短答案
AI 产品与传统 SaaS 的差别，集中在六类条款：服务能力边界与输出不确定性、用户输入与输出权属、训练使用与退出、生成内容责任、账号与数据、计费与变更。这六类不写清，后续争议几乎没有解释空间。
边界条件
- 能力边界要写成可验证的表述。 说明模型能做什么、不能做什么、准确率与延迟的大致范围；笼统写“智能、准确、高效”，既不能管理预期，也可能构成不实陈述。
- 输出不确定性需要被正面处理。 不能只用一句“不保证准确性”概括；应区分事实性错误、生成侵权内容与系统故障，分别约定责任与救济。
- 输入与输出的权属要分开。 用户输入的数据、上传的文件与生成结果，权属安排可能不同；同时要保留用户对输入的合法权利保证。
- 训练使用必须与隐私政策一致。 是否用用户数据训练、能否用于改进模型、用户如何退出，条款与隐私政策不能相互矛盾。
- 生成内容责任不能全部转移。 面向消费者的格式条款，免除自身核心义务或排除消费者主要权利的，可能被认定无效。
- 变更与计费要可预期。 模型升级、价格调整与功能下线，应约定通知方式与过渡安排。
下一步
- 按六类做条款清单。 逐项确认现有协议是否覆盖，缺失项标注优先级。
- 分层提示。 对高风险能力（法律、医疗、金融建议）作显著提示，而不是藏在附件。
- 留存同意记录。 用户对关键条款的确认时间、版本与方式要可追溯。
- 与产品实际能力对齐。 条款描述应与测试结果、模型卡片和营销材料保持一致。
需要就 AI 产品协议作逐条审查，可参见商业合同服务。
本文为存量研究文章的问答化改写，完整论证与法规依据见出处文章。最后更新：2026 年 11 月 4 日。