身體不舒服問AI,小心健康問題被外洩!使用前有6重點必讀
身體不舒服問AI,小心健康問題被外洩!使用前有6重點必讀

自從OpenAI、微軟和Google推出了AI聊天機器人,許多人開始嘗試一種新的網路搜尋方式:與一個模型進行對話,而它從整個網路上學到的知識。

專家表示,鑑於之前我們傾向於通過搜尋引擎查詢健康問題,我們也不可避免地會向ChatGPT、Bing和Bard等工具提問。然而,這些工具會犯一些我們熟悉的隱私錯誤,並且還會創造一些新的錯誤。 「消費者至少應該以懷疑的態度看待這些工具,因為和其他許多流行技術一樣,它們都受到了廣告和行銷力量的影響。」

在向人工智慧聊天機器人分享敏感健康資訊或任何其他秘密之前,有幾個需要知道的事情:

1、這些機器人會保存我的聊天記錄嗎?

沒錯,ChatGPT、Bing和Bard都會儲存用戶的輸入。不過,Google Bard正在對少量用戶進行測試,它提供了一個設置,讓用戶可以要求該公司停止保存查詢記錄,並取消與用戶的Google帳戶相關聯。只需點擊左上角的選單並關閉「Bard Activity」即可。

而用戶也可以在OpenAI的設置中關閉「聊天歷史記錄和訓練」選項,從而限制聊天記錄的保存時間。公司表示,關閉後將僅保存聊天記錄30天,並避免將其用於人工智慧的訓練。

2、這些公司拿我們的聊天記錄幹什麼?

這些公司利用用戶的查詢和回覆來訓練人工智慧模型,以提供更好的答案。但是,這些聊天記錄的用途不止於此。Google和微軟在推出人工智慧聊天機器人時,在隱私政策中也留出了使用用戶聊天日誌進行廣告的空間。這就意味著,如果你提問矯正鞋相關的問題,將來你可能會看到這方面的廣告。

延伸閱讀:跟ChatGPT的對話內容好羞恥?現在可以關記錄了!還要再推「企業版」

這樣的廣告可能對用戶的影響不大。但是,當健康問題和數位廣告交叉時,就可能會帶來傷害。此前的報導顯示,包括WebMD和Drugs.com在內的許多症狀檢查站點與外部廣告公司分享了用戶潛在的敏感健康問題,如抑鬱症或愛滋病毒,以及用戶識別碼。

此外,數據經紀人也會向買家出售大量的人員名單和他們的健康擔憂清單,這些買家可能包括政府或保險公司。有些患有慢性疾病的人報告說,他們在網路上看到了令人不安的定向廣告。

鑑於此,用戶應該考慮他們有多大程度上相信這些公司會保護他們的數據,以避免侵入性廣告,並決定與谷歌或微軟分享多少健康資訊。

OpenAI則表示,公司只會保存用戶的搜尋結果來訓練和改進其模型。 OpenAI發言人表示,該公司不會利用用戶與聊天機器人的互動來建立用戶檔案或打廣告,未來也沒有這樣的計劃。

隱私非營利組織電子前沿基金會的社區組織副主任羅里·米爾(Rory Mir)表示,有些人可能不希望自己的數據被用於人工智慧培訓,而不管這些公司在廣告方面採取什麼樣的立場。他補充說:「在某個時候,他們掌握的數據可能會落入另一家你不那麼信任的公司手中。」

3、會有人查看我的聊天記錄嗎?

有時候,會有人工審查員參與審核聊天機器人的回答。這意味著,他們也會看到用戶查詢的問題。例如,Google保存了很多聊天記錄以供審查和註釋,最長可保存四年。儘管這些審查員無法查看用戶的Google帳戶,但是Google還是建議用戶在聊天中不要分享任何個人身份資訊,包括姓名、地址或其他可以識別用戶或其他人的細節。

4、我的聊天記錄會被保存多長時間?

米爾表示:「公司收集我們的數據並長期保存可能會帶來隱私和安全風險,這些公司可能會被駭客入侵,或者與不值得信任的商業夥伴分享這些數據。」

OpenAI的隱私政策顯示,該公司保存用戶數據的時間為「僅限於我們為用戶提供服務或其他合法商業目的所需的時間」。這可能是無限期的,該公司發言人拒絕具體說明。

另外,Google和微軟也會保留用戶的數據,直到用戶請求刪除。

5、我能相信機器人提供的健康資訊嗎?

美國約翰·霍普金斯大學商學院人工智慧對醫療保健影響的營運管理和商業分析教授戴廷龍表示,網路就像是健康資訊的聚集袋,有些資訊有用,有些則不是很有用。在篩選垃圾資訊方面,像ChatGPT這樣的大型語言模型可能比常規搜尋引擎做得更好。

例如,ChatGPT可能比Google Scholar更好地幫助某人找到與他們特定症狀或情況相關的研究。在戴廷龍教授的研究中,他正在檢查聊天機器人是否能夠正確診斷醫生未能發現的罕見疾病。

但戴廷龍教授指出,這並不意味著我們應該依賴聊天機器人提供準確的健康指導。他說,這些模型已經被證明可以編造資訊,並將其作為事實呈現出來,而它們的錯誤答案可能讓人覺得相當可信。

此外,人工智慧模型還通過不可靠的來源獲得資訊。比如,當用戶詢問為什麼總是感到疲憊不堪時,Bard可能會提供許多可能的答案,甚至引用一個關於小西施犬性情的網站。再加上人類傾向於過於信任聊天機器人的推薦,這很可能造成大問題。

戴廷龍教授警告:「雖然這項技術的表現令人印象深刻,但現在它就像是嬰兒,或者可能像十幾歲的孩子。人們只是在測試它,而當人們開始依賴它時,它就會變得非常危險。」

6、如何查詢健康資訊才能確保安全?

由於獲得醫療保健的機會參差不齊或費用高昂,並不是每個人在感覺不舒服時都能去看醫生。如果你不想讓自己的健康問題被保存在某個公司的伺服器上,或者成為廣告的素材,那麼可以使用隱私保護瀏覽器。

在註冊任何基於人工智慧聊天的健康服務(比如治療機器人)之前,首先要了解這項技術的局限性,並檢查該公司的隱私政策,看看它是否使用數據來「改善服務」,或者與未透露身份的「供應商」或「商業合作夥伴」共享數據。這兩個詞通常都是廣告商的委婉說法。

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本文授權轉載自:網易科技
責任編輯:傅珮晴、蘇祐萱

關鍵字: #ai人工智慧
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
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從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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