指引內容：把「AI 代理」納入私隱管理
個人資料私隱專員公署於 2026 年 8 月 25 日發布《保障個人資料私隱：使用人工智能代理指引》（Protecting Personal Data Privacy in the Use of Agentic AI）。公署表示，與一般 AI 聊天機械人不同，AI 代理可高度自主地代用戶執行多步驟任務，例如處理電郵、預訂餐廳及處理付款，因此對個人資料私隱帶來更高風險。指引由數字政策辦公室及香港應用科技研究院擔任支持機構，並補充公署早前發布的《人工智能：個人資料保障模範框架》，該框架仍然適用於 AI 代理。
指引中最重要的一點，是責任仍然在機構身上。凡由 AI 代理收集、持有、處理或使用個人資料，機構作為資料使用者，仍須遵守《個人資料（私隱）條例》。換言之，企業不能以「是系統自己決定」作為理由，把責任推給工具或供應商。
五類主要風險：存取過廣、漏洞、外掛、用途偏移與多代理錯誤
指引列出數項風險。第一是「存取範圍過廣」：AI 代理通常預設擁有較高權限，可能接觸檔案、電郵、帳戶憑證及瀏覽器內儲存的內容；若沒有嚴格限制，便可能出現未經授權存取，或因誤解指令而意外刪除資料。第二是系統漏洞：代理一旦獲授權連接多個系統，其設計或安全控制的缺陷便可能影響整體資料安全。
第三是有漏洞的外掛或技能。若代理容許用戶安裝外掛或技能，而這些程式未經嚴格安全審查，便可能含有惡意程式碼，令黑客取得帳戶或電腦系統的控制權。第四是用途偏移：代理會整合來自多個來源的個人資料，部分系統亦可能把資料用於訓練語言模型，因而超出原本收集資料的目的。第五是多代理風險：不準確的個人資料，不論來自外部或由模型虛構，都可能在代理之間互相傳遞，令資料當事人難以行使查閱及改正資料的權利。
九項建議：企業可以怎樣落實
公署提出九項建議。其一，避免過度或任意收集個人資料，並清楚劃定 AI 代理可存取的資料與系統，尤其是身份證號碼、銀行帳戶及密碼等敏感資料。其二，在收集個人資料聲明及私隱政策聲明中說明如何使用 AI 代理。其三，採取鏈式思考、檢索增強生成、針對場景的微調及人手覆核等方法，減少輸出虛構或不準確的個人資料。其四，為對話紀錄、快取及長期記憶訂立最長保留期，並適時刪除。
其五，未經資料當事人訂明同意，不得把資料用於新目的，並應訂明哪些情況須由人監督。其六，加強保安：使用官方渠道的最新版本、把代理運行環境與本機或伺服器分隔、謹慎安裝外掛、只授予最低所需權限（避免給予管理員權限）、採用大型語言模型護欄，以及記錄代理的操作、時間、所用工具、存取資料及決策理由，以便追溯和審核。
其七，選用符合「設計即保障私隱」及「預設保障私隱」原則的系統，確保能支援查閱及改正資料。其八，使用前測試安全性與可靠性，使用期間持續評估風險；凡決定可能對個人造成重大影響，尤其是高風險、不可逆或不尋常的操作，例如向第三方傳送個人資料、永久刪除資料或修改系統設定，應採用「人在環中」（human-in-the-loop）。其九，建立有足夠資源和決策權的內部管治架構、以合約等方式規範外部服務提供者，並為相關人員提供培訓。
由數據看實況：多數機構已用 AI，但說明及評估仍有空間
公署於 2026 年 5 月 19 日公布的合規審查涵蓋 60 間機構。其中 57 間（95%）在日常運作中使用 AI，較 2025 年的審查增加 15 個百分點；當中 29 間（約 51%）使用三個或以上的 AI 系統。在 57 間使用 AI 的機構中，24 間（約 42%）透過 AI 系統收集或使用個人資料。
在這 24 間機構中，所有機構均已提供收集個人資料聲明，但只有 7 間（約 29%）在聲明中說明以 AI 工具處理個人資料；19 間（約 79%）在推行 AI 系統前進行了私隱影響評估，另有 19 間採用「人在環中」方式監督。這些數字反映，不少機構已具備基本控制，但把 AI 使用情況清楚告知資料當事人，仍是可以改善的地方。
企業行動清單：部署 AI 代理前後各做甚麼
指引附有涵蓋評估、準備、部署、使用及停用五個階段的保安檢查表。企業可以此為基礎，先在評估階段訂明代理處理資料的目的，並選擇內置保安措施的產品；準備階段應更新私隱聲明、從官方渠道取得安裝檔案並核實其真確性；部署階段不要使用來源不明的一鍵部署或自動化腳本，並啟用日誌、限制可存取的資料和系統，以及預先界定哪些屬高風險操作。
使用階段則須定期檢視長期記憶內容、撤銷不再需要的敏感權限、移除不用的技能和對話紀錄，以及留意保安警示；停用時應先停止運作、匯出或轉移需要保留的資料，並清理運行環境。對中小企而言，較務實的起步方式是先在低風險、可逆的內部工作試行，例如整理會議安排，並明確禁止代理處理客戶身份證明文件或付款資料，待日誌、覆核與保留期制度運作順暢後才擴大範圍。
AIPPA 的看法是，AI 代理的價值在於提高效率，但效率不應以失去對資料的控制為代價。本文是根據公署公開資料所作的實務整理，不構成法律意見；受監管行業或處理大量敏感資料的機構，應向相關監管機構及專業顧問確認具體要求。