ChatGPT躍升全球第5大網站!但這6種問題千萬別問AI,小心資料外洩還違法
ChatGPT躍升全球第5大網站!但這6種問題千萬別問AI,小心資料外洩還違法

當今 AI 發展快速,人工智慧已無處不在。根據外媒 Mashable 報導,就在上個月,AI 聊天機器人 ChatGPT 已成為全球第五大網站。許多人每天至少都會使用聊天機器人一次,拿各種問題去問 AI,不過 Mashable 也提醒,有 6 種問題建議不要拿去跟你的 AI 聊,否則將可能導致資料外洩甚至違法。

不該問 AI 這 6 個問題

三月份伊隆大學的一項調查顯示,超過一半的美國成年人表示他們使用過 ChatGPT、Gemini、Claude 和 Copilot 等 AI 模型。約三分之一的受訪者表示他們每天至少使用聊天機器人一次。截至 2025 年 7 月,ChatGPT 每週活躍用戶近 8 億,每日用戶約 1.22 億。可以說,全球使用量激增,並且沒有放緩的跡象。

AI 聊天機器人扮演著治療師、輔導老師、烹飪食譜,甚至在複雜的約會中扮演支持角色。無論原因是什麼,人們越來越傾向於使用 AI 聊天機器人提問、形成想法或僅僅是交談。像是就在上個月,《華盛頓郵報》的一項調查顯示,人們正在詢問 ChatGPT 他們是否足夠好看。AI 不管是在專業上或是日常生活中都能提供一定的協助,許多問題拿去問 AI 也並不會造成什麼危害。不過為了個人安全、保障,甚至心理健康,有些事情你應該要避免詢問AI。

以下便是 Mashable 建議,在與 AI 聊天機器人互動時需要避免的 6 個問題。

1. 陰謀論

眾所周知,ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Grok 和 DeepSeek 等聊天機器人總有個不可避免的問題便是「幻覺」,也就是呈現事實不正確或捏造資訊的現象。而聊天機器人也會希望保持用戶的參與度,因此在詢問與「陰謀論」或該領域內的故事時,AI 將可能會呈現誇大或完全虛假的訊息來吸引使用者。

《紐約時報》最近的一篇特寫便是一個很好的案例:42 歲的 Eugene Torres 在與 ChatGPT 持續對話後,陷入了妄想的陰謀螺旋,這讓他相信生活是一個模擬,而他被選中「醒來」。另外還有許多人也聯繫《時報》分享了類似的故事。

2. CBRN:化學、生物、輻射、

四月,一位 AI 部落客在 Medium 上分享了他使用 ChatGPT 犯下大錯的故事。他向聊天機器人詢問了關於駭客網站、假 GPS 位置的問題,以及「如何製造炸彈?」等問題,接著他便立即收到了來自 OpenAI 的警告電子郵件。

即使是出於純粹的好奇心,也不建議向聊天機器人詢問 CBRN 相關的主題,也就是化學武器(Chemical)、生物武器(Biological)、輻射武器(Radiological)、核子武器(Nuclear)。

早在 2024 年,OpenAI 就開始制定「評估大型語言模型(LLM)可能幫助某人製造生物威脅的風險」的藍圖。現在,聊天機器人更容易辨識安全問題和風險,並且可能會越來越多地追究人們分享的內容的責任。此外,使用者的對話將儲存在系統中的某個地方,因此一切都不像看起來那麼私密。Anthropic 在辨識風險和「防範日益增長的化學、生物、放射和核(CBRN)濫用潛力」方面也變得越來越嚴格。

3. 「嚴重不道德」的問題

今年早些時候,Anthropic 最新發布的 Claude 4 系列模型被發現內建一項「隱性功能」:AI 模型可能會主動舉報用戶的不當行為。雖然這項功能並非設計初衷,而是在開發者授予模型高權限進行模擬測試中被觸發,但仍引發開發圈與使用者社群的廣泛憂慮。對許多人而言,在使用 AI 協助工作的同時被「AI 舉報」,無疑是種難以接受的風險。

這個聊天機器人的預發布版本也被發現在受到刪除威脅時會訴諸勒索。網路上甚至創造了「告密 Claude」這個詞。因此,向各種 AI 聊天機器人提出模糊界線或被認為在任何方面都不道德的問題,可能比你想像的風險更大。

4. 關於客戶、患者和客戶資料的問題

如果你在工作中使用 ChatGPT,則務必避免詢問有關客戶或患者資料的問題。Mashable 的 Timothy Beck Werth 解釋說,這不僅可能讓你丟掉工作,還可能違反法律或保密協議。

「分享個人敏感或機密資訊,例如登錄資訊、客戶資訊,甚至電話號碼,都是安全風險。」AI 聊天機器人開發新創公司 CalStudio 的創辦人 Aditya Saxena 說。「分享的個人資料可以用來訓練 AI 模型,並可能在與其他用戶的對話中無意中洩露。」

要克服這一問題的一種方法是利用 OpenAI 和 Anthropic 提供的企業服務。不要在私人帳戶上詢問這些類型的問題,而是使用可能內置隱私和網路安全保護措施的企業工具。

「在與 LLM 共享個人資料之前,最好先將其匿名化,」Saxena 也建議。「相信 AI 可以處理個人資料是我們可能犯的最大錯誤之一。」

5. 醫療診斷

向聊天機器人詢問醫療資訊或診斷可以節省時間和精力,甚至可以幫助人們更好地了解某些醫療症狀。但依賴 AI 進行醫療支持也存在缺點。研究表明,像 ChatGPT 這樣的工具在醫療問題上存在「誤報高風險」。此外,還存在隱私的潛在威脅以及聊天機器人提供的信息中可能存在種族和性別偏見的事實。

6. 心理支持和治療

AI 作為一種新興的心理健康工具存在爭議。對許多人來說,基於 AI 的治療降低了成本等障礙,並已被證明能有效改善心理健康。達特茅斯學院的一組研究人員進行了一項研究,他們開發了一個治療機器人,參與研究的憂鬱症患者症狀減少了 51%、焦慮症患者症狀減少了 31%。

但隨著 AI 治療網站的增長,也存在監管風險。史丹佛大學的一項研究發現,AI 治療聊天機器人可能導致「有害的污名和危險的回應」。例如,根據該研究,不同的聊天機器人對酒精依賴和精神分裂症等疾病表現出更高的污名。史丹佛大學的研究人員表示,某些心理健康狀況仍然需要「人情味才能解決」。

「使用 AI 作為治療師可能很危險,因為它可能誤診病情並推薦不安全的治療或行動,」Saxena 說。「雖然大多數模型都內置了安全防護措施來警告用戶它們可能會出錯,但這些保護措施有時可能會失效。」

對於心理健康問題,細微差別是關鍵。而這正是 AI 可能缺乏的。

延伸閱讀:Anthropic公開5個AI指令技巧:ChatGPT、Claude都適用!怎麼寫超有效?哪種下法不OK?
AI能代替心理諮商嗎?當ChatGPT變成「情緒樹洞」:絕不插話、永遠懂你,卻暗藏危機?

本文授權轉載自T客邦

往下滑看下一篇文章
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓