明改成更強硬的「立即生效版」。你選一個，我馬上補給你。

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2026-10-26 21:24:34 +00:00