近年生成式 AI (GenAI) 已從概念驗證迅速滲透至知識工作者的核心流程，主要應用仍多聚焦於個人助理、代碼生成與資料檢索。
然而，日前 OpenAI 推出「群組聊天」功能，象徵著 GenAI 正式跨越了「個人生產力」的邊界，進入「多人協作與資訊共享」的企業級場景。
從資安架構與技術治理的視角審視，這不僅是功能的更新，更是一場對現有防護體系的挑戰，當 AI 介入多方對話，資料傳輸的安全性、身份權限的界定、輸出內容的可追溯性（Traceability），以及產生資料、知識的所有權歸屬，皆需重新定義。這迫使企業必須從單純的工具使用，升級至對協作流程 (Workflow)、資料治理 (Data Governance) 與風險模型 (Risk Model) 的全面重構。
AI 角色從「工具」升級為「智慧協作節點」
若將傳統的一對一對話視為「個人思維的延伸」，那麼群組聊天模式則可被定義為「集體智慧的整合層」。在此架構下，AI 不再是被動等待指令的終端，而是具備上下文感知能力（Context Awareness）的主動參與者。
現階段的 AI 已經逐漸能解析多方使用者的脈絡，協助釐清觀點差異、識別邏輯矛盾，甚至進行沙盤推演與決策輔助。它從單純的知識檢索者，轉型為會議中的「協作協調者（Facilitator）」。透過對群組訊息的即時可見性，AI 掌握了對話的全域視角，能提供超越單一個體的全局建議。
協作效率增進攻擊面也擴大
此功能對企業的最大價值，在於大幅縮短團隊的「資訊對齊（Information Alignment）」週期。透過統一的對話空間，減少了資訊傳遞過程中的衰減與誤差，加速專案落地。
然而，資訊透明度的提升，同時意謂著攻擊面（Attack Surface）的擴大。若缺乏細緻的權限控管與內容過濾，這項高效工具極可能演變為資料外洩（Data Exfiltration）的破口。特別是對於涉及商業機密、核心技術與客戶個資（PII）的敏感場景，風險尤甚。
因此，當資訊在群組中流動時，企業必須導入資料分級保護的思維，我們會需要先界定哪些資料可被 AI 讀取、哪些必須經過脫敏（Data Masking）處理、哪些屬於絕對隔離區。這不僅是 ISO 27701 相關的隱私合規問題，更是建立「AI 可視範圍與輸出邊界」的治理規範。比起傳統的邊界防禦，生成式 AI 的風險更偏向於邏輯與流程風險，換言之，我們在這部分的防護必須從資料的源頭就開始控管，因此我們習慣且熟悉的個人資料盤點、公司資訊的分級等工作，其實都要陸續完善，才有辦法在 AI 時代做得更好。
建立「人機協作」的防禦縱深
企業在導入 AI 協作時，往往過度關注平台選型，而忽略了流程制度（Process & Policy）的建立。在多人協作環境中，核心挑戰在於「責任歸屬」，也就是誰來定義上下文？誰負責審核 AI 建議？誰來確認最終決策？
若缺乏明確的責任鏈（Chain of Accountability），AI 的產出可能因人為誤用而導致決策偏差。建議企業將資安視為組織文化的一環，並遵循以下三項零信任（Zero Trust）衍生的安全原則：
資料最小化原則 (Data Minimization)：避免一次就把公司全部的大量資料集（Data Sets）丟進去，僅提供任務所需的最小資料集。
職責分離 (Segregation of Duties, SoD)：角色分工明確，明確區分「資訊輸入者」與「結果審閱者」的角色，避免單點盲區。
人機迴路驗證 (Human-in-the-Loop)：AI 輸出不應自動執行動作，最後仍必須經過人工核決（Approval）。
安全治理是 AI 規模化的基石
ChatGPT 的群組功能並非單純的產品更新，而是 AI 進入企業深層協作的轉捩點。當 AI 從輔助工具轉變為流程的一部分，資訊安全、 資料主權與決策責任，在企業端必須更被重視。
具備長期競爭力的團隊，除了能快速導入工具，誰能在安全、透明且可控的架構下駕馭 AI 也是不可忽視的。資安治理不是創新的煞車，而是 AI 應用邁向成熟與規模化的必要條件。
本文題圖由 Google Gemini AI 生成及配圖由 ChatGPT 及 Google Gemini AI 生成
