生成式人工智慧（Generative AI，简称 GenAI）模型，例如 ChatGPT，已成为现代生活的一部分，但也伴随着严重的私隐风险。当我们为了获得更精准的回应，在输入提示中提供敏感资讯时，这些资料可能会被搜寻引擎收录並公开。即使 GenAI 服务供应商沒有恶意，他们仍可能从中掌握这些敏感资讯，这並非乐见的。
为了解决这个问题，本专案提出一系列清理机制，目标是在保护资料不外洩的同时，确保输入提示对 GenAI 模型仍具备足够的可用性。我们将开发多种清理演算法，包含：以香港为中心的格式保留加密、大语言模型效用知觉度量局部差分隐私、基于情境学习的清理算法。这些技术能够将使用者输入的提示转换为已清理的版本，协助使用者在私隐保护与回应实用性之间取得最佳平衡。
我们的研究成果将有助于创造更安全的数位环境，让个人与企业能够安心使GenAI 技术，而无需担心个人或专有资料被洩露。本专案提出的解决方案将有效降低与 GenAI 服务相关的私隐风险，让从个人到大型企业的任何使用者都能从中受益。