AI於本港企業辦公、商業運營、金融審批、人力招聘等領域日漸普及，多數機構只看重生產力提升，卻忽視背後隱藏的雙重風險：一是中小企普遍存在的數據外洩漏洞，二是無透明機制的算法黑箱，默默影響全港市民的求職、貸款、保險、租住權益。

生產力局首席數碼總監黎少斌引述生產力局最新調查指出，本港絕大部分中小企未設立專職或兼職網絡安全人員，系統更新、權限管理、數據保護、員工培訓等基礎安防工作長期真空。企業推行AI數碼化後，最大的安全隱患並非外部駭客攻擊，而是內部員工私自使用未經公司授權的免費AI工具，這將導致智能危機更加嚴重。\大公報記者 苑向芹、蘇荣

「內部人為疏忽，遠比外部技術攻擊更致命，也是本港企業最普遍的AI安全死穴。」生產力局首席數碼總監黎少斌對《大公報》表示，在全民AI的大潮下，愈來愈多的員工為提升工作效率，將客戶資料、商業機密、項目文件、個人敏感數據直接上傳至公開AI平台。專家指出，此類操作極易導致數據被AI平台收錄訓練，最終造成大規模資料外洩，成為不法分子實施精準詐騙、網絡入侵的素材。

近年香港發生多宗真實私隱外洩個案，暴露本地中小企AI應用的嚴重漏洞。一間負責民生服務的本地中小企員工，為節省工時、快速整理客戶檔案，未經公司批准，擅自將數百名市民的住址、聯絡方式、收入紀錄及服務紀錄等敏感資料，批量上傳至免費生成式AI平台整理報告。相關數據被AI平台後台自動收錄訓練，其後資料外洩，被不法分子用於精準電話詐騙及個人資料盜用。多名市民長期受騷擾，投訴時卻發現企業沒有任何AI使用規範、操作紀錄與數據管控機制，無法溯源、無人問責。

手握大量市民個人資料

黎少斌指出，與數據外洩同樣普遍的，還有「無形的算法審判」：不少市民求職被篩走、貸款被拒、保費被調高，卻從未收到合理解釋，一切皆是AI黑箱自動決策所致。這類隱性風險正隨中小企AI普及日趨氾濫。

現時AI已廣泛應用於本港中小企辦公營運、人力招聘、信貸參考、保險定價及租務審批等場景。根據生產力局與私隱專員公署2024至2025年度聯合AI安全調查，本港超半數中小企已日常使用AI工具提升效率，但多數企業只看重生產力提升，完全忽略數據安全與算法透明的雙重風險，形成「技術走得快、規範跟不上」的失衡局面。相比大型企業完備的防禦體系，中小企已成為本港AI風險的重災區，既存在高頻內部數據洩露風險，亦充斥不透明的算法隱性歧視，直接影響普羅市民的日常權益。

立法會科技創新界議員邱達根直指，本港中小企是AI風險管控的薄弱環節。不少服務普羅大眾的中小企業，手握大量市民個人資料，卻受限於資金、技術、人才短板，無法像大型企業一樣搭建AI防禦體系、開展高頻安全演練。一旦中小企數據洩露，受影響的是全港廣大市民。他建議，數字政策辦公室應優化公共服務平台，向中小企免費提供基礎安防工具、漏洞檢測服務，同時透過政府補貼開辦行業培訓，緩解網安人才短缺問題。

數據外洩的顯性風險，亦加劇了AI算法黑箱帶來的隱性不公，而且長期被社會忽視。現時本港銀行信貸、保險定價、企業招聘、租務審批，普遍引入AI自動評分與篩選機制。算法依託歷史數據運行，會複製甚至放大社會固有偏見，對特定年齡、居住地、消費習慣的市民形成隱性歧視。

AI輔助決策若缺乏適當解釋及可追溯紀錄，可能增加市民了解決策依據及提出異議的困難。香港大學法律學院助理教授關韜睿建議，企業使用AI時，應按用途和風險設置適當的人工覆核安排，並保存必要的操作紀錄，這有助發現問題，亦可為日後釐清責任提供重要依據。

建立「與風險共存」防禦體系

黎少斌建議，中小企需徹底轉變安防思維，拋棄「絕對防禦」的傳統觀念，建立「與風險共存」的新型防禦體系。在無法徹底杜絕入侵的前提下，做好數據加密、定時備份、權限分級，最大程度降低數據外洩與系統被攻破的損失。而成本最低、最有效的第一步，即是指派專人統籌企業網絡安全與AI使用規範。

上述專家不約而同指出，對於普羅市民而言，面對算法無形的「人生審判」，被AI系統作出不利決定時，不應默默接受。市民可主動向企業、金融機構查詢決策依據，保留溝通紀錄，若懷疑個人資料被不當利用、遭遇算法歧視，可向個人資料私隱專員公署求助投訴，維護自身權益。