人工智能（AI）的快速發展正在改變企業的運營模式，從提升效率到推動創新，AI的應用已滲透到各行各業；然而，隨着AI的廣泛使用，私隱問題成為一大挑戰，企業在享受技術便利的同時，亦須面對數據安全、法規合規以及信任危機等多重壓力。AI系統對數據的依賴性極高，這些數據往往包括個人身份信息、生物特徵以及行為模式等敏感信息；然而，許多企業在數據收集和使用方面缺乏透明度，用戶難以了解自己的信息如何被處理或共享，例如一些語音助手和聊天機器人會默認保存用戶交互數據用於模型改進，但未明確告知用戶，這種不透明的操作可能導致信任危機。AI的應用還帶來了數據安全風險，由於AI系統存儲和處理大量敏感信息，它們成為網絡攻擊的主要目標。此外，AI算法可能因訓練數據的不平衡或偏差而產生歧視性結果，例如一些招聘平台的AI篩選系統因訓練數據中男性比例過高，而自動排除女性求職者。
AI系統的核心是數據，無論是用於訓練機器學習模型還是實時決策，企業需要大量收集用戶數據，包括個人身份信息、行為模式和偏好等；然而，這種大規模數據收集往往與隱私權產生衝突，例如許多國家和地區已實施嚴格的數據保護法規，如歐盟的《通用數據保護條例》（GDPR）和中國的《個人信息保護法》（PIPL），這些法規要求企業在收集和處理數據時必須獲得用戶明確同意，並確保數據使用的透明性。對於企業而言，如何在滿足AI數據需求與遵守法規之間找到平衡，成為一大難題。
全球化企業經常需要在不同國家之間傳輸數據以支持AI應用，然而各國對數據隱私的法律要求差異巨大，例如美國對數據隱私的監管相對寬鬆，而歐盟則極為嚴格。這種差異使得跨境數據流動成為企業的一大挑戰。若未能妥善處理，企業可能面臨違規風險，甚至被禁止在某些市場運營。為此，企業需要投入更多資源來確保AI系統在不同司法管轄區內的合規性。
AI私隱問題不僅是技術或法律層面的挑戰，還直接影響企業與公眾之間的信任關係。當用戶發現自己的數據被濫用或未經授權分享時，他們可能選擇抵制相關企業的產品或服務，例如近年來多起AI相關的隱私醜聞導致一些科技巨頭的聲譽受損，股價下跌。對企業而言，如何在利用AI提升競爭力的同時，維護用戶隱私並贏得公眾信任，是一項長期而艱巨的任務。
撰文：梁偉峰
擁有工商管理博士及三個碩士學位，從事資訊科技超過三十年，現為香港理工大學專業進修學院講師及課程總監、香港零售科技商會副會長、香港互聯網論壇副會長、亞洲域名爭議解決中心專家名冊成員、香港調解資歷評審協會認可綜合調解員、英國特許仲裁學會（東亞分會）委員、學術及職業資歷評審局學科專家、香港、新加坡及英國電腦學會資深會員、英國特許市務學會資深會員、國際扶輪3450區中環海濱扶輪社創社社長。
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