中大商學院 | 數據安全如何影響企業對AI模型的選擇

AI 發展日新月異，但部分企業選擇審慎觀望，等待更合適的模型面世。

2022 年底，OpenAI 推出 ChatGPT，成為全球人工智能（AI）發展的重要轉捩點。雖然 ChatGPT 一直未有正式在中國推出，但透過 Microsoft Azure 提供的企業服務，以及虛擬私有網絡（VPN）和第三方代理等方式，中國企業仍可在一定程度上接觸和使用這款聊天機械人。

然而，隨着OpenAI 於2024全面撤出中國市場，這扇大門終告關閉。另一家AI 公司Anthropic 於 2023 年推出 Claude，亦從未在中國提供服務。美國 AI 企業逐步遠離中國市場，但其實中國企業對依賴外國 AI 科技亦一直抱審慎態度。

直至2025 年初，中國研發的DeepSeek 面世，轟動一時，中國企業採用 AI 的步伐亦隨之大幅加快。香港中文大學（中大）商學院金融學系教授江文熙指出：「企業採用新科技，並非純粹出於商業考慮，也與國家層面的戰略部署密不可分。」

江教授與同系副教授高振宇，以及復旦大學的任浩瀚、王克敏以及武岳志合作，發表研究論文《AI主權》，分析 2022 年 1 月至 2025 年 6 月期間，中國上市公司與投資者在互動平台上逾 28,000 段對話紀錄。紀錄顯示，投資者經常詢問企業是否已採用或計劃採用特定 AI 模型。

其中ChatGPT 及 DeepSeek 的討論度遠高於其他 AI 模型，而兩者推出後，企業採用 AI 的比例都出現飆升。數據亦呈現一個現象：不少中國企業起初對採用 AI 持觀望態度，但當 DeepSeek 推出後，採用速度明顯加快。

從商業角度來看，DeepSeek 的使用成本遠低於 ChatGPT，因此有人或會認為，中國企業偏好國產 AI 模型，主要是出於成本考量。然而，研究發現，成本並非關鍵因素，真正令企業卻步的，另有原因。

研究發現，一直較抗拒採用外國 AI 模型、傾向使用國產 AI 的企業，在年報中更頻繁地提及與數據相關的內容。由此可見，數據對這些企業而言屬重要資產，一旦外洩或遭到濫用，可能造成嚴重後果。

不少 AI 工具須要把數據傳送至外部伺服器處理，增加敏感資料外洩的風險。在金融、醫療及國防等領域的中國企業因涉及關鍵數據，受到中國的數據出口及網絡安全法例規管，若把數據傳送至外國 AI 模型的伺服器，或帶來法律風險。

江教授表示：「當企業將保障數據安全放在首位，便會對採用外國 AI 模型格外審慎，以免在無意間將商業機密或敏感數據傳送至中國境外。」

數據是訓練 AI 模型不可或缺的基礎資源。沒有龐大的數據，便無法完成AI 模型訓練，更遑論生成內容或作出預測。對企業而言，數據有助建立競爭優勢，其重要性已足以媲美石油。

中國政府先後制定《網絡安全法》（2017）、《數據安全法》（2021）及《個人信息保護法》（2021），建立涵蓋數據處理、使用及保護的法律框架，規定數據須儲存在境內伺服器，同時嚴格限制跨境傳輸數據。

《網絡安全法》為數據保護奠定基本制度，規範網絡安全及關鍵信息基礎設施；《數據安全法》就數據的收集、儲存、使用及跨境傳輸訂立嚴格規定；《個人信息保護法》則規範個人資料的處理方式，包括向境外傳輸個人資料時須符合的要求。

與不少國家一樣，中國在制定數據保護法例時，部分參考了歐盟的《通用數據保障條例》。歐盟並沒有全面要求所有數據必須留在境內，但任何企業只要處理身處歐盟境內人士的個人資料，都必須嚴格遵守有關條例。

縱然中國培育的頂尖 AI 研究人才數目已超過美國，但在 AI 模型及訓練 AI 所需的高端晶片方面，美國仍然保持領先。投資者互動平台上的討論亦承認了這一點。不少投資者明白，依賴國產AI 模型，或會令中國企業在競爭中處於劣勢。

即使如此，為避免違法風險，中國企業仍傾向使用國產 AI 模型。江教授分析道：「雖然中國最先進的 AI 模型目前仍未及美國，但兩者差距已相當小，在不少特定商業應用中，未必有太大分別。」

進一步分析顯示，中國企業並非完全不使用外國 AI 模型，而是有策略地將其限於風險較低的範疇，例如客戶服務、翻譯及其他非核心業務。

市場亦認同這種策略。中國企業，尤其是涉及戰略產業的企業，在宣布採用國產 AI 時，其股價普遍顯著上升；相反，若宣布採用的是外國 AI 模型，股價則會下跌，或沒有明顯變化。

AI 已成為像互聯網一樣不可或缺的基礎科技。作為全球 AI 發展的兩大巨頭，中國與美國近年持續大舉投資，雙方的競爭亦愈趨激烈。

今年五月，美國商務部發布新指引，禁止向中國企業及其境外子公司出口先進AI 晶片。另一邊廂，中國當局介入阻止Meta 收購由中國人創立、總部設於新加坡的 AI 公司Manus，以防止核心技術及 AI 人才流向美國。

數據可用性和保障數據安全及私隱制度，會影響 AI 模型的訓練方式，繼而左右下一波 AI 創新的方向；而各國政府對數據安全採取不同的監管模式，亦可能令 AI 的應用及發展走上不同道路，中美兩國的 AI 模型或會逐漸朝不同方向演化。

江教授指出：「AI 的發展最終可能形成兩套不同的技術路線和生態系統。不過，中國的 AI 模型大多採用開源模式，企業可按自身需要，在內部系統進行調整，以更有效控制數據，同時亦能方便模型開發者採用，因此仍有望避免雙方進一步走向割裂。」

隨着全球愈來愈重視規管AI 科技，各國未來或會建立更多合作機制，在確保 AI 安全發展的同時，減低整個AI 生態系統分裂所帶來的風險，讓 AI 的成果惠及全民。