從Kimi泄露簡歷說起：為什么養龍蝦越來越危險

近日，媒體熱議有博主在使用Kimi時，系統向其返回了一份陌生人的完整簡歷，包含姓名、電話、郵箱等真實敏感信息的事件。被泄露者此前使用Kimi潤色簡歷，與爆料網友使用時間僅間隔約6小時。Kimi運營方月之暗面公司稱系AI幻覺。這一泄露事件直接暴露出AI在狂飆突進中的數據安全隱患，而且隨著使用Open Claw(俗稱"養龍蝦")的興起，此類安全風險會被急劇放大。

一、隱私協議的提示不能為Kimi兜底

先說下平臺為什么會留存用戶輸入的信息，因為這些信息可能會被用于優化模型，也就是訓練AI。《Kimi隱私政策》規定：“對話信息：您在使用我們的產品和服務過程中輸入和產生的文本、語音、圖片、視頻等內容。這些信息有助于我們優化模型，并了解您的需求和偏好，以便為您提供更精準的服務和支持。”從權利義務對等的角度，Kimi的基礎服務是不收費的，使用用戶輸入內容改善大模型并不過分。但既然留存了，就要好好保管，把信息泄露給其他用戶就是Kimi的責任了。

雖然《Kimi隱私政策》也已提示用戶：請謹慎上傳個人信息，尤其是敏感個人信息。但此次泄露仍涉嫌違反多項法律規定，《個人信息保護法》明確規定：個人信息處理者不得公開其處理的個人信息，除非取得個人單獨同意。Kimi將用戶A的簡歷直接輸出給用戶B，屬于未經同意的公開披露。

《生成式人工智能服務管理暫行辦法》規定，AI服務商對使用者的輸入信息和使用記錄應當履行依法保護義務，不得非法向他人提供使用者輸入信息和使用記錄。所以即使使用者主動上傳隱私信息，AI服務商仍負有保密義務，技術故障不能成為免責理由。

二、養龍蝦模式下海量數據投喂AI的致命風險

其實這次事故的性質并不復雜，用戶文件串臺是因為Kimi的數據沒有隔離好，但它的嚴重性，遠不止一個技術上的Bug。當前，大模型應用正走向具備底層操作權限的AI Agent（智能體），Open Claw即科技圈俗稱的“養龍蝦”非常走紅。為了讓龍蝦執行效率更高、成為更懂業務的數字分身，大量用戶開始將海量的本地核心數據直接通過API接口喂給人工智能去學習和處理。

這種深度的喂養面臨著極高的法律與安全風險。養龍蝦本質上不是技術問題，而是一次對數據控制權的讓渡。養龍蝦需要導入的數據往往包含了個人隱私的聊天記錄、涉及商業機密的內部財務報表和研發文檔，甚至是國家秘密。尤其是當養龍蝦進入企業級應用場景時，數據規模更大、敏感度更高。一個企業可能同時處理數萬份包含員工個人信息的人力資源文檔，或者涉及核心技術秘密的研發資料。

在這樣大規模、無差別的數據上傳場景下，如果人工智能服務商在后臺不做嚴密的脫敏處理，直接利用這些包含了核心機密的原始語料進行模型訓練，一旦發生類似本次事件的技術故障，風險是毀滅性的。

三、訓練數據政策缺乏透明度

回到Kimi，用于API接口服務的《Kimi開放平臺隱私政策》對使用用戶信息訓練AI的規定和《Kimi隱私政策》條款上一模一樣，可以使用這些信息優化模型，訓練AI。這意味著企業級開發者接入大模型處理業務數據時，如果發生類似事故，企業的核心底牌隨時可能在其他用戶的對話框中被意外吐出。

匿名化處理作為一種隱私保護技術手段，在理論上能夠有效降低個人信息泄露的風險。所以也有AI企業承諾用戶匿名化訓練，比如《智譜清言隱私政策》就告知用戶，會對個人信息采取技術措施處理，使其無法重新識別特定個人且不能復原，然后進行匿名化的研究、統計分析和模型優化迭代。

但絕對的匿名化往往只是一種技術迷思。在缺乏第三方審計和認證機制的情況下，如何定義并實現徹底的匿名化，權限完全掌握在服務商手中。如果系統設計留有數據回溯的后門，或者傳統的脫敏手段根本無法抵御大模型日益增強的碎片化關聯推理能力，泄密風險始終高懸。

四、哪些文件可以投喂AI

對于哪些文件可以上傳到AI的問題，筆者有個建議：這份文件，你不愿意出現在陌生人電腦里的，就不要上傳，不管這家公司叫Anthropic還是月之暗面。其實這兩家公司的技術很好，也很有節操，但人為失誤和技術漏洞是防不勝防的：

2026年3月，Anthropic公司因人為失誤導致Claude Code超50萬行源代碼泄露，暴露核心架構和未發布功能，類似失誤，他們13個月內發生了兩次。近日，Anthropic的頂級安全模型Mythos還被未授權用戶用非黑客手段輕易破解訪問權限，2026年4月，Kimi的運營者月之暗面也發生了本文討論的誤把用戶簡歷發給第三方的事故。

如果實在要上傳的，也應該將數據控制權掌握在自己手中。對涉及商業秘密的內容應當去除，對個人信息則應脫敏。目前有專門的數據凈化工具，可以對文檔中的姓名、身份證號、聯系方式等敏感信息進行自動或手動的脫敏處理。在功能相近的情況下，優先選擇像騰訊元寶那樣默認不使用用戶信息進行模型訓練的AI工具。

最后，養龍蝦確實能提高工作效率，但安全養龍蝦的前提從來不是多喂，而是你的龍蝦缸，是否真的防漏。

本文作者：游云庭，知識產權律師。Email: yytbest@gmail.com，本文僅代表作者觀點。