截止日期日益紧迫，文档堆积如山，代码审查所需时间似乎也随之变长。如今市场需求比以往任何时候都更为强劲，"比以往更快完成工作"的期望让浏览器标签页里唾手可得的AI辅助工具变得难以抗拒。
问题在于，"浏览器标签页里唾手可得"通常意味着ChatGPT，而ChatGPT意味着OpenAI的服务器，OpenAI的服务器则意味着你专有的运动控制算法，或客户的机密信息，已不再完全属于你自己掌控。
2023年，三星工程师因将机密半导体代码和内部会议记录直接粘贴到ChatGPT中而意外泄露，由此成为新闻焦点。三星随后在内部禁用了该工具。多数机器人企业尚未经历过类似的危机时刻，而有些企业甚至没有从这家科技巨头的失误中吸取教训。
真正流出的是什么
日常工作负荷的密集程度是最大的问题所在。调试代码、起草客户集成规范、汇总数月的竞品研究、整理内部测试结果的文档——所有这些工作都有理由让人想求助于AI助手，而所有这些工作所涉及的信息，一旦落入错误之手都会造成实质性损害。
此外，AI正在改变客户对"快速交付"的期望标准。
OpenAI的服务条款规定，除非用户通过企业设置主动选择退出，否则提示词内容可用于改进其模型，而许多使用免费版或标准版账户的员工根本无法访问这一设置。"政策存在"与"团队知晓该政策并已正确配置"之间的差距，正是大多数信息暴露风险产生的根源。
责任疑云
未经明确授权便通过消费级AI产品传输客户数据，可能构成违约，或违反企业在项目启动前签署的保密协议条款。
还有一个行业特定的角度。为医疗保健或关键基础设施建造机器人的公司，无论数据泄露是否出于故意，都须遵守相关数据监管规定。"工程师使用了免费聊天机器人"这种说辞，往往站不住脚。
这种风险暴露通常是隐性的，直到事情败露才会显现。当工程师将一份电路图粘贴进聊天机器人时，不会有任何警报响起。企业察觉此事，往往是在客户发现问题之后，或是在竞争对手的产品显得异常相似之时。
(出人意料地)显而易见的解决方案
转向以隐私优先架构构建的ChatGPT替代方案，能够显著改变风险状况。由于这类平台不会将用户数据用于训练目的，工程师依然能获得他们所期望的生产力提升，却不必承受相应的负面影响。
落实这一方案的理由往往比阐述安全问题的理由更简单。相比向工程师解释为什么他们的工作流程需要改变，"我们因法务团队提出警示而转换平台"这种内部沟通显然更容易进行。
Q&A
Q1：机器人企业使用ChatGPT有哪些风险？
A：工程师若将专有算法、客户机密信息或内部测试数据直接粘贴进ChatGPT，这些信息可能被用于训练模型，导致机密泄露，进而违反合同或保密协议条款。
Q2：为什么三星工程师使用ChatGPT引发了问题？
A：2023年三星工程师不慎将机密半导体代码和内部会议记录粘贴到ChatGPT中，造成信息泄露，三星随后在内部禁用了该工具。
Q3：企业该如何降低AI使用带来的信息泄露风险？
A：转向以隐私优先架构构建的ChatGPT替代方案是较为有效的解决办法，这类平台不会将用户数据用于训练，能让员工在获得AI生产力优势的同时避免信息泄露风险。
