2025 年，AI 不再只是科技圈的熱門字，它已經悄悄走進各行各業，成為企業提升效率的「必備工具」。 DeepSeek 憑藉程式碼生成的高效率與超高性價比，迅速在市場上佔據一席之地；ChatGPT 則以強大的自然語言處理能力，從內容創作到客戶服務，幾乎無所不能。 然而，當這些 AI 工具為我們帶來巨大便利的同時，潛藏的資安風險也不容忽視。
對台灣的企業主和 IT 主管來說，如何在享受 AI 帶來的好處時，同時把資安風險和法規遵循考慮進去，這絕對是刻不容緩的重要課題。
本文將深入解析這兩大 AI 模型的資安風險、全球監管趨勢，並提供企業最關鍵的資安評估與策略建議，幫助您在 AI 浪潮中，做出最明智的選擇。
AI 的發展勢不可擋，正以驚人速度改變世界，深刻影響我們的日常生活與商業模式。在這波巨大變革中，DeepSeek 和 ChatGPT 各自代表了不同的崛起路徑，但也共同面臨越來越棘手的資安考驗。
DeepSeek 憑藉令人驚訝的「超高性價比」迅速崛起。據業界估算，它的開發成本僅約 600 萬美元，相較於 ChatGPT 等頂級模型動輒破億美元的投入，成本優勢非常明顯。特別在程式碼生成和資料處理方面，DeepSeek 展現出卓越的效率與精準度，對技術導向的企業來說，吸引力十足。
更棒的是，DeepSeek 採用開源模型（如 DeepSeek-R1 與 V3），這意味著開發者能自由存取、修改甚至重新部署它的程式碼。這種開放性雖然帶來高度的彈性與客製化空間，降低了企業導入 AI 的門檻，但它也像一把雙面刃，讓潛在的資安風險變得更加複雜。
由 OpenAI 開發的 ChatGPT，可以說是大型語言模型領域的領頭羊。它憑藉強大的自然語言能力，已經在內容創作、圖文設計、客戶互動等許多領域站穩腳步。從最初單純的文字生成，到現在 GPT-4o 模型實現的多模態功能（支援文字、圖像、語音），ChatGPT 正不斷拓展應用範圍，成為企業行銷、客服、研發等各環節不可或缺的智慧助手。
許多大型企業，特別是那些對合規性與服務穩定度要求很高的產業，也將 ChatGPT 視為首選。OpenAI 陸續推出的企業級解決方案，像是 ChatGPT Enterprise，更提升了市場對它在安全與效能方面的信心。
然而，不論是 DeepSeek 或 ChatGPT，當這些 AI 模型的能力不斷提升、應用範圍越來越廣時，它們所面臨的資安挑戰也跟著升級。資料外洩、模型被有心人士濫用、惡意提示注入等問題，早已不是電影情節，而是真實發生、且持續演進的資安威脅。
對企業來說，AI 確實能帶來巨大的生產力提升，但更重要的是，怎麼確保這些智慧工具本身，不會反過來變成資安破口？這已經是導入 AI 時最關鍵的考量了。資安，早已不是可有可無的額外選項，而是企業推動 AI 發展的根本。
DeepSeek 儘管憑藉成本優勢在市場上快速竄紅，但它在資安方面的問題，也引發業界不少討論。特別在雲端安全、隱私保護以及提示注入防護上，DeepSeek 都暴露不少需要盡快解決的潛在漏洞。
資安界對 DeepSeek 的疑慮，是從實際案例開始的。在 2023 年，紐約資安公司 Wiz 的報告就指出，DeepSeek 因為雲端資料庫「未加密」與「配置錯誤」，導致超過百萬筆敏感資料外洩，內容包含使用者的聊天記錄、API 密鑰和後端系統日誌。這起事件直接暴露了 DeepSeek 在雲端安全管理上的漏洞，大幅增加了資料被盜用或系統遭惡意攻擊的風險。
資安專家們不免擔憂，DeepSeek 畢竟是個較新且快速更新的開源模型，它的漏洞修復速度可能相對慢。這種修補延遲，恐怕會讓駭客有更充裕的時間進行大規模資料竊取或發動勒索攻擊，對企業來說，無疑是顆不定時炸彈。
DeepSeek 另一個令人擔憂的地方，是它的伺服器主要設在中國。這表示它必須遵守中國的《2017 年網路安全法》與《2021 年資料安全法》等法規。這不僅意味著企業與個人使用者的資料（像是聊天記錄、鍵盤模式、IP 位址等）在特定情況下，可能被要求與中國政府共享，更讓跨國企業對資料主權和監控問題產生深層疑慮。
NPR 曾報導，DeepSeek 會蒐集使用者的電子郵件、電話號碼與生日等個人資訊，但資料保留期限卻只以「必要時間」籠統說明，缺乏明確標準。這種不透明性讓許多國際企業卻步。耶魯大學學者 Samm Sacks 更曾警告，這些可能被政府存取的資料，甚至有被用於國家級網路釣魚攻擊或情報蒐集的風險。這不單只是企業資安問題，更升高到國家安全與地緣政治的敏感議題了。
在模型安全方面，DeepSeek 面對提示注入攻擊的防護能力，特別讓人憂心。Cisco 的資安調查指出，DeepSeek 的模型在應對這類攻擊時，防護能力明顯不足，惡意攻擊者能輕易繞過安全限制，誘導 AI 生成惡意程式碼、勒索軟體或深度偽造內容。
Enkrypt AI 的測試進一步發現，DeepSeek 較容易受到第三方惡意操控，甚至可能被用於生成有害資訊或自動化網路攻擊，對網路安全構成潛在威脅。此外，社群平台上也有使用者反應，DeepSeek 的內容生成受限於中國的網路審查機制，對於涉及敏感議題（例如 1989 年天安門事件）的問題，往往無法給出正面回應。這不僅影響 AI 應用的中立性，也可能限制了企業在全球市場的多元化應用。
| 風險類別 | 簡要說明 | 潛在影響 |
|---|---|---|
| 資料外洩 | 雲端配置錯誤，百萬筆資料外洩。 | 敏感資料曝光、勒索。 |
| 隱私/資料主權 | 受中國法規控管，資料可能被政府共享。 | 資料監控、合規性問題。 |
| 提示注入 | 防護弱，容易生成惡意內容。 | 惡意程式碼、假資訊。 |
| 內容審查 | 受中國審查，資訊可能不中立。 | 應用受限、資訊偏頗。 |
OpenAI 打造的 ChatGPT，因為具備強大的多模態功能和企業級安全特性，廣受好評，但即使架構相對成熟，也並非無懈可擊。在資料外洩、隱私爭議與模型濫用等方面，ChatGPT 仍面臨不斷需要改進的資安挑戰。
在身份驗證系統的安全方面，ChatGPT 也曾面臨考驗。例如，2023 年，暗網駭客曾聲稱竊取約 2000 萬組 OpenAI 使用者憑證，包括電子郵件與密碼。儘管 OpenAI 並未全面證實這次事件的真實規模，但這項傳聞，足以凸顯它在身份驗證系統上的潛在漏洞。
Cybersecurity Dive 等資安媒體紛紛示警，提醒企業使用者，如果未能有效啟用雙重認證（2FA）或單一登入（SSO）等安全機制，帳戶恐怕會面臨被盜用的風險。這提醒我們，即使是領先的 AI 服務供應商，企業端也務必做好使用者身份的安全管理。
ChatGPT 的隱私政策允許蒐集使用者輸入的內容、設備資訊與 IP 位址。而它的記憶功能，雖然本意是為了提升使用者體驗，但也可能無意間記錄下私人對話，讓使用者對隱私感到擔憂。儘管 Al Jazeera 指出，ChatGPT 的資料蒐集範圍與 DeepSeek 相似，但 OpenAI 在政策透明度上相對較高，而且允許使用者選擇不讓資料用於模型訓練。
然而，對於免費版使用者來說，圖像與語音資料的發布可能延遲，這增加了未經授權存取的風險。特別是在企業環境中，如果沒有妥善管理，這些資料處理方式恐怕違反像是 GDPR（歐盟通用資料保護條例）或 CCPA（加州消費者隱私法案）等嚴格的資料保護法規。
在 AI 業界，關於智慧財產的爭議也層出不窮。OpenAI 就曾指控 DeepSeek 未經授權，利用 ChatGPT 的輸出內容進行模型蒸餾，這等於是拿競爭對手的成果來訓練自己的模型，也引發了激烈的智慧財產權糾紛。哈佛法學院的 Louis Tompros 曾分析，DeepSeek 可能透過頻繁查詢 ChatGPT 的 API，取得 ChatGPT 產生的內容來訓練模型。
這類事件不只顯現出 AI 模型產出的內容可能被第三方濫用的問題，也間接增加了資安威脅。當企業使用 ChatGPT 處理機密業務時，如何確保 AI 產出的內容不會被不當利用，已成為一個必須關注的課題。
相較於 DeepSeek，ChatGPT 在提示注入防護方面，表現確實更穩定。OpenAI 的封閉模型加上嚴格的安全措施，讓它更不容易被「越獄」，生成有害內容的風險也相對較低。TechTarget 等媒體也普遍認為，ChatGPT 的安全防護能有效抵禦大部分的提示注入攻擊。
不過，這不代表 ChatGPT 就能掉以輕心。面對越來越精密的攻擊手法，仍有可能繞過現有的防護。因此，就算企業使用 ChatGPT，也需要提高警覺，持續關注它的安全更新與最新做法。
| 風險類別 | 簡要說明 | 潛在影響 |
|---|---|---|
| 使用者憑證外洩 | 曾有駭客宣稱竊取憑證，身份驗證系統漏洞。 | 帳戶盜用、未經授權存取。 |
| 隱私資料蒐集 | 記憶功能可能記錄私人對話，資料處理有延遲。 | 隱私洩露、違反資料保護法規（GDPR）。 |
| 模型濫用 | 產出內容可能被第三方「模型蒸餾」或不當利用。 | 智慧財產權糾紛、間接資安威脅。 |
| 提示注入 | 防護較佳，但高階攻擊仍可能突破。 | 特定情況下可能生成有害內容。 |
進入 2025 年，DeepSeek 和 ChatGPT 因為資安與隱私問題，正面臨全球多國政府的禁用或限制。這不只反映了各國對 AI 潛在風險的警惕，也為企業在全球市場的 AI 應用策略，帶來了新的挑戰。
由於 DeepSeek 涉及雲端漏洞、資料監控風險，且受中國法規約束，多國政府已對其採取限制或禁用措施：
雖然 ChatGPT 面臨的禁令不如 DeepSeek 廣泛，但各國政府與企業仍因合規與資料保護需求，採取了部分限制：
觀察 DeepSeek 和 ChatGPT 兩者面臨的監管差異，我們可以發現，DeepSeek 的禁用主要源自中國背景、資料跨境傳輸風險，以及透明度不足，西方國家尤其警惕它潛在的情報蒐集功能。而 ChatGPT 的限制則更聚焦在資料隱私與法規遵循，特別是在受嚴格法規（如 GDPR）約束的地區。
這股全球性的監管風暴清晰地傳達一個訊息：在 AI 時代，資料主權與信任已成為國家與企業決策的關鍵因素。企業在導入 AI 技術前，必須充分理解各國法規與自身業務的合規要求，並將供應鏈的資安風險納入策略考量。
面對 DeepSeek 和 ChatGPT 各自應用優勢與資安挑戰，企業到底該怎麼選，才能做出最符合自身需求的決定？以下提供一套綜合考量資安、功能、成本與法規遵循的決策框架，幫助您在 2025 年的 AI 浪潮中，穩健布局並做出最佳決策。
| 風險類別 | DeepSeek（風險較高） | ChatGPT（風險較低，但仍需警惕） |
|---|---|---|
| 資料外洩 | 雲端配置錯誤，百萬筆資料外洩。 | 曾有使用者憑證外洩傳聞，但相對有較完善的安全機制。 |
| 隱私保護 | 受中國法規影響，資料可能被政府共享，透明度低。 | 符合 GDPR/CCPA，企業資料不訓練模型，但記憶功能存在隱私疑慮。 |
| 提示注入 | 防護弱，惡意程式碼、有害內容生成風險高。 | 防護較強，但高階攻擊仍可能突破。 |
| 模型濫用 | 開源特性易遭惡意利用，或生成不實資訊。 | 產出內容可能被第三方「模型蒸餾」或不當利用。 |
| 監管與地緣政治 | 中國背景導致多國政府禁用，跨境業務風險高。 | 禁用範圍較小，合規性高，但仍受部分隱私規範影響。 |
| 面向 | DeepSeek | ChatGPT |
|---|---|---|
| 主要優勢 | 成本低、開源，尤其擅長程式碼生成。 | 多模態、應用領域廣泛，且易於企業系統整合。 |
| 典型應用 | 資料分析、程式碼開發、產品研發。 | 內容創作、客戶服務、行銷推廣、多語言應用。 |
| 成本 | 非常低廉（API 約 $0.0008/千 token） | 相對較高（API 約 $0.004/千 token） |
| 部署彈性 | 可本地部署、資料掌控度高。 | 主要為雲端服務、與微軟生態系整合。 |
| 適用企業 | 適合預算有限、或技術導向的企業。 | 適合大型、重視法規遵循，或需要生態系整合的企業。 |
選擇 AI 工具並沒有一體適用的答案，關鍵在於仔細評估企業自身的核心需求與風險承受度。你不妨自問以下問題：
DeepSeek 開源彈性高、價格實惠；ChatGPT 功能強大、整合便利，各有優勢。但不論選擇哪一套工具，資安都是企業導入 AI 時最不能忽視的關鍵。
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