當心！巨量資料可能正在吞噬我們的隱私|數位時代 BusinessNext

相傳有種食夢獸叫「貘」。牠可以吃掉人類的噩夢，留下美夢。吃了一百個噩夢之後牠會開始長大。現在急速發展的巨量資料技術也在吃掉人類的美夢，留下惡夢；吃到一百個美夢後，牠會以 O（100ⁿ）開始長大。

圖片：默伊

到底多巨量？

Google 一秒可搜尋 7 百萬筆資料
Dropbox 每天檔案上傳達 10 億個
Facebook 全球用戶數 12 億人
全球智慧型手機數量超過 19 億隻
Facebook 每天增加 27 億個讚
Youtube 每天有 40 億次瀏覽

擁護者不斷吹捧巨量分析的好處：它能幫助我們節約資源、分析流感疫情趨勢、治療致命疾病、改善醫療保健、提高氣象預報準確度、加強城市安全等，甚至讓我們免於恐怖主義的憂患。

圖說：2012年後 big.DATA 的熱門程度超過人工智慧與 BI

躲不了監視

在商業上巨量資料分析的例子已不勝枚舉。新產品的市調、價格分析、營銷活動的投放等，當然也有政治運動。歐巴馬 2012 年競選時就利用巨量分析可能選民，精準籌集競選資金，並獲得選票。

誰在收集資料？信用卡公司、企業、零售通路、稅務局，甚至動物園都有罪。分析資料在商業上的價值無庸置疑，但道德上值得商榷。

會員卡是最傳統的資料蒐集工具。結合會員卡、郵遞區號、臉部辨識攝影機，就可以分析出恐怖的精準資訊。比如日本 Lawson 量販店發行會員卡，實際上是為了記錄消費者居住的距離、商品選擇等，以了解「到店距離」與「購買行為」的關係。

台灣的 7-11 在消費者結帳時，也會由店員將客戶分類並輸入資料庫，來進行客層研究分析。

Google, Facebook 與電信公司

找一天可以做個小實驗，與朋友一起用同樣的關鍵字Google，看看搜尋結果有何不同。Google search 的演算法已經將你過去點選的網頁加到你的紀錄裡面。

同樣的，你每天按讚跟更新狀態時，Facebook 都在密切記錄。當他知道你每天的使用時間、跟哪些人聯絡、看什麼文章、發表什麼言論、打卡地點，可以說 Facebook 對你比你老婆、你爸媽都還要清楚。更進一步的，Google 與 Facebook 已經開始交換使用者資料了。

但最可怕的、擁有最大資料的其實是電信公司。沒有人能躲開電信公司與世界聯絡，所以不論你用什麼手機、電腦、社群媒體、App，電信公司比 Google、Facebook 更能掌握你的一舉一動。包括你講過的話、發過的訊息、聯絡的對象、去過的地方等等，通通可以被記錄下來。

例如今年春運，百度已經能夠利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為了。

big.BROTHER

「老大哥」監視人民的慾望，數千年沒有變。從明朝東廠，到現代稜鏡（PRISM），只是手段更加高明了。

為什麼稜鏡計畫（PRISM）要找上微軟（2007）、雅虎（2008）、 Google（2009）、 Facebook（2009）、 Paltalk（2009）、 YouTube（2010）、Skype（2011）、美國線上（2011）以及蘋果（2012）？另外，Dropbox 也被指控「即將加入」這項計劃？因為這些公司加起來，幾乎掌握了地球上大部分的人的行為資料。

在美國政府讓科技公司公佈更多安全要求細節後，Facebook、Google、Microsoft、Yahoo、LinkedIn 紛紛提供自己的透明度報告。從這些報告中，可以看到 NSLS 以及 FISA（外國情報監視法）兩法案容許政府向服務商要求提供用戶的基本資訊、訊息、照片等。big.BROTHER 確實是在使用我們的資料。

文化不同，隱私觀念不同

外國經理人到台灣任職時，第一次面試應徵者時都會被台灣人的履歷嚇一跳。在美國面試，面試官不能問你幾歲、結婚沒、小孩幾個、幾歲？家裏有多少人？在美國問這些通通是違法的！

結果我們自己台灣人，每個人在履歷上把身家清白交代的一清二楚。誇張一點的連身高、體重、家譜全都寫上。但在美國，履歷上你的學歷、經驗，就是全部了！可知國情不同，台灣人對隱私的重視相對微小。

麻省理工學院彭特蘭博士（Alex Pentland）說：「巨量資料是新的資產。人們希望它是流動的，而且能為人所用。對於新的跨越式資料收集的突破，將提高對隱私的侵犯，同時引起人們對於隱私侵犯新的擔憂，也是巨量資料潮流裡最重要的問題。」

「沒有不好的數據，數據的唯一不好的是用途。」微軟高級顧問 Craig Mundie 也公開表示。

例如，美國連鎖賣場 Target 能經由消費者行為模式，分析出哪些客戶可能懷孕了，而寄發懷孕相關的促銷廣告。可是如果收到信件的人是未婚懷孕呢？或是她的家庭原本不知道她懷孕？大家興忡忡的蒐集與利用資料，卻可能傷害個人隱私。

問題是，大家不關心巨量資料帶來的影響。許多人對自己的資料被收集無知或漠視。當其他人在努力反對，或要求數據的使用透明化時，其他人不讀，也不去理解。

匿名與阻隔逆勢而行

過去的「善良年代」時，資料收集時會有一個「匿名化」的過程，讓資料只能用於大數的行銷分析或科學研究，卻不會洩露個資。這種年代已經結束了。現在在美國，只要有生日、性別和郵政編碼的「三重標識符號」，就可以辨識出 87% 的美國公民。

目前國外興起的匿名技術即是一種反撲。國外開始推行的匿名或「用完即銷毀」（像電影裡的情報人員）應用不少，比如 Secret、Whisper、或 Snapchat 等。傳統的「填假資料」也是一種基本的抵抗。以目前人工智慧的演算法來說，部分資料不全的資料分析精確度會大大降低。但將來可不一定。

巨量資料的蒐集與利用，固然可促進公共利益、創造龐大商機，但它也在吞吃你我的隱私。只能說科技發展慢一點，或許是一件好事。人們很容易只看到眼前的好處；日後發生質變時，或許只能消滅它。

轉自：有物報告

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機，立即聯繫博弘雲端專業顧問