先講結論：別把外部 AI 當私人保險箱

如果你把密碼、API 金鑰、機密合約或別人的個資貼進 DeepSeek V4，風險不只在於有沒有人「偷」。重點是：你已經把這些內容送到一個外部系統，而該系統可能處理使用者提供的內容 。

實用規則很簡單：凡是你不願意交給外部供應商處理的資料，就不要輸入。

DeepSeek 政策中列出的資料類型

DeepSeek 的隱私政策涵蓋其服務相關的個人資料處理 。來源中的另一份政策版本則列出使用服務時可能收集的具體類別 ，包括：

• 帳號資料：例如適用時的出生日期、使用者名稱、電子郵件或電話號碼，以及密碼 。
• 使用者輸入：包括文字輸入、提示詞、上傳檔案、回饋、聊天紀錄，或你提供給模型與服務的其他內容 。
• 聯絡 DeepSeek 時提供的資料：例如客服訊息中的內容，或身分證明等資料 。

日常使用時最需要留意的是第二類。很多人註冊帳號時會注意信箱與密碼，卻容易忽略提示詞、附件和對話內容本身可能更敏感；尤其是當你複製了公司內部資料、客戶資訊、系統紀錄或第三方個資時。

不應該貼上或上傳哪些內容

既然提示詞、上傳檔案、回饋與聊天紀錄可能屬於服務可收集的使用者輸入 ，就應避免輸入任何機密、受法規保護、難以撤回，或屬於第三方的資料。

具體來說，不要貼上或上傳：

• 密碼、恢復碼、雙重驗證碼、工作階段權杖；
• API 金鑰、雲端憑證、資料庫連線字串、基礎架構機密；
• 公司內部文件、合約、薪資表、商業計畫、未公開簡報或機密材料；
• 銀行、稅務、信用卡或敏感帳務資料；
• 醫療紀錄或健康相關資料；
• 第三方的姓名、電子郵件、電話、地址、身分識別碼或其他個人資料；
• 專有程式碼、內部提示詞、商業策略、營業秘密。

這並不等於說 DeepSeek 一定會不當使用這些資料。意思是，一旦送出，資料就不再只存在於你自己的環境裡。

專業使用時，你也要對輸入內容負責

DeepSeek 的使用條款寫明，使用者需對提交到服務的所有 Inputs 以及相應 Outputs 負責；提交 Inputs 時，也代表使用者聲明自己具備提交這些 Inputs 所需的權利、授權與許可 。

這在工作情境尤其重要。把客戶資料、內部客服工單、公司文件、私有程式碼或第三方個資複製進 AI 工具，可能造成隱私、合規、合約或公司內規上的問題；即使你的目的只是請它幫忙摘要、改寫或除錯。

使用前先檢查隱私控制

DeepSeek 在其模型機制與訓練方法文件中表示，使用者可以查詢基本服務資訊、選擇不將資料用於模型訓練，並刪除歷史資料等 。

不過，看到文件中有這些說法，不代表你使用的每一個入口、帳號或產品版本都一樣清楚。只要內容稍微敏感，使用前就應該確認：

1. 是否有排除資料用於模型訓練的選項；
2. 該排除選項是只適用於未來對話，還是也涵蓋既有資料；
3. 是否可以刪除聊天紀錄；
4. 上傳檔案是否會隨聊天紀錄一併刪除；
5. 設定是否同時適用於網頁版、App、API，或只適用於其中一部分。

換句話說，文件中提到有控制權是一回事；你實際使用的介面、帳號與產品設定是否完整支援，仍要逐項檢查。

降低風險的做法

最有效的原則是資料最小化：只提供完成任務所必需的內容。

1. 先匿名化再貼上

把姓名、電子郵件、電話、地址、內部編號、公司名稱等，改成 客戶 A、公司 B、[電子郵件]、[電話] 這類占位符。若模型不需要知道真實身分，就不要提供真實身分。

2. 給片段，不給整份文件

如果你只是想檢查一個條款、一段文字或一個程式錯誤，就只擷取那一小段。不要為了方便把整份合約、整個專案或完整資料表上傳。

3. 附件上傳前先清理

準備一份刪除版，移除註解、修訂紀錄、檔案中繼資料、內部路徑、隱藏欄位與不必要的個資。不要直接使用原始檔，除非你確定其中所有內容都可以交給外部服務處理。

4. 測試用途與工作用途分開

不要在同一個帳號裡混用個人實驗、工作資料與敏感素材。若只是測試功能，使用虛構資料會降低出錯時的影響。

5. 不小心貼了憑證，就立刻輪替

如果你曾貼上密碼、API 金鑰、存取權杖或基礎架構機密，應盡快變更、撤銷或輪替。刪除聊天紀錄在可用時或許能降低歷史紀錄中的暴露，但不應是處理外洩憑證的唯一動作；DeepSeek 文件也只是表示使用者可以刪除歷史資料 。

如果已經送出敏感資料，該怎麼辦

處理方式取決於資料類型：

• 密碼、權杖或 API 金鑰：立即變更、撤銷或輪替。
• 第三方個人資料：記錄分享了哪些內容，並依照你的組織隱私流程處理。
• 內部或機密文件：若適用，通知資安、法務或合規負責人。
• 聊天紀錄：檢查刪除選項，因為 DeepSeek 表示使用者可以刪除歷史資料 。
• 資料用於訓練：尋找 DeepSeek 所稱可排除資料用於模型訓練的設定 。

最後判斷

根據目前來源，沒有足夠基礎說 DeepSeek V4「一定會偷你的資料」。但有足夠理由保持警覺：DeepSeek 可處理與其服務相關的個人資料 ，而來源中的政策版本列出，提示詞、上傳檔案、回饋與聊天紀錄等使用者輸入可能被收集 。

比較穩妥的做法，是把 DeepSeek V4 視為外部 AI 服務。凡是機密、個人、受規範、屬於企業資產，或一旦外流就難以補救的資料，都不要直接貼上。

先講結論：別把外部 AI 當私人保險箱

如果你把密碼、API 金鑰、機密合約或別人的個資貼進 DeepSeek V4，風險不只在於有沒有人「偷」。重點是：你已經把這些內容送到一個外部系統，而該系統可能處理使用者提供的內容 。

實用規則很簡單：凡是你不願意交給外部供應商處理的資料，就不要輸入。

DeepSeek 政策中列出的資料類型

DeepSeek 的隱私政策涵蓋其服務相關的個人資料處理 。來源中的另一份政策版本則列出使用服務時可能收集的具體類別 ，包括：

• 帳號資料：例如適用時的出生日期、使用者名稱、電子郵件或電話號碼，以及密碼 。
• 使用者輸入：包括文字輸入、提示詞、上傳檔案、回饋、聊天紀錄，或你提供給模型與服務的其他內容 。
• 聯絡 DeepSeek 時提供的資料：例如客服訊息中的內容，或身分證明等資料 。

日常使用時最需要留意的是第二類。很多人註冊帳號時會注意信箱與密碼，卻容易忽略提示詞、附件和對話內容本身可能更敏感；尤其是當你複製了公司內部資料、客戶資訊、系統紀錄或第三方個資時。

不應該貼上或上傳哪些內容

既然提示詞、上傳檔案、回饋與聊天紀錄可能屬於服務可收集的使用者輸入 ，就應避免輸入任何機密、受法規保護、難以撤回，或屬於第三方的資料。

具體來說，不要貼上或上傳：

• 密碼、恢復碼、雙重驗證碼、工作階段權杖；
• API 金鑰、雲端憑證、資料庫連線字串、基礎架構機密；
• 公司內部文件、合約、薪資表、商業計畫、未公開簡報或機密材料；
• 銀行、稅務、信用卡或敏感帳務資料；
• 醫療紀錄或健康相關資料；
• 第三方的姓名、電子郵件、電話、地址、身分識別碼或其他個人資料；
• 專有程式碼、內部提示詞、商業策略、營業秘密。

這並不等於說 DeepSeek 一定會不當使用這些資料。意思是，一旦送出，資料就不再只存在於你自己的環境裡。

專業使用時，你也要對輸入內容負責

DeepSeek 的使用條款寫明，使用者需對提交到服務的所有 Inputs 以及相應 Outputs 負責；提交 Inputs 時，也代表使用者聲明自己具備提交這些 Inputs 所需的權利、授權與許可 。

這在工作情境尤其重要。把客戶資料、內部客服工單、公司文件、私有程式碼或第三方個資複製進 AI 工具，可能造成隱私、合規、合約或公司內規上的問題；即使你的目的只是請它幫忙摘要、改寫或除錯。

使用前先檢查隱私控制

DeepSeek 在其模型機制與訓練方法文件中表示，使用者可以查詢基本服務資訊、選擇不將資料用於模型訓練，並刪除歷史資料等 。

不過，看到文件中有這些說法，不代表你使用的每一個入口、帳號或產品版本都一樣清楚。只要內容稍微敏感，使用前就應該確認：

1. 是否有排除資料用於模型訓練的選項；
2. 該排除選項是只適用於未來對話，還是也涵蓋既有資料；
3. 是否可以刪除聊天紀錄；
4. 上傳檔案是否會隨聊天紀錄一併刪除；
5. 設定是否同時適用於網頁版、App、API，或只適用於其中一部分。

換句話說，文件中提到有控制權是一回事；你實際使用的介面、帳號與產品設定是否完整支援，仍要逐項檢查。

降低風險的做法

最有效的原則是資料最小化：只提供完成任務所必需的內容。

1. 先匿名化再貼上

把姓名、電子郵件、電話、地址、內部編號、公司名稱等，改成 客戶 A、公司 B、[電子郵件]、[電話] 這類占位符。若模型不需要知道真實身分，就不要提供真實身分。

2. 給片段，不給整份文件

如果你只是想檢查一個條款、一段文字或一個程式錯誤，就只擷取那一小段。不要為了方便把整份合約、整個專案或完整資料表上傳。

3. 附件上傳前先清理

準備一份刪除版，移除註解、修訂紀錄、檔案中繼資料、內部路徑、隱藏欄位與不必要的個資。不要直接使用原始檔，除非你確定其中所有內容都可以交給外部服務處理。

4. 測試用途與工作用途分開

不要在同一個帳號裡混用個人實驗、工作資料與敏感素材。若只是測試功能，使用虛構資料會降低出錯時的影響。

5. 不小心貼了憑證，就立刻輪替

如果你曾貼上密碼、API 金鑰、存取權杖或基礎架構機密，應盡快變更、撤銷或輪替。刪除聊天紀錄在可用時或許能降低歷史紀錄中的暴露，但不應是處理外洩憑證的唯一動作；DeepSeek 文件也只是表示使用者可以刪除歷史資料 。

如果已經送出敏感資料，該怎麼辦

處理方式取決於資料類型：

• 密碼、權杖或 API 金鑰：立即變更、撤銷或輪替。
• 第三方個人資料：記錄分享了哪些內容，並依照你的組織隱私流程處理。
• 內部或機密文件：若適用，通知資安、法務或合規負責人。
• 聊天紀錄：檢查刪除選項，因為 DeepSeek 表示使用者可以刪除歷史資料 。
• 資料用於訓練：尋找 DeepSeek 所稱可排除資料用於模型訓練的設定 。

最後判斷

根據目前來源，沒有足夠基礎說 DeepSeek V4「一定會偷你的資料」。但有足夠理由保持警覺：DeepSeek 可處理與其服務相關的個人資料 ，而來源中的政策版本列出，提示詞、上傳檔案、回饋與聊天紀錄等使用者輸入可能被收集 。

比較穩妥的做法，是把 DeepSeek V4 視為外部 AI 服務。凡是機密、個人、受規範、屬於企業資產，或一旦外流就難以補救的資料，都不要直接貼上。