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商業與科技研究機構Gartner預測，到了2029年，多數隱私事件將不再源自個人識別資訊直接曝光，而是AI根據既有資料產生的個人資訊推論所引發的風險。即使資料本身看似無害，或已經過匿名化、彙整處理，AI仍可能綜合其中線索，推論出健康狀況、行為模式等敏感個人資訊。

AI推論帶來的隱私風險不只在於敏感資訊可能遭揭露。若AI產生的個人資訊不準確、帶有偏差或未經授權，也可能影響資料完整性；這類AI推論攻擊還可能避開既有偵測機制，使企業更難察覺問題、釐清影響並採取因應措施。Gartner進一步預估，到了2028年，企業投入資料完整性保護的支出將與資料機密性保護支出相當。

Gartner建議企業把AI治理納入既有隱私管理制度，並在AI開發與部署階段一併考量隱私保護。企業也應只蒐集業務所需資料，加強存取控制與資料生命週期管理，刪除不再需要的資料，並採用差分隱私、合成資料等隱私強化技術（Privacy-Enhancing Technologies，PETs），降低資料遭重新識別的風險。