生成式人工智慧（Generative AI，簡稱 GenAI）模型，例如 ChatGPT，已成為現代生活的一部分，但也伴隨著嚴重的私隱風險。當我們為了獲得更精準的回應，在輸入提示中提供敏感資訊時，這些資料可能會被搜尋引擎收錄並公開。即使 GenAI 服務供應商沒有惡意，他們仍可能從中掌握這些敏感資訊，這並非樂見的。
為了解決這個問題，本專案提出一系列清理機制，目標是在保護資料不外洩的同時，確保輸入提示對 GenAI 模型仍具備足夠的可用性。我們將開發多種清理演算法，包含：以香港為中心的格式保留加密、大語言模型效用知覺度量局部差分隱私、基於情境學習的清理算法。這些技術能夠將使用者輸入的提示轉換為已清理的版本，協助使用者在私隱保護與回應實用性之間取得最佳平衡。
我們的研究成果將有助於創造更安全的數位環境，讓個人與企業能夠安心使GenAI 技術，而無需擔心個人或專有資料被洩露。本專案提出的解決方案將有效降低與 GenAI 服務相關的私隱風險，讓從個人到大型企業的任何使用者都能從中受益。