AI训练要单独告知，测试库也不能存真数据：新加坡两则隐私信号

AI 系统的隐私入口，往往不在聊天框，而在「拿去训练」这四个字里。7 月 15 日，ETCIOSEA 报道，新加坡个人数据保护委员会（PDPC）正推动一套建议：企业使用个人数据训练生成式 AI 模型时，应发布专门的 AI 数据通知，不能只用「产品改进」之类的笼统隐私条款。1

PDPC 的咨询文件于 6 月 2 日发布，公众咨询已在 7 月 1 日结束。建议中的通知应说明模型用途、输入的数据类型，以及退出或撤回同意的方式；但是否必须取得明示同意、匿名化数据是否也要通知，仍未定案。23

另一条信号更具体。7 月 3 日，新加坡土地管理局披露，IBM 管理的开发与系统集成测试环境遭未授权访问，约 7 万人的姓名、NRIC 号码和房产地址出现在本应只含模拟、匿名数据的数据集中。该环境与线上业务系统隔离，实时产权和登记系统未受影响；IBM 已撤销相关访问权限，SLA 也通知了个人数据保护委员会。45

对法务团队来说，合同、证据、尽调材料和当事人信息进入 AI 后，数据流至少会经过上传、解析、检索、模型调用、日志和输出。任何一个环节复制了明文，原本的授权边界就可能被悄悄扩大。PDPC 这次把「训练用途是否说清楚」单独拎出来，正是因为通用隐私声明很难覆盖模型迭代、供应商处理和新用途。

企业至少要问三件事：这批材料会不会用于训练或调参？开发、测试和第三方环境是否只使用合成或真正匿名化的数据？模型、平台和日志能否访问明文？

平台公开页面显示，墨镜熊提供法律、医疗、心理、职场、金融、科研等场景，支持密态搜索、上传图片和附件、深度推演；页面称对话内容全链路加密，平台与模型均无法访问明文。6荆华密算官方公众号进一步称，消息在本地加密，传输、计算、推理和返回全程以密文进行。7

这类技术不能替代告知、授权和审计，但能把保护措施前移到数据流本身：高敏材料不必先以明文交给平台和模型，再靠事后删日志补救。对法律、医疗等高敏任务，先确认数据由谁看见、在哪里落地，再选择 AI 工具，往往比事后追查更有用。

在高敏感场景中，优先使用能承接密态数据的 AI 隐私平台，了解产品公开边界后再开始工作：www.mojingxiong.com。