近年來，從OpenAI的ChatGPT到微軟的Copilot，生成式人工智慧（AI）以驚人的速度滲透到我們的日常生活與商業營運中。這些強大的工具在短時間內吸引了全球上億用戶，其背後的核心驅動力，是對海量資料的「貪婪」渴求。然而，這股勢不可擋的AI浪潮，正與一項行之有年的法律基石——「資料最小化」（Data Minimization）原則，發生劇烈碰撞。這個原則要求企業蒐集、處理的個人資料，必須限制在「必要」的範圍內。當AI的效能取決於資料的廣度與深度時，這項旨在保護個人隱私的「節制」要求，究竟是AI創新的絆腳石，還是防止技術濫用的必要保護傘？這場看似無法避免的衝突，正重新定義全球科技產業的遊戲規則，也為身處AI供應鏈核心的台灣企業與投資者，帶來了前所未有的挑戰與機會。
「資料最小化」原則的全球版圖與核心精神
「資料最小化」並非一個新概念，它的根源深植於全球的個人資料保護法規中。最具代表性的便是歐盟的《通用資料保護規則》（GDPR），它明確規定，處理個人資料應「適當、相關且限於處理目的之必要範圍」。這意味著企業不能再像過去那樣，抱持著「以防萬一」的心態大量囤積用戶資料。這個精神並非要求資料越少越好，而是強調每一次的資料處理都必須有明確、合法的目的，並且在達成該目的的前提下，盡可能減少對個人隱私的侵擾。
這個原則的影響力已從歐洲擴散至全球。在日本，《個人情報保護法》同樣要求企業不得處理超出特定目的所需的個人資料。在美國，雖然聯邦層級尚未有統一的隱私法，但加州、科羅拉多州等多個州級法律也已納入類似的資料最小化要求。回到台灣，我們的《個人資料保護法》雖然沒有完全相同的文字，但其核心精神——要求蒐集資料需有特定目的，且不得逾越目的之必要範圍——與資料最小化原則高度契合。隨著歐盟在2024年正式通過《人工智慧法案》（AI Act），對資料治理的要求將更加嚴格，這股全球性的監管趨勢已然成形。對於以出口為導向的台灣科技業而言，理解並遵循此原則，不再是選擇題，而是攸關市場准入的必考題。
為何AI需要海量資料？解構大型語言模型的「資料飢渴症」
要理解這場衝突的本質，我們必須先探究AI，特別是大型語言模型（LLM）的運作原理。這些模型就像一個求知若渴的學生，其智慧來自於「閱讀」數以億計的文本、圖片和程式碼。它們透過分析這些龐大資料中的統計規律和潛在關聯性，學會理解人類的語言、生成文章、創作圖像。資料的數量與多樣性，直接決定了模型的準確性、創造力以及對世界常識的理解深度。若把AI模型比喻為一位廚師，資料就是食材。食材越豐富、品質越多樣，廚師能烹調出的菜色就越令人驚艷。反之，若食材單一且貧乏，再高明的廚師也難有作為。
這正是美國科技巨頭如Google、OpenAI和Meta不惜投入巨資，從公開網路、授權資料庫等管道搜羅資料的原因。他們需要一個涵蓋人類知識方方面面的資料集，才能訓練出像Gemini或GPT-4這樣通用的基礎模型。然而，這種大規模、甚至可說是無差別的資料抓取行為，很自然地會將大量包含個人姓名、電子郵件、甚至是敏感觀點的個人資料一併納入訓練庫中，這便直接挑戰了「資料最小化」原則所設定的界線。
與此相對，日本的科技企業如富士通（Fujitsu）或日本電氣（NEC），其AI發展更側重於特定產業的解決方案，例如智慧製造或金融風控。它們的資料來源相對聚焦，較少涉及大規模的網路爬取，但同樣面臨如何在特定場景下定義「必要」資料的難題。而台灣的產業結構則呈現出另一種樣貌。以台積電（TSMC）的先進製程和聯發科（MediaTek）的AI晶片設計為例，台灣在全球AI產業鏈中扮演著關鍵的「軍火商」角色，提供驅動AI運算的核心硬體。雖然這類企業較少直接處理終端用戶的個人資料，但隨著AI從雲端走向邊緣裝置（Edge AI），例如搭載AI功能的智慧手機和個人電腦（AI PC），晶片設計與製造商也需要處理更多與裝置性能、用戶行為相關的資料，資料治理的挑戰正逐漸浮出水面。
重新詮釋「必要性」：在創新與風險之間走鋼索
面對AI的「資料飢渴症」，若僵化地將「資料最小化」詮釋為「資料量最少化」，無疑是扼殺了AI的發展潛力。因此，全球監管機構與產業界開始探索一種更具彈性、更符合AI特性的詮釋方式，其核心在於重新定義何謂「必要性」。
首先，我們必須採取「階段性思維」來審視AI的生命週期。在模型「預訓練」（Pre-training）的初期階段，為了讓模型建立對世界的基本認知，使用廣泛且龐大的資料集可能是必要的。這個階段的目的就像是為AI打下通識教育的基礎。然而，當模型進入針對特定應用進行「微調」（Fine-tuning）或正式「部署」（Deployment）的階段時，其所需處理的資料就應該嚴格限制在與該特定任務相關的範圍內。例如，一個用於醫療影像判讀的AI模型，在微調階段就不應再處理與金融交易相關的資料。
其次，一個看似弔詭卻至關重要的觀點是：有時候，為了達成更重要的目標，處理「更多」的個人資料反而是必要的。最典型的例子就是「消除偏見」。如果一個用於企業招聘的AI模型，其訓練資料中缺乏特定族裔或性別的代表性，那麼它很可能會複製甚至放大現實世界中的歧視。為了建立一個更公平、更準確的模型，開發者反而必須刻意去蒐集和處理包含種族、性別等敏感個資在內的更多元化資料。在這種情境下，「必要性」的考量就不再只是資料量的多寡，而是資料是否足以達成公平性、準確性等更高層次的社會價值。這也意味著，企業在進行資料蒐集時，必須進行權衡分析，證明處理這些額外資料所帶來的社會效益（如減少歧視）遠大於對個人隱私構成的潛在風險。
尋找平衡點：企業如何建立負責的AI治理框架
在法規與創新的拉鋸戰中，企業不能只是被動等待監管機構的明確指令，而應主動建立一套健全的內部治理框架，以證明其資料處理的正當性與必要性。這不僅是為了合規，更是為了贏得市場信任的關鍵。
一個有效的策略是積極導入「隱私增強技術」（Privacy-Enhancing Technologies, PETs）。這是一系列旨在最小化個資使用，同時保持資料功用的技術方法。例如，「聯邦學習」（Federated Learning）允許AI模型在用戶的本地裝置（如手機）上進行訓練，只將模型更新的參數回傳至中央伺服器，而非原始資料，從根本上減少了資料的集中化風險。Google在其Android鍵盤預測功能中就應用了此技術。「合成資料」（Synthetic Data）則是利用演算法生成與真實資料統計特徵相似，但不包含任何真實個體資訊的虛擬資料集，可用於模型測試與初步訓練。此外，如「同態加密」（Homomorphic Encryption）等更尖端的技術，甚至能讓企業在加密的資料上直接進行運算，全程無需解密，從而達到最高等級的隱私保護。
除了技術手段，治理策略的跨國比較也饒富意味。美國企業往往採取「先發展，後治理」的模式，在創新上大膽前行，再透過法務團隊應對隨之而來的訴訟與監管壓力。歐洲則奉行「設計即隱私」（Privacy by Design）的理念，要求企業在產品開發之初就將隱私保護納入核心考量，法規遵循是創新的前提。日本企業則傾向於透過產業協會與政府合作，建立共同的產業標準與最佳實踐，尋求一種集體式的合規路徑。對於台灣企業而言，我們應當吸取各方經驗，建立一套敏捷而穩健的治理模式。特別是對於晶片設計與系統廠，應在產品設計階段就提供能支援隱私保護的硬體級解決方案，例如安全執行環境（Trusted Execution Environments），這不僅能幫助客戶合規，更能成為台灣在全球AI供應鏈中新的差異化競爭優勢。
結論：給台灣投資者與企業的啟示
人工智慧與資料最小化原則之間的張力，並非一道孰是孰非的單選題，而是一場動態的平衡藝術。將此原則視為扼殺創新的枷鎖是短視的，因為一個失去信任的技術，終將失去市場。反之，若能將其視為推動負責任創新的催化劑，企業將能在激烈的競爭中脫穎而出。
對於台灣的投資者與企業決策者而言，這場全球性的典範轉移帶來了三點核心啟示。第一，必須將資料治理提升至策略層級。無論是軟體開發商還是硬體製造商，都應建立跨部門的團隊，定期評估AI應用中的資料「必要性」，並將其文件化、流程化。第二，應積極投資並採納隱私增強技術。這不僅是防禦性的合規工具，更是創造新價值的機會，能協助客戶在資料驅動的時代中，安全地釋放資料潛力。第三，台灣應善用其在半導體及硬體製造的全球領導地位。透過開發內建隱私保護功能的晶片與裝置，台灣可以從AI的「軍火庫」升級為AI時代的「信任賦能者」（Trust Enabler），在全球供應鏈中佔據一個更難以取代的策略高地。
總而言之，AI的未來發展，將不再僅僅是演算法與算力的競賽，更是一場關於信任與責任的考驗。「資料最小化」原則為這場考驗劃定了賽道。能夠在這條賽道上靈活應變、穩健前行的企業，才能最終贏得這場變革性的馬拉松。
