AI 資安指南：哪些資料不該提供給人工智慧？

哪些資料不能貼給 AI？

使用公開提供的 AI 模型時，應避免輸入以下類別的資料：

• 個人資料——自己、客戶或員工的姓名、地址、身分證字號、電話號碼及電子郵件地址；
• 醫療紀錄——病史、檢驗結果及診斷資料；這類資訊受到個人資料保護法等嚴格規範，在適用情況下也可能涉及 HIPAA；
• 企業機密資訊——尚未公開的財務報告、行銷策略、客戶名單，以及併購或裁員計畫；
• 營業秘密——軟體原始碼、生產配方、獨有演算法及企業內部技術文件；
• 密碼與憑證——API 金鑰、登入資訊、授權權杖、支付卡資料及各類加密金鑰；
• 受著作權保護的材料——未取得適當授權的完整書籍、付費學術文章或劇本；
• 違法內容——宣揚暴力、仇恨的材料，或教導他人從事違法行為的內容。

輸入 AI 的資料會經歷什麼處理？

傳送給雲端服務供應商的資料，可能經過多個階段的處理與分析；產生回答並不是這些資訊生命週期的終點。

模型訓練

輸入一般消費級生成式 AI 工具的資料，經常可能被用於後續模型訓練。這表示輸入內容可能影響神經網路的權重，理論上也可能在日後生成的內容中，以某種形式出現在其他使用者的回答裡。

人工審查與內容審核

除了自動處理，AI 系統也設有安全過濾機制。如果演算法判定某個提問可疑，例如可能違反服務條款，對話就可能被標記並送交人工審查。為了改善內容審核機制，服務供應商的員工或外部審查人員（資料標註員）因此可能直接查看輸入的內容。

資料儲存與備份

AI 供應商會將對話紀錄存放在伺服器上，以維持服務、排除故障，並保留後續對話所需的脈絡。要注意的是，使用者在介面上刪除聊天紀錄，通常不代表資訊會立即從伺服器移除。資料可能在供應商的備份系統中保留一段時間；若雲端基礎設施遭到成功入侵，機密資訊曝光的風險也會隨之增加。

個人帳號與企業帳號：保護程度有何不同？

免費及付費的一般個人帳號：許多熱門服務預設可能將使用者提交的資訊用於模型訓練。因此，只要在對話中提供機密資料，就有資料失去控管的風險。

企業與組織環境：例如 Enterprise 帳號，或透過 Microsoft Azure、AWS、Google Cloud 等供應商的 API，在企業專用雲端環境中部署的服務，通常提供較嚴格的保護。供應商可能承諾符合 ISO 27001、SOC 2 及適用的個資保護法規等要求，並在 SLA／DPA 等合約文件中載明，不會使用客戶資料訓練公開的基礎模型。在這類環境中，輸入資料的限制可能較有彈性，但仍須建立風險管理政策及存取控制。

哪些內容可以提供給 AI？

雖然需要避開敏感資訊，仍有許多內容適合交由 AI 處理，例如：

• 公開資料——開放取用的文章、部落格貼文、公開市場報告、法規，以及網站上的公開內容（例如維基百科）；
• 非機密資訊——一般性指示、理論概念問題、文法與拼字規則、數學式或詞義查詢；
• 已匿名化的文件片段——公文範本、契約範本，或已徹底移除特殊變數、金鑰、客戶名稱與內部架構資訊的程式碼片段；
• 自己的創作內容——不含敏感商業資訊的電子郵件草稿、社群貼文、簡報大綱或文章；
• 開放資料集——用於練習資料分析與格式整理的合成資料，或公開資料庫中的統計資料。

傳送給 AI 前，如何有效匿名化訊息與資料？

移除識別資訊與代碼化

代碼化是以虛構代稱取代敏感資料。例如，將「陳大明」改成「[客戶_1]」，或將「宏達公司」改成「[機構_A]」。如此一來，語言模型仍能理解文件的結構、語法與脈絡，同時降低辨識原始當事人的可能性。

敏感資訊遮蔽技巧

遮蔽是直接隱藏關鍵字串，通常以特殊符號取代部分內容，例如將卡號寫成「4532 **** **** ****」。另一種有效方法是將資料概括化：不提供精確數值，例如月薪新臺幣 55,000 元，而改用區間，例如「月薪約新臺幣 50,000 至 60,000 元」，以降低重新識別的風險。

流程自動化：DLP 與 RegEx 工具

手動清除長篇文字中的敏感資訊，容易有所遺漏。專業環境可運用以正規表示式（RegEx）為基礎的程式，或 DLP（資料外洩防護）系統，在提示詞送出前自動掃描，偵測、攔截或替換符合身分證字號、統一編號、電子郵件地址及銀行帳號格式的字串。

如何關閉 AI 使用你的資料訓練模型？

除了審慎選擇輸入內容，也可以透過工具設定降低風險。多數供應商都提供退出資料訓練的選項。

• ChatGPT（OpenAI）——前往帳號的 Settings，在 Data controls 中關閉 Improve the model for everyone，即可停止將後續輸入的內容用於改善模型。在目前的介面中，關閉此選項不會移除使用者可見的對話紀錄。出於濫用監控及安全目的，OpenAI 仍可能依其資料保留政策，在伺服器上暫時保留相關紀錄；實際期限應以官方最新說明為準。
• Gemini（Google）——在隱私設定中關閉 Gemini Apps Activity。關閉後，新的對話不會儲存至 Google 帳號，也不會用於模型訓練。不過，這不代表供應商的系統會立即刪除所有紀錄；Google 可能基於服務安全目的，將資料保留最多 72 小時。
• Claude（Anthropic）——免費及一般消費級版本的資料使用預設設定，可能允許將輸入內容用於改善模型。這與 Anthropic 早期強調不以使用者對話訓練模型的做法有所不同。若要關閉，請前往帳號設定的隱私區，停用 Help improve Claude。

請注意，變更隱私設定及退出模型訓練通常只對之後提交的資料生效。設定變更前已提交的資訊，不一定能透過關閉選項從既有處理流程中移除。