生成式 AI 的資安筆記 ── 工程師、專案經理的使用注意事項

即使我們知道生成式 AI 的答案可能會出現幻覺和錯誤，但許多人在遇到問題時，比起 Google 找答案，開始會先試試看能否靠 AI 工具直接產生最終解答。

然而，「想直接產生最終解答」這個想法，很容易導致隱私資料外洩。

使用 Google 時，我們通常會用關鍵字搜尋；但使用 AI 工具時，你可能會直接把整包資訊餵進去。

不要把隱私資料洩露給 AI 已經是老生常談，因此這篇文章想從「如何安全使用」的角度出發（以線上 AI 工具來討論，目前本地的 AI 工具尚未成熟）。

如果你是工程師

如果用過 AI 輔助撰寫程式，你肯定在「優化現有程式碼、解決 Bug、撰寫新功能…」等日常工作中感受到無比的快感。

但在做這些日常工作時，請遵循以下原則：

1. 不要提供敏感資訊：一些比較敏感的數據、變數、函式、商業邏輯千萬不要無腦上傳。
2. 將任務最小化：把任務拆解到最小邏輯，不要提供完整的程式碼，僅提供必要部分進行輔助。
3. 避免使用來路不明的 AI 工具：隨著 AI 工具爆炸式成長，有些工具可能帶有惡意程式，請選擇知名度高且評價良好的工具。
4. 審查生成結果：AI 的回應可能表面上看起來是對的，但實際上有漏洞；你需要具備判斷對錯的能力，並且設計對應的單元測試確保邏輯正確。
5. 遵循公司使用政策：公司如果有 AI 工具的使用規範，請務必遵守。

如果你是專案經理、產品經理

我知道專案經理跟產品經理的職責不同，但很多公司都把這兩個職位給合併了。

因此他們的工作就被「專案時程、專案規格、大量會議」給淹沒，每天都需要花大量的時間來完成這些文書作業；許多人為了提升效率，可能會將這些工作交給 AI 代勞。

但把任務交給 AI 前，請先注意自己是否把敏感的資訊一併上傳了：

1. 專案時程規畫：避免提到具體的專案名稱、里程碑等資訊，建議將這些名詞模糊處理，把 AI 時程規劃當成發想來使用。
2. 關鍵技術、負責人名單：如果這些資訊被上傳且被逆向解讀，可能造成嚴重風險。
3. 有敏感資訊的會議紀錄：請 AI 整理會議記錄很方便，但需確保使用的工具有完善的保密協議與對應的罰則，並選擇業界知名度高的工具。

結語

在合理的範圍內使用 AI 輔助工作，肯定能加速作業效率。

但如何避免隱私資訊外洩，真的就需要透過教育訓練培養大家的資安意識。

凡走過必留下痕跡，我們沒辦法得知對方拿到資料後會做什麼事；而且有時並不是這些大公司做了什麼事，而是被第三方攻擊導致資料外洩，比如你登入的帳號被盜（可透過啟用雙重驗證 2FA 降低這類風險）。

這篇文章並不是要大家停止使用 AI 工具，而是提醒大家不要完全無視風險提供隱私資訊。

筆者自知學識淺薄，如果有更好的方案，歡迎留言討論、分享。

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