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AI 監視與 AI 資料收集解析
AI 監視和資料收集並不侷限於您刻意使用的工具。 它們會透過廣告、社群媒體、您在工作時使用的工具，甚至在公共空間中發生。 以下將帶您深入了解 AI 監視和資料收集，以及這對您的隱私代表著什麼意義。
AI 監視與 AI 資料收集的定義
AI 監視是指利用 AI 來觀察大眾，無論是在人群中識別面孔、在公共空間偵測異常行為，還是監控員工在工作時的活動。 其目標通常是某種形式的觀察、識別或控制。
AI 資料收集是讓監視不只可行、甚至變得極其高效的基石。 從應用程式、裝置、服務和平台收集來的資訊，全部都會被用來建立個人輪廓，其中包含他們的習慣、偏好設定和行為。 資料收集不一定只是即時監視您，也可能在背景默默進行。 雖然這些資料能為監視提供支援，但也有其他用途，包含訓練 AI 模型和精準投放廣告。
| AI 監視實例 | AI 資料收集實例 |
|---|---|
| 商場與機場的人臉辨識相機 | 記錄在聊天機器人中的對話 |
| 職場對按鍵輸入和螢幕活動的監控 | 在背景追蹤您位置的應用程式 |
| 能偵測動作或聲音的智慧裝置 | 記錄點擊與瀏覽習慣的網站 |
監視與資料收集 —— 過去與現在
在 AI 出現之前，大規模監視仍需要人員手動觀看螢幕、篩選記錄，或交叉對照資料集。 AI 改變了這一切，讓掃描影像、轉錄對話、標記模式，以及將分散的資料來源整合進單一輪廓的過程變得更快、更便宜。
其結果不僅是更多的資料收集，還有更多的推論和隱私喪失。 即使您從未主動共享自己的興趣、習慣或信仰，AI 往往也能從位置軌跡、瀏覽模式和社群行為中推導出來。 這正是 AI 監視和資料收集比單純的一般追蹤更強大，也更危險的原因。
用於控制的 AI 監視
當用於控制時，AI 會將公共空間、道路、職場和社群平台轉化為使大規模監視不僅容易、甚至成為常態的環境。
在職場中
現代職場監控已從簡單的工時追蹤演變為深度的行為分析。 系統現在會記錄按鍵輸入、追蹤滑鼠移動、監控螢幕活動，並使用 AI 來分析溝通中的情感傾向。 其中一個例子是 Meta 計劃擷取員工的活動（例如點擊和按鍵輸入）以用於 AI 訓練，而據報導，沃爾瑪 (Walmart) 和星巴克 (Starbucks) 也一直在使用 AI 工具來監控員工溝通(新視窗)。
雖然雇主通常會將這些工具包裝為提升生產力的措施，但持續的行為監控引發了嚴重的隱私疑慮 —— 且在某些司法管轄區，這已經越過了法律界線。 使用某些生產力追蹤系統違反了歐盟隱私法，且在義大利等國家屬於違法行為。
在社群平台上
社群媒體是資料最豐富的監視環境之一，身分、關係、溝通和行為皆交織於此。 AI 分析貼文、相片、按讚和網路結構，以推論從興趣到社交連線的所有事物。 由於這些演算法在推薦引擎和審核工具的後台運作，使用者往往無法察覺從其日常活動中所做出的推論有多麼深入。
監視資本主義與人工智慧分析
監視資本主義是一種商業模式，旨在收集您在線上進行的所有活動，並將這些資料轉化為利潤。 人工智慧強化了這一點，使其更容易將來自應用程式、網站、平台和資料經紀商的資料整合為高度詳細的行為分析，用於塑造推薦內容並提供精準投放的廣告。
與國家監視（通常與控制、執法或安全掛鉤）不同，監視資本主義是由利潤所驅動。 其目標是充分了解使用者行為，以影響他們所看到的內容、做出的行為和購買的產品。
在手機與應用程式上
行動裝置因其包含的大量個人資料而顯得尤為暴露。 應用程式經常會收集廣告 ID、精準位置資料、IP 位址以及使用遙測資料，且通常是在您不知情的情況下進行。 隨著時間推移，這些資料可能會暴露您的居住地、工作地、購物、尋求醫療服務以及進行宗教禮拜的場所。
跨網站與廣告技術網絡
每次您造訪網站時，像素和 Cookie 都會默默記錄您的活動，包括您停留了多久以及接下來去了哪裡。 這些資訊會被傳遞到廣告技術公司的網絡中，每家公司都會在您的行為設定檔中添加更多詳細資料。 當廣告出現在您的螢幕上時，您的資料可能已經流經了數十家您從未聽說過的公司。
但除了僅僅向您銷售產品之外，這套相同的基礎設施也可以支援國家級的監視。 美國政府機構也曾向網路廣告經紀商購買位置資料，這說明了商業追蹤系統也可以被重新利用於執法和調查。
透過資料經紀商
資料經紀商透過包括社群媒體、位置和線上活動在內的多個來源，建立關於個人的詳細資料檔案，然後將這些資料出售給第三方，而這通常是在未經上述個人同意的情況下進行的。 這些公司的運作很大程度上是在暗中進行的，但最近的執法行動揭示了這個問題有多麼普遍。 在 2025 年 1 月，聯邦貿易委員會 (FTC) 禁止 Mobilewalla(新視窗) 出售敏感的位置資料，因為發現該公司在數百萬人不知情的情況下非法收集並出售其資料。
在人工智慧工具與助理中
人工智慧平台本身就是這種經濟模式的一環。 視您所使用的工具而定，提示詞、上載的檔案、對話歷史記錄以及技術中繼資料都可能會被儲存、審查或用於訓練模型。 隨著人們越來越多地將人工智慧用於工作、規劃和敏感任務，您的所有對話都可以被收集、監控和變現。
人工智慧會收集多少資料？
人工智慧資料收集的範圍非常龐大且持續增長。 例如，OpenAI 的 GPT-3 模型大約使用了 3,000 億個文字權杖進行訓練，而估計更新的模型則使用了數萬億個權杖。 人工智慧資料收集可以涵蓋從您的臉部、聲音和指紋等生物特徵，到瀏覽習慣、信仰和行為模式等所有內容。
如果您使用人工智慧平台，所收集資料的數量和類型將取決於您的方案和使用情況。 以下是根據隱私權政策，熱門人工智慧工具所收集的資料類型。
| 平台 | 收集的資料類型 |
|---|---|
| ChatGPT | 提示詞、上載的內容、帳號資訊、使用資料和技術資料 |
| Gemini | 文字、語音、檔案、相片、意見回饋、裝置資訊和連線服務環境 |
| Claude | 對話、檔案、意見回饋、帳號詳細資料和技術資料 |
| Grok | 提示詞、與 X 整合的資料（包括 X 貼文和互動）、位置以及技術資料 |
| Meta AI | 提示詞、對話、帳號與個人檔案資訊，以及來自 Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp 的跨應用程式行為資料 |
| Copilot | 提示詞、對話、互動、檔案、個人化設定、語音輸入和使用資料 |
如何減少人工智慧監視和資料收集
雖然要完全杜絕所有形式的監控是不切實際的，但您可以採取以下步驟來減少被收集的個人資料量：
- 避免將敏感的個人、財務、法律、醫療或工作資訊輸入到人工智慧平台，或使其公開可用。
- 如果您使用人工智慧工具或軟體，請仔細檢閱其隱私權政策和預設設定。
- 限制應用程式和瀏覽器的權限，特別是針對位置、麥克風、相機、相片和聯絡人。
- 對於已連線的帳號要保持警惕，因為電子郵件、行事曆、雲端檔案和通訊軟體的整合，都可能會擴大人工智慧工具能夠存取的範圍。
- 選擇預設不會監控、記錄日誌或將您的聊天內容用於訓練的人工智慧工具。
切換至私有 AI 助理
Lumo 專為想要尋找值得信任之 AI 助理的用戶而設計。 Lumo 絕不會使用您的對話進行訓練，亦不會保留任何日誌，以確保您的資料完全私有。 連 Proton 都無法存取。
關於大型語言模型與人工智慧安全的常見問答
- 人工智慧收集資料是否總是會用於訓練模型？
- 我能否阻止公司將我的資料用於人工智慧訓練？
- 是否有不收集資料的 AI 工具？
