AI 技術的應用日益廣泛，但個資保護成為重要議題。AI 系統透過機器學習、自然語言處理等技術分析個人數據，提供智能服務，但不當使用可能導致隱私洩漏、數據濫用與法規違反。AI 使用個資的主要風險包括數據洩漏與駭客攻擊、未經授權存取、模型訓練隱私風險及 AI 偏見。
數據洩漏可能導致用戶個資遭惡意利用，如詐欺、身份盜用，甚至影響個人信用評級。未經授權存取則可能讓敏感資料落入不當使用者手中，影響企業信譽與用戶信任。此外，AI 模型的訓練數據若無妥善處理，可能導致隱私資訊在模型中殘留，進而被攻擊者反向解析，導致個資外洩。同時，AI 系統的決策可能受到數據偏差影響，導致歧視或不公平結果，例如招聘 AI 可能基於歷史數據對某些族群產生偏見。企業與開發者可透過多種技術來降低這些風險，如資料去識別化、聯邦學習、差分隱私、區塊鏈與存取控制技術。
資料去識別化可確保個人數據無法直接與特定用戶關聯，而聯邦學習則允許 AI 在用戶本地端進行數據訓練，減少數據傳輸與集中存儲的風險。差分隱私則透過在數據中加入噪音，使攻擊者難以從模型輸出推測原始數據，而區塊鏈技術可確保數據存取透明且不可竄改，提高數據安全性。存取控制機制則可確保只有授權人員與 AI 模型能夠存取敏感數據，減少未經授權的數據存取風險。
法規方面，GDPR、CCPA、PIPL 及 ISO/IEC 27701 都針對 AI 個資管理提出明確規範，如要求企業提高數據處理透明度、提供用戶數據可攜權與刪除權，以及制定明確的數據保護政策，違規企業將面臨高額罰款。企業應確保 AI 訓練數據合規性，定期進行隱私風險評估，提升 AI 隱私保護能力，提供用戶隱私控制選項，如允許用戶選擇是否提供數據進行 AI 訓練，並建立數據洩漏應對計畫，以減少潛在損害。AI 的發展雖提升數據利用便利性，但同時帶來個資保護挑戰。未來應透過更強化的加密技術、隱私保護 AI 模型與法規框架，使 AI 應用在安全與隱私保護間取得最佳平衡，確保技術發展與數據安全並行。