18. 若企業使用第三方 AI API(如 OpenAI、Claude、Gemini 等)，協助處理內部資料，為避免敏感資訊遭模型記憶或進一步分析，應優先採 取下列哪一種作法？
(A) 啟用 Zero-Retention 模式或採用具企業資安保障的 API 服務
(B) 使用虛擬機建立隔離環境，以模擬匿名資料操作流程
(C) 將原始數據進行視覺化轉換，以避免直接暴露文本內容
(D) 將輸入資料轉換為向量嵌入後，再傳輸至語言模型進行處理

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統計： A(255), B(53), C(19), D(18), E(0) #3645723

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#6986955
正確答案是：(A) 啟用 Zero-R...
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這道題所需用到的觀念及其延伸:   一...


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這題的正確答案是：

(A) 啟用 Zero-Retention 模式或採用具企業資安保障的 API 服務

專業解析

作為 AI 規劃師，這是我們在協助企業進行「AI 治理 (AI Governance)」時最重要的第一道防線。

1. 為什麼是 (A)？

  • Zero-Retention (零留存) / Stateless (無狀態)： 這是指 API 供應商承諾在處理完請求後，不會在伺服器端保存您的數據，或者保存時間極短且僅用於除錯，絕不用於模型訓練。

  • 企業級協議 (Enterprise Agreement)： 如 Microsoft Azure OpenAI Service 或 OpenAI Enterprise 版，其服務條款 (SLA) 明確規定：「客戶的數據不會被用來訓練基礎模型」。這從法律與技術層面確保了資料的隔離性與安全性，是目前業界公認最有效的解法。

2. 為什麼其他選項不可行？

  • ❌ (B) 使用虛擬機建立隔離環境：

    • 虛擬機 (VM) 只能保護「發送端」的環境安全。一旦你呼叫了 API，資料就離開了你的虛擬機，傳輸到了第三方的伺服器。如果對方會紀錄資料，你的虛擬機再安全也沒用。

  • ❌ (C) 將原始數據進行視覺化轉換：

    • 這是一種「資料混淆」手段，但會導致 AI 無法運作。語言模型 (LLM) 需要讀取文字才能分析。如果你把文字變成圖片，除非使用多模態模型（這依然涉及資料傳輸），否則模型根本看不懂，也就無法協助處理內部資料。

  • ❌ (D) 將輸入資料轉換為向量嵌入 (Vector Embeddings) 後再傳輸：

    • 技術限制： 目前主流的生成式模型 (如 GPT-4) 的 Chat/Completion API 接口，主要是接收「文字 (Text)」而非直接接收「向量」。

    • 風險仍在： 即便是 Embedding API，向量本質上仍是數據的語意壓縮，若被惡意還原或利用，仍有洩漏風險。重點依然在於服務商是否承諾「不儲存、不訓練」。

規劃師觀點：企業實戰策略

在導入 AI 時，建議採取 「資料分級 + 混合架構」：

  1. 機密資料 (如個資、財務)： 優先使用 本地部署 (On-Premise) 的開源模型 (如 Llama 3)，完全斷網運行。

  2. 一般公務 (如郵件潤飾)： 使用 企業版 API (Option A)，並簽署 DPA (資料處理協定)。

  3. 脫敏處理 (Sanitization)： 在發送資料給 API 前，先透過程式腳本自動將敏感關鍵字（如姓名、身分證號）替換成亂碼。

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