Perplexity AI 被控與 Meta、Google 分享用戶個資，再度捲入侵犯隱私官司
一句話版本
Perplexity 又畀人告，今次重點唔係答案準唔準，而係被指喺未充分講清楚同未攞到明確同意之前，將用戶同 AI 對話相關資料傳去 Meta 同 Google，呢件事直接提醒我哋 AI 產品嘅風險核心其實係資料流向同責任歸屬。
點解重要
隱私風險已由抽象變成可訴訟嘅具體行為：今次唔係泛泛而談「AI 可能收集太多資料」，而係指控登入後透過追蹤器把對話同個資交畀第三方，代表只要資料分享鏈條講唔清，產品設計本身就可能變成法律風險。AI 對話內容被視為敏感資料處理場景：用戶同 AI 傾偈往往會講工作、個人需求甚至私密內容，如果平台將呢啲內容當一般網站分析資料處理，法律同用戶期待之間就會出現明顯落差。「有冇登入」同「有冇同意」唔係同一回事：報道提到原告質疑平台未有充分告知亦未取得明確同意，反映產品唔可以將使用服務、接受條款、允許資料共享混為一談。第三方追蹤技術而家係 AI 產品嘅高風險元件：問題唔一定出自模型本身，而係埋喺首頁、登入流程、分析 SDK、廣告追蹤器入面，呢類基礎設施一旦碰到對話資料，後果比傳統網站嚴重得多。法院開始嚴格拆分不同授權邊界：文中提到另一宗相關案件已經檢視「使用者授權」同「平台授權」差異，意思係即使用戶叫 AI 幫手做事，都唔代表服務商可以順便攞到所有延伸權限。平台責任唔會因為有第三方參與而被沖淡：就算資料最後係 Meta 或 Google 存取，爭議焦點仍然會落返喺 Perplexity 點樣設計資料收集與共享機制，顯示整合第三方服務唔等於可以外判責任。Perplexity 已形成「連續爭議」敘事：報道同時提到佢近期已捲入多宗內容、授權、爬取與隱私相關案件，對外界而言，問題唔再似單一失誤，而係公司治理同產品邏輯是否長期偏向踩線。生成式 AI 行業正在被迫面對資料治理帳本：行業擴張得太快時，大家以前先上線再補規則；而家訴訟開始逼企業回答最基本問題，例如資料去咗邊、分享畀邊個、依據係乜。品牌風險可能快過法庭結果出現：即使案件未判，單係「AI 對話可能外流畀大型廣告平台」呢個印象，已足以削弱用戶信任，對依賴高頻互動嘅 AI 產品尤其傷。合規問題會反過來限制產品能力：當 AI 工具直接代用戶執行操作、處理私人資訊時，如果授權模型講唔清，之後好多方便功能都可能因風險過高而無法擴張。
我哋點睇
- 如果我哋做 AI 產品，最先要盤點唔係模型能力，而係整條資料路徑，特別係首頁、登入後頁面、分析工具同任何第三方 SDK，有冇機會接觸到 prompt、回覆、身份資訊。
- 對內部架構嚟講，要假設「AI 對話內容 = 高敏感資料」，唔應默認可以攞去做廣告、追蹤或跨服務分析；技術上最好從收集層已經隔離，而唔係靠事後政策補救。
- 對 OpenClaw 呢類控制系統，呢單新聞再次證明我哋將任務真相放喺本地控制 DB、唔將外部對話渠道當 source of truth 係正確方向；可見效果係就算外部整合出現資料或權限爭議，核心任務狀態同審核鏈都仲係可追蹤、可驗證。