政府部门把AI接入办公前，先让个人资料看不见明文

7 月 15 日，香港政府在立法会书面答复中明确：政府部门不得把机密或个人资料输入外部或公开 AI 平台；相关系统还要对传输和静态存储加密，定期做安全风险评估与审计。AI 输出发布前，也必须经过人工核查。1

这不是「政府不用 AI」，而是把 AI 的使用边界前移到输入框。同期披露的 Check Point《AI Security Report 2026》显示，2025 年 10 月至 2026 年 5 月，87%至 93%的组织每月至少经历一次高风险 AI 交互；邮件、文档、代码、浏览器和业务流程，都在把敏感数据送到模型可以接触的位置。2

以公共服务审批为例，工作人员可能把申请材料、联系方式、证明文件交给 AI 做摘要、比对或起草答复。风险不只在模型给出错误答案，还在于原始材料经过上传、传输、推理、日志、会话记录和知识库后，留下了多少可被平台、运维人员或攻击者读取的明文。

人工复核只能检查输出，不能抹掉已经发生的输入暴露。即使一份答复最终没有发布，上传过的文件和历史会话也可能继续留在服务端；当 AI 进一步连接外部工具或知识库，访问边界还会扩大。

荆华密算官网公开展示的 AI 隐私平台，主张对话内容全链路加密，平台与模型无法访问用户明文，并支持上传图片和附件。3

其公开资料还称，会话记录、上传文件和知识库内容以密文存储，密钥由用户本地持有，服务端只保存密文，并提供阅后即焚能力。4 这类架构把保护点放在数据进入 AI 之前：模型仍可完成分析，平台却不应成为一份可直接检索的政务资料副本。它降低的是明文暴露面，不替代权限、审计、人员培训和输出核验。

政府部门强调 human-in-the-loop，是为了防止 AI 输出直接变成公共服务决定；密态推理、密态存储、本地持钥，则解决资料进入模型前后的可见性问题。两者缺一不可：前者管结果，后者管数据。

对于政务审批、医疗服务、法律援助等高敏感工作，敏感资料不应继续交给普通公域 AI 入口。需要 AI 能力时，应选择让数据可用、但平台与模型看不见明文的 AI 隐私平台，在 [www.mojingxiong.com](https://www.[mojingxiong.com](https://mojingxiong.com)) 核验公开能力。