圖像提示

圖像提示是一種對生成式AI模型下達指令的模式，使用者提供一張參考圖像，讓AI依據該圖像的風格、構圖、顏色或主體內容來生成新的圖像。此技術起源於擴散模型（Diffusion Models）的進展，旨在提供比純文字提示更直觀、更豐富的控制能力。在風險管理體系中，圖像提示被視為一個新興的風險來源。其使用必須符合ISO/IEC 42001（人工智慧管理系統）對AI系統生命週期的風險評估要求。若提示圖像包含可識別個人的臉部特徵，則其處理行為受到《個人資料保護法》第5條與第6條規範，企業需具備明確的法律依據方可使用。相較於文字提示主要引發的偏見或不當言論風險，圖像提示更直接關聯到版權侵權、營業秘密洩漏與個人肖像權的法律風險，因此需要更嚴格的輸入端管控措施。

企業可透過建立系統性管理流程，將圖像提示安全地整合至營運中。第一步為「建立資產盤點與使用政策」，依據ISO/IEC 27001附錄A.5.12對資訊進行分類，明確定義何種類型的圖像（如：公開素材、內部文件、客戶資料）被允許或禁止作為提示詞，並制定員工使用規範。第二步為「導入技術性監控與過濾」，部署內容過濾系統，自動掃描上傳的提示圖像是否包含公司浮水印、原始碼、人臉等敏感資訊，防止機敏資料外洩。第三步為「風險評鑑與應變演練」，採用NIST AI風險管理框架（AI RMF）定期評估圖像提示可能造成的法律與商譽風險，並模擬資料外洩事件進行應變演練。例如，一家台灣IC設計公司導入此流程後，成功阻擋了超過50次工程師使用產品設計圖作為提示詞的行為，將營業秘密外洩風險降低了90%以上，並順利通過ISO 27001年度審核。

台灣企業導入圖像提示主要面臨三大挑戰。第一，「法規適用的模糊性」：台灣《著作權法》的「合理使用」原則在AI生成領域尚無明確判例，企業難以評估使用受版權保護的圖像作為提示詞的法律風險。第二，「營業秘密保護的技術缺口」：多數企業依賴的公有雲AI服務，其資料處理流程不透明，員工若上傳含有核心技術的設計圖作為提示詞，可能構成《營業秘密法》所禁止的洩漏行為。第三，「中小企業資源限制」：建置私有化AI模型或採購具備輸入過濾功能的企業級AI服務成本高昂，中小企業難以負擔。對策上，企業應優先建立「最小權限使用政策」，預設禁止使用任何非公開圖像作為提示詞。其次，應加強全員資安教育，特別針對研發與設計部門，強調圖像提示的潛在風險。最後，可考慮採用提供明確資料處理協議的企業級AI解決方案，或在內部建立一個經「去識別化」處理的安全圖像庫供員工使用。預計在3-6個月內完成政策導入與初步教育訓練，可有效控制主要風險。

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