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

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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