向人工智能聊天机器人提供个人信息的 5 个潜在危险

毫无疑问，人工智能正在彻底改变世界。大型语言模型（LLM）的爆炸式增长，尤其是自2022年底OpenAI推出ChatGPT以来，已经使人工智能成为数亿用户熟悉的工具。

由于人工智能聊天机器人能够在很多情况下提供支持、建议甚至陪伴，它很快就不仅被用于搜索信息或工作，还被用作“伴侣”。

越来越多的人与人工智能分享他们生活中的隐私，包括敏感数据。但是，就像社交媒体一样，泄露过多信息可能会带来意想不到的后果。以下是需要谨慎的五个理由。

1. 数据泄露对安全构成威胁

数据泄露不仅是一种技术风险，也直接威胁个人隐私和安全。事实上，网络安全正成为数字经济中增长最快的领域之一，其危害也日益严重。

据美国联邦调查局（FBI）统计，仅2024年，网络犯罪相关事件造成的损失就超过160亿美元，比上一年增长了33%。网络欺诈和个人数据泄露是三大最常见的犯罪类型之一。

令人担忧的是，只有约 24% 的生成式人工智能计划能够完全抵御网络攻击，如果用户过于自由地共享信息，则会面临高风险。

事实上，数据泄露事件屡见不鲜，例如2023年5月，ChatGPT就发生数据泄露事件，近10万用户的敏感信息被泄露，导致平台暂停运营。

同年，《纽约时报》的一组记者在一次测试中发现他们的个人信息被泄露。这些事件清楚地提醒我们，向人工智能聊天机器人发送个人身份数据永远不是一个安全的选择。

2. Deepfake 可能成为冒充诈骗的工具

与人工智能工具共享个人信息不仅会增加数据泄露的风险，还会引发更复杂的威胁：深度伪造欺诈。如今，许多人定期将照片上传到人工智能编辑服务，从美化照片到创建全新图像，却很少考虑后果。

这种便利无意中为坏人提供了原材料，让他们制作深度伪造、经过数字处理的图像或视频，使角色看起来正在做或说一些从未发生过的事情。

这项技术越来越难以检测，能够欺骗普通用户和基本的验证系统。因此，网络犯罪分子可以轻易利用它来冒充、诈骗、勒索或严重损害个人声誉。

虽然完全基于个人身份数据构建的深度伪造技术仍然罕见，但利用泄露数据重现逼真声音和图像的能力已成为一种生存威胁。当用户的私人数据落入不法之徒之手时，这种情况尤其危险，为越来越难以控制的欺诈行为创造了机会。

3. 人工智能聊天机器人的记忆力超乎你的想象

数字时代的一条不成文规则是“互联网永远不会忘记”。这不仅适用于谷歌搜索和社交媒体帖子，也适用于与人工智能聊天机器人的对话。

许多人认为，按下“删除”键后，数据就永远消失了。然而，实际情况要复杂得多。例如，OpenAI 表示，只有当用户删除整个帐户时，ChatGPT 对话才会在 30 天内从系统中“硬删除”。对于继续使用 ChatGPT 的用户，特定的对话无法从历史记录中永久删除。

美国北卡罗来纳大学的一项研究表明，从大型语言模型中删除数据是可能的，但几乎无法验证。这意味着聊天机器人能够记住的信息比用户意识到的还要多。

当个人信息长期存储时，一旦发生数据泄露、有针对性的网络攻击，或者仅仅是服务提供商的政策发生变化，风险就会大大增加。在这种情况下，对用户来说后果可能极其严重。

4. 为人工智能聊天机器人提供学习数据可能会侵犯您的知识产权

现代人工智能系统由机器学习算法驱动，这些算法依靠数百万个数据集来发现模式并生成适当的响应。值得注意的是，这种学习过程不会在人工智能部署后停止，对话、互动或内容上传过程中的用户数据可以成为模型持续改进的“原材料”。

这意味着你提供的任何信息，即使是无意的，都有可能被用于训练人工智能。2024年末，社交网络领英（LinkedIn）承认使用用户数据训练人工智能工具，引发了一阵批评。在遭到强烈反对后，该公司被迫添加了一个供用户选择退出的选项，但实际上，很少有人知道这一点或主动调整。

LinkedIn 也不例外。Meta 也从 Facebook 和 Instagram 挖掘数据，而亚马逊则利用与 Alexa 的对话来开发其模型。这些后果可能导致严重的知识产权侵权，因为人工智能生成的作品有时会过多地带有作家和艺术家的个人印记，使其面临在数字平台上被“抄袭”的风险。这引发了许多集体诉讼，并引发了创意界的抗议浪潮。

5.人工智能聊天机器人可以利用你的个人信息来对付你

与人工智能共享个人数据的风险不仅包括侵犯知识产权，还包括大型语言模型可能产生的偏见。由于这些工具是基于海量数据进行训练的，它们很容易受到社会偏见的影响，从而导致歧视性的决策或建议。

乔治城大学隐私与技术中心估计，一半的美国成年人的图像都被记录在执法部门的面部识别数据库中。

与此同时，非裔美国人占被监禁人口的近40%。当这些数据被输入人工智能系统时，算法在识别嫌疑人，或将人脸与文本或图像描述进行匹配时，很容易出现偏差。

风险不仅限于安全，人工智能技术还应用于筛选求职者、批准贷款或租房，并且可以完全反映隐藏的偏见。

亚马逊在发现性别歧视后于2015年被迫停止其自动招聘系统。这表明，尽管个人难以控制人工智能训练数据，但谨慎分享信息仍然是防止技术偏见的必要途径。