先講結論：通知必須直接點名 AI 用途

當企業需要依照新加坡《個人資料保護法》（PDPA）取得同意，才能使用個人資料開發或改進生成式 AI 模型時，通知內容應直接指出這項 AI 特定用途。

換句話說，「新產品開發」等一般性描述，不能充分說明大規模模型訓練或微調的實際用途。

不過，這套指引屬於諮詢性質，並不是一項全面禁止 AI 訓練的獨立禁令。它是在 PDPA 架構下，說明企業應如何履行資料保護義務；在某些情況下，PDPA 的例外規定仍可能允許企業毋須取得同意便使用資料。其中一個重要例子，是符合條件的公開可得個人資料可用於 AI 開發。

一份合格的 AI 專屬通知要交代什麼？

通知的目的，不只是告訴用戶「資料會被處理」，而是讓用戶理解產品用途，以及資料如何進入整個 AI 開發流程。PDPC 所提出的方向包括說明：

• 模型的功能，以及開發模型的原因
• 使用哪些類別的個人資料，例如聯絡資料、交易或位置資訊、影像，或聲音錄音
• 資料如何對模型作出貢獻，而不只是籠統地說資料會被處理
• 如何選擇退出或撤回同意，並提供實際、合理易用的操作指示

PDPC 關注的，是用戶作出決定時能否真正看懂，而不是企業是否把某句話埋在數十頁私隱政策裡。建議的呈現方式包括在產品內顯眼位置展示通知，或設立專門網頁。

例子：用聲音資料開發文字轉語音功能

假設一家公司正在開發文字轉語音功能，較清楚的通知應該說明：企業會使用客戶的聲音錄音訓練模型，而這些錄音可協助模型辨識不同的語音模式。

這種說法，明顯比單純寫「資料將用於產品改進」具體得多。

「通知」不等於「已取得同意」

企業最需要分清楚的一點，是告知用戶將會發生什麼事，與建立使用資料的合法依據，並不是同一回事。

按照 PDPA 的一般框架，企業通常須先通知個人資料收集、使用或披露的目的，並取得同意；除非適用法定例外。

最終指引進一步釐清了在需要取得同意時，通知應包含的內容：企業必須明確說明預定的 AI 模型開發用途。

但這並不代表所有 AI 訓練都必然需要用戶作出明確、積極的同意。實際答案取決於適用的 PDPA 例外規定，包括與公開可得資料有關的規則。

對企業而言，實際做法是為每一個訓練資料集獨立記錄法律依據：

• 清楚的 AI 專屬通知，不能取代法律要求的同意；
• 同意也不能從過於籠統、未能描述實際 AI 用途的文字中推定出來。

草案階段留下的三個關鍵問題

在諮詢階段，PDPC 的提案之所以引起關注，部分原因是一些與日常營運直接相關的問題，並未能從最初的通知要求中一目了然地找到答案。

是否每種情況都必須取得明確同意？

草案並未清楚表示，所有生成式 AI 訓練情境都必須取得用戶積極而明確的同意。它反而引發了幾個問題：什麼時候可以採用退出機制？什麼時候可以援引 PDPA 的既有例外？

最終指引對同意及例外的處理，反而凸顯了「法律依據」的重要性。企業不應把 AI 專屬通知說成是任何情況下都能取代同意的萬用方案。

資料先匿名化，就不需要 AI 專屬通知嗎？

草案也未完全消除另一項疑問：如果個人資料在訓練前已經匿名化，AI 專屬通知的要求是否仍然適用？

關鍵在於資料是否仍可與特定個人連結，以及企業採用什麼匿名化方法、如何驗證並記錄處理結果。現有報道不足以支持「只要把資料標示為匿名化，所有問題便自動消失」的說法。

企業仍應按資料內容及實際處理方式逐一評估，而不能只依賴資料集名稱作結論。

用戶拒絕 AI 訓練，企業可以拒絕提供服務嗎？

另一個尚未完全解決的問題，是銀行、保險公司、平台或其他服務提供者，能否在個人拒絕資料被用於 AI 訓練時，拒絕提供服務或令服務無法使用。

這涉及「紙面上的選擇」與「現實中的代價」之間的落差。即使企業提供退出選項，如果拒絕後要承受重大成本，用戶的選擇是否仍然具備實質意義，便值得討論。

通知要求可以提高透明度，但本身並不能回答公平性、服務存取權，或個人與服務提供者之間議價能力不對等的所有問題。

為什麼智慧裝置也被納入這場私隱討論？

PDPC 對生成式 AI 的關注，與更廣泛的資料保護問題相連：有些產品會在用戶或旁人不易察覺的情況下收集資料。

圍繞 PDPC 委員 Denise Wong 工作重點的報道，提到智慧眼鏡、智慧手錶，以及掌紋掃描支付系統等裝置。

這些產品可能涉及面部特徵、指紋、聲音資料及掌靜脈紋等敏感資訊。報道所提到的風險包括秘密錄音或錄影、生物識別資料外洩或遭濫用，以及利用智慧眼鏡偷拍考試材料或其他資訊以協助作弊。

新加坡數碼發展及資訊部（MDDI）亦曾回應有關智慧眼鏡視覺提示的問題，以及裝置是否會在附近人士並非使用者的情況下，收集他們的生物識別或環境資料。

背後的共同問題，是「有沒有真正讓人知情並作出選擇」。一盞不易察覺的錄影指示燈，或一份藏在說明文件深處的裝置政策，未必能讓旁人實際理解正在發生什麼，更未必給予他們合理的選擇機會。

企業現在應該做什麼？

在新加坡開發或部署生成式 AI 系統的企業，可把這套指引視為資料治理清單：

1. 把每個資料集對應到具體 AI 用例。 分清楚資料是用於訓練、微調、測試、監測，還是其他用途。
2. 選定並記錄 PDPA 法律依據。 說明是否需要取得同意，或是依賴哪一項法定例外。
3. 改寫籠統的通知文字。 如果個人資料會用於開發或改進生成式 AI 模型，便應直接寫明。
4. 交代資料類別與模型功能。 讓用戶理解企業使用哪些資料，以及這些資料協助模型完成什麼工作。
5. 讓選擇真正可操作。 清楚說明如何退出或撤回同意，並記錄企業如何處理相關要求。
6. 獨立審視連網及 AI 裝置。 智慧眼鏡、穿戴式裝置、相機及生物識別系統，可能涉及非直接使用者的通知與同意問題。

新加坡這次的方向，重點不是全面禁止企業將個人資料用於生成式 AI，而是要求這種用途變得可見、具體，並且有清楚可辨識的法律依據。

最終指引縮小了傳統私隱通知與現代 AI 開發之間的落差；但如何讓用戶作出真正有意義的選擇，以及如何處理敏感資料和被裝置間接收集的旁人資料，仍會是企業與監管機構要面對的治理難題。

先講結論：通知必須直接點名 AI 用途

當企業需要依照新加坡《個人資料保護法》（PDPA）取得同意，才能使用個人資料開發或改進生成式 AI 模型時，通知內容應直接指出這項 AI 特定用途。

換句話說，「新產品開發」等一般性描述，不能充分說明大規模模型訓練或微調的實際用途。

不過，這套指引屬於諮詢性質，並不是一項全面禁止 AI 訓練的獨立禁令。它是在 PDPA 架構下，說明企業應如何履行資料保護義務；在某些情況下，PDPA 的例外規定仍可能允許企業毋須取得同意便使用資料。其中一個重要例子，是符合條件的公開可得個人資料可用於 AI 開發。

一份合格的 AI 專屬通知要交代什麼？

通知的目的，不只是告訴用戶「資料會被處理」，而是讓用戶理解產品用途，以及資料如何進入整個 AI 開發流程。PDPC 所提出的方向包括說明：

• 模型的功能，以及開發模型的原因
• 使用哪些類別的個人資料，例如聯絡資料、交易或位置資訊、影像，或聲音錄音
• 資料如何對模型作出貢獻，而不只是籠統地說資料會被處理
• 如何選擇退出或撤回同意，並提供實際、合理易用的操作指示

PDPC 關注的，是用戶作出決定時能否真正看懂，而不是企業是否把某句話埋在數十頁私隱政策裡。建議的呈現方式包括在產品內顯眼位置展示通知，或設立專門網頁。

例子：用聲音資料開發文字轉語音功能

假設一家公司正在開發文字轉語音功能，較清楚的通知應該說明：企業會使用客戶的聲音錄音訓練模型，而這些錄音可協助模型辨識不同的語音模式。

這種說法，明顯比單純寫「資料將用於產品改進」具體得多。

「通知」不等於「已取得同意」

企業最需要分清楚的一點，是告知用戶將會發生什麼事，與建立使用資料的合法依據，並不是同一回事。

按照 PDPA 的一般框架，企業通常須先通知個人資料收集、使用或披露的目的，並取得同意；除非適用法定例外。

最終指引進一步釐清了在需要取得同意時，通知應包含的內容：企業必須明確說明預定的 AI 模型開發用途。

但這並不代表所有 AI 訓練都必然需要用戶作出明確、積極的同意。實際答案取決於適用的 PDPA 例外規定，包括與公開可得資料有關的規則。

對企業而言，實際做法是為每一個訓練資料集獨立記錄法律依據：

• 清楚的 AI 專屬通知，不能取代法律要求的同意；
• 同意也不能從過於籠統、未能描述實際 AI 用途的文字中推定出來。

草案階段留下的三個關鍵問題

在諮詢階段，PDPC 的提案之所以引起關注，部分原因是一些與日常營運直接相關的問題，並未能從最初的通知要求中一目了然地找到答案。

是否每種情況都必須取得明確同意？

草案並未清楚表示，所有生成式 AI 訓練情境都必須取得用戶積極而明確的同意。它反而引發了幾個問題：什麼時候可以採用退出機制？什麼時候可以援引 PDPA 的既有例外？

最終指引對同意及例外的處理，反而凸顯了「法律依據」的重要性。企業不應把 AI 專屬通知說成是任何情況下都能取代同意的萬用方案。

資料先匿名化，就不需要 AI 專屬通知嗎？

草案也未完全消除另一項疑問：如果個人資料在訓練前已經匿名化，AI 專屬通知的要求是否仍然適用？

關鍵在於資料是否仍可與特定個人連結，以及企業採用什麼匿名化方法、如何驗證並記錄處理結果。現有報道不足以支持「只要把資料標示為匿名化，所有問題便自動消失」的說法。

企業仍應按資料內容及實際處理方式逐一評估，而不能只依賴資料集名稱作結論。

用戶拒絕 AI 訓練，企業可以拒絕提供服務嗎？

另一個尚未完全解決的問題，是銀行、保險公司、平台或其他服務提供者，能否在個人拒絕資料被用於 AI 訓練時，拒絕提供服務或令服務無法使用。

這涉及「紙面上的選擇」與「現實中的代價」之間的落差。即使企業提供退出選項，如果拒絕後要承受重大成本，用戶的選擇是否仍然具備實質意義，便值得討論。

通知要求可以提高透明度，但本身並不能回答公平性、服務存取權，或個人與服務提供者之間議價能力不對等的所有問題。

為什麼智慧裝置也被納入這場私隱討論？

PDPC 對生成式 AI 的關注，與更廣泛的資料保護問題相連：有些產品會在用戶或旁人不易察覺的情況下收集資料。

圍繞 PDPC 委員 Denise Wong 工作重點的報道，提到智慧眼鏡、智慧手錶，以及掌紋掃描支付系統等裝置。

這些產品可能涉及面部特徵、指紋、聲音資料及掌靜脈紋等敏感資訊。報道所提到的風險包括秘密錄音或錄影、生物識別資料外洩或遭濫用，以及利用智慧眼鏡偷拍考試材料或其他資訊以協助作弊。

新加坡數碼發展及資訊部（MDDI）亦曾回應有關智慧眼鏡視覺提示的問題，以及裝置是否會在附近人士並非使用者的情況下，收集他們的生物識別或環境資料。

背後的共同問題，是「有沒有真正讓人知情並作出選擇」。一盞不易察覺的錄影指示燈，或一份藏在說明文件深處的裝置政策，未必能讓旁人實際理解正在發生什麼，更未必給予他們合理的選擇機會。

企業現在應該做什麼？

在新加坡開發或部署生成式 AI 系統的企業，可把這套指引視為資料治理清單：

1. 把每個資料集對應到具體 AI 用例。 分清楚資料是用於訓練、微調、測試、監測，還是其他用途。
2. 選定並記錄 PDPA 法律依據。 說明是否需要取得同意，或是依賴哪一項法定例外。
3. 改寫籠統的通知文字。 如果個人資料會用於開發或改進生成式 AI 模型，便應直接寫明。
4. 交代資料類別與模型功能。 讓用戶理解企業使用哪些資料，以及這些資料協助模型完成什麼工作。
5. 讓選擇真正可操作。 清楚說明如何退出或撤回同意，並記錄企業如何處理相關要求。
6. 獨立審視連網及 AI 裝置。 智慧眼鏡、穿戴式裝置、相機及生物識別系統，可能涉及非直接使用者的通知與同意問題。

新加坡這次的方向，重點不是全面禁止企業將個人資料用於生成式 AI，而是要求這種用途變得可見、具體，並且有清楚可辨識的法律依據。

最終指引縮小了傳統私隱通知與現代 AI 開發之間的落差；但如何讓用戶作出真正有意義的選擇，以及如何處理敏感資料和被裝置間接收集的旁人資料，仍會是企業與監管機構要面對的治理難題。