隨著大型語言模型(Large Language Models, LLMs)逐漸成為各類AI產品與系統的核心技術，其應用範圍已從單純的文字生成，延伸至客服輔助、文件分析、搜尋推薦與程式碼撰寫等多元場景。在這樣的背景下，如何理解並評估LLM所帶來的隱私風險，已成為AI治理中不可忽視的重要議題。特別是對一般具備基礎LLM認知的讀者而言，隱私問題往往被簡化為資料是否外洩，然而在AI系統中，隱私的內涵其實更加複雜。
依據AI產品與系統評測中心的定義，隱私是指個人免於被入侵，或被透過有限的觀察而獲得其個體事實的權利。這些個體事實可能包含身體狀況、個人資料、行為模式，甚至信用與社會關係。這一定義特別指出，即使僅透過有限資訊的觀察，只要能推導出與特定個人相關的事實，就可能構成隱私衝擊。這樣的觀點，對於理解大型語言模型的隱私性尤為關鍵。
大型語言模型在建構過程中，必須讀取大量資料進行訓練與分析，藉此學習語言結構與語意關聯。正因如此，模型在學習整體語言模式的同時，也可能接觸到與個人相關的資訊。即便這些資料並非刻意蒐集，或已經過初步處理，仍存在模型在特定情境下，記住或重現某些個體特徵的可能性。這使得LLM的隱私議題，並不僅限於資料是否被保存，而是延伸到模型如何內化與使用資訊。
在模型實際運作的推論與生成階段，隱私風險往往更加隱晦。大型語言模型具備將零散資訊進行語意整合的能力，因此即使使用者只提供有限線索，模型仍可能透過統計關聯與語境推理，生成與特定個體高度相關的內容。這種由有限觀察推導個體事實的情況，正好呼應了評測中心對隱私的核心定義，也凸顯了 LLM與傳統資訊系統在隱私風險上的本質差異。
值得注意的是，AI系統中的隱私並非單純的有或沒有，而是一個程度性的問題。不同的應用方式、不同的資料來源，以及不同的使用情境，都可能造成隱私衝擊程度的顯著差異。因此，將隱私風險進行分級，是進行有效風險評估與管理的必要步驟。透過分級，可以判斷模型在何種條件下可能對個體造成實質影響，以及這種影響是否具有可重現性與擴散性。
例如，在僅處理去識別化且無法回推個體的資料時，隱私衝擊相對有限；但若模型在特定提示或多次互動下，能逐步拼湊出某個人的行為特徵或身分輪廓，則其隱私風險便顯著提高。這類風險並不一定來自單一次輸出，而是來自模型長期累積資訊與推論能力所產生的效果。
透過隱私衝擊的分級與評估，AI產品與系統的管理者便能更有系統地掌握風險，並依據不同風險等級，採取相應的設計、測試與管理措施。這樣的做法，不僅有助於保護個人免於不當的資訊推導與侵擾，也能避免過度簡化隱私議題，導致創新與治理之間的失衡。
總結而言，大型語言模型的隱私性，並非單一技術問題，而是一項需要持續評估與管理的風險議題。理解隱私如何在AI模型的訓練與推論過程中產生，並透過分級方式掌握其衝擊程度，是建立可信任AI產品與系統的重要基礎。唯有在清楚定義與審慎治理的前提下，LLM的能力才能在保障個人權益的同時，為社會帶來實質價值。