Learning Objectives
- 說明送出給 AI 的資料可能流向哪些地方：回答、對話紀錄、記憶、模型訓練與分享連結。
- 判斷哪些資料可以、哪些須先處理、哪些不可以提供給 AI，並說明理由。
- 以原文查證 AI 對隱私權政策的摘要，並對教育場域的資料蒐集提出關鍵問題。
按下送出之後
你送給 AI 的文字、檔案與圖片，會傳到服務提供者的伺服器上處理。除了產生回答，這些資料還可能：
- 被保存成對話紀錄：讓你之後能回頭看，也讓服務處理問題回報或偵測濫用。
- 被記憶功能記住：例如你的科系、偏好，之後的對話會自動帶入。
- 被用來訓練或改善模型：許多服務提供關閉這項用途的設定，預設值各家不同。
- 因分享連結而公開：任何拿到連結的人都可能看到整段對話。
這幾條路徑彼此獨立：關掉其中一個，不代表其他也關了。下面的動畫用常見的設定示範；實際的設定名稱、預設值與保存期限，以你使用的服務說明為準。
想一想：資料的去向
1.
關閉「協助改善模型」之後，下列哪一項說法最合理？
2.
你把一段含有同學姓名與成績的對話建立了分享連結，貼到班上群組。主要的風險是什麼？
3.
「暫時對話」通常能做到什麼？
第 1 次作答
三種要先想清楚的資料
| 資料 | 為什麼要小心 | 怎麼處理 |
|---|---|---|
| 他人的資料 | 同學的作業、朋友的對話、別人的姓名與聯絡方式。你沒有權利替別人決定交給 AI | 不提供；確有需要時先取得當事人同意，或刪除可辨識身分的資訊 |
| 未公開的內容 | 尚未公開的考題、實習單位的內部文件、研究中的資料 | 不提供，除非取得授權並確認服務的資料用途 |
| 自己的敏感資料 | 病歷、身分證字號、帳號密碼、精確住址 | 可以自己決定，但先遮蔽不必要的識別資訊 |
去識別化是常用的處理方式：刪除或遮蔽姓名、學號、身分證字號等能辨識個人的欄位。但要注意，少數欄位組合起來（例如系級、性別與社團）仍可能認出是誰；如果資料是透過問卷或研究蒐集的，還要確認填答者同意的用途包含這樣的處理。臺灣的《個人資料保護法》規範個人資料的蒐集、處理與利用，你使用 AI 處理他人資料時，同樣在這個範圍內。
教育場域的資料倫理
學校、教學平台或研究計畫蒐集學生資料時，有幾項應當遵守的原則：
- 知情同意：在蒐集之前，清楚說明蒐集什麼、用在哪裡、保存多久，由你決定是否同意。
- 可以撤回：同意之後可以撤回，撤回不應讓你失去其他權益。
- 研究參與不影響成績：課程資料是否用於研究，與成績完全脫鉤；不參與研究，課照上、成績照算。
- 不在教育場域做情緒辨識：歐盟《人工智慧法》禁止在職場與教育機構以 AI 推論個人的情緒（醫療或安全目的除外）。量測學習投入或認知負荷，和推論情緒是兩回事。
遇到資料蒐集時，可以先問三個問題：蒐集哪些資料？用在什麼地方、給誰看？我可以拒絕或撤回嗎？
想一想：處理與倫理
1.
問卷資料刪除了姓名與學號之後，下列哪一項說法最正確？
2.
某課程邀請學生參與研究，下列哪一種做法違反「研究參與不影響成績」的原則？
3.
學校想用鏡頭分析上課時學生的臉部表情，判斷誰「不開心」。依本課所述，這屬於什麼？
第 1 次作答
帶走的習慣
- 送出前先問：這份資料是誰的？已經公開了嗎？
- 他人的資料與未公開的內容，不提供給 AI；自己的敏感資料，先遮蔽不必要的識別資訊。
- 檢查你常用的 AI 服務的資料設定：訓練、記憶、保存、分享，是四件不同的事。
- 政策條款以原文為準；遇到資料蒐集，問清楚「蒐集什麼、用在哪、能不能撤回」。