拼圖式隱私侵擾：大型語言模型如何透過生活細節肉搜出「你是誰」？

文：李逸元（國立台灣大學電機工程博士，現任台大資訊工程學研究所元一網宇永續研究中心主任研究員，並於國立陽明交通大學、國立中央大學兼任授課）蕭國振（出身刑事司法實務體系，現為法律系博士生、大專院校兼任講師，具法學與工學雙碩士背景）十九世紀末，攝影與報刊讓私人生活更容易被記錄、複製與傳播。1890年，美國法律學者薩繆爾‧華倫（Samuel D. Warren）與路易斯‧布蘭岱斯（Louis D. Brandeis）發表〈隱私權〉（The Right to Privacy），主張法律應保護私人生活免於不當公開。當時令人擔憂的，是私人影像與消息突然進入大眾視野。今天，人們主動在網路留下文字，卻未必預見這些文字日後會被拼湊成自己的身分。有人使用假名在論壇談工作，提及任職產業與參與過的專案；隔了幾個月，又寫下搬家、求職或就醫的經歷。各篇貼文都沒有署名，分開閱讀難以確認作者。將文字彙整，再與公開履歷比對，原本分散的生活片段極可能指向本人。資料未必是祕密，串接後卻揭露了發文者原先沒有打算公開的身分關係。在2026年第35屆USENIX安全研討會（USENIX Security Symposium）上，賽蒙‧勒門（Simon Lermen）、弗洛里安‧特拉梅爾（Florian Tramèr）等人撰寫的論文〈Large-scale online deanonymization with LLMs〉被正式發表並收錄。研究團隊選取338名曾在Hacker News帳號與LinkedIn串接的使用者進行測試。他們將這些人的發文整理成摘要，並隱去姓名、帳號等直接線索，讓AI代理程式上網尋人。結果成功辨識出226人。這些受測者原本公開過跨平台連結，不能據此推論其他匿名帳號也同樣容易被辨識。不過，實驗指出，即使移除姓名等直接識別資訊，發文中的個人經歷與生活細節，仍能成為AI追查真實身分的線索。為研究大規模資料庫配對，團隊另設計「先搜尋、後推理」的分階段流程。系統先從貼文整理生活經歷與職涯輪廓，透過語意向量搜尋縮小候選範圍，再由大型語言模型推理，比對專案經歷、活動時序與其他細節。冷門研究題目、任職產業或搬遷年份，分開看未必足以辨識本人，合起來能大幅提高辨識成功率。搜尋負責找出「誰最像」，推理則檢驗「是不是他」，證據不足便放棄判斷。研究還將多名Reddit使用者各自不同時期的發言切成兩份，測試重新配對能力。這項實驗顯示過去仰賴人工閱讀與比對的工作，如今已有自動化處理的可能。在開放網路代理程式實驗中，研究團隊估計每份檔案的辨識成本約為1至4美元。追查成本降低，原本仰賴資料分散與調查耗時所維持的網路隱匿性，也面臨新的考驗。零散資料經串接後足以描繪個人，臺灣的憲法解釋早已注意到這項風險。司法院釋字第603號審查國家強制蒐錄指紋時，確認資訊隱私權受憲法第22條保障，人民有權決定資料如何揭露、知悉與控制其使用，並更正錯誤記載。理由書也提醒，即使資料並非私密敏感，與其他資訊結合成詳細個人檔案後，仍須評估其侵害程度。釋字第689號則從公共場域的跟追與新聞採訪出發，指出人在公共場所，仍得在符合社會通念且期待已表現於外的範圍內，要求私人活動不受持續侵擾。兩案雖未直接處理網路帳號配對，卻提供了共同的提醒，資料曾經公開，仍須檢視累積、串接與使用後對個人造成的影響。實體跟追與網路資料串接雖然方式不同，都涉及個人的生活被他人長期掌握。片段資訊曾經公開，不代表當事人同意他人將其彙整成完整的人物檔案。隱私權所保障的，除了祕密不被揭露，還包括個人對資料如何被串接與使用的知悉及控制。這種對資料串接與使用的保障，在《個人資料保護法》中也有依據。第2條第1款涵蓋直接或間接可識別自然人的資料，同條第4款將為建立或利用個資檔案所為的「連結」列為處理。匿名貼文與公開履歷經比對後，若能指向特定人，便須檢視個資法的適用。非公務機關蒐集或處理時，仍須有特定目的。主張資料屬當事人自行公開或其他已合法公開者，須符合第19條第1項第3款；主張取自一般可得來源者，須符合第7款及其重大利益但書。兩者均受第5條的誠信、必要範圍及與蒐集目的正當合理關聯的要求拘束。從蒐集貼文、跨平台比對，到建立身分對照表、公開配對結果或轉交他人，各環節可能分別構成蒐集、處理或利用，須依行為主體、追查目的、資料性質與使用方式判斷合法性。非公務機關利用第6條第1項所列類型以外的個資，超出蒐集之特定目的必要範圍時，須符合第20條第1項但書事由；貼文內容若構成病歷、醫療等第6條列舉資料，須檢驗該條的原則與例外。貼文公開可讀，不代表可以任意串接、找出本人，再將真實身分攤在大眾眼前。跨平台比對找出的身分，若被公開或轉交他人，隱私侵擾便從匿名發言延伸到現實生活。配對錯誤，無關者可能遭到指認；配對正確，也可能打破當事人刻意維持的網路活動與現實身分之間的隔離。模型的猜測不能當成身分證明，正確辨識也不等於可以任意揭露。追查目的、比對依據及結果如何使用，都須接受檢驗。從攝影與報刊揭露私人生活，到AI串接匿名發言、找出真實身分，科技改變了隱私遭受侵擾的方式。當零散貼文足以指向本人，隱私保障便不能只停在姓名是否公開，還須關注資料如何被聚合，以及身分如何被揭露。使用者公開發言，不代表放棄對現實身分與私人生活的保護。延伸閱讀AI審查不能只剩「按確認鍵」：財政部內控要點登場後的責任治理考驗數位身分時代資安危機：比個資外洩更可怕的是，當駭客掌握「成為你」的材料當AI不再是黑箱：CID模型如何重塑人工智慧治理的法律邊界？【加入關鍵評論網會員】每天精彩好文直送你的信箱，每週獨享編輯精選、時事精選、藝文週報等特製電子報。還可留言與作者、記者、編輯討論文章內容。立刻點擊免費加入會員！責任編輯：翁世航核稿編輯：羅元祺