【图文】AI隐私观察

这期图片笔记从银行 AI 规模化落地切入，拆解金发〔2026〕8号对高风险应用、人工复核和个人敏感信息训练红线的要求，以及为什么金融等高敏感场景需要 AI加密平台、密态推理和全链路加密。

这期图片笔记从豆包、千问、元宝调整智能体功能切入，拆解拟人化互动服务新规背后的交互数据边界，以及为什么高敏感 AI 场景需要从明文可见转向全链路加密和密态计算。

这期图片笔记拆解 ChatGPT Lockdown Mode 背后的隐私边界：它能减少提示注入后的数据外发风险，但不能替代全链路加密、密态推理和企业级数据防护架构。

这期图片笔记从美团据报限用豆包大模型切入，拆解企业把业务数据交给外部 AI 后的数据边界风险，以及为什么全链路加密和密态推理会成为更现实的治理路径。

这期图片笔记拆解 Claude Code 隐写标记争议：隐藏代码如何在代理场景下读取时区与域名，并把状态藏进系统提示词里。

这期图片笔记拆解 AI 会议助手背后的隐私边界：临时讨论如何变成可搜索、可留存、可共享的记录，以及企业会议为什么需要更清晰的数据防护链路。

这期图片笔记拆解 Claude 隐私政策更新背后的数据边界：个人账户、连接服务、训练开关和企业敏感数据治理都要重新看清。

这期图片笔记拆解 ChatGPT 广告测试背后的隐私边界：广告不改答案，但当前语境、记忆和个性化信号会改变 AI 对话的数据风险。

一组图讲清楚隐私发给 AI 之后可能面对的记录、审核、第三方流转、个人风险和企业合规后果。

这期图片笔记解读《AI眼镜可信视界自律公约》背后的隐私护栏、端侧优先和全链数据治理要求。

从 Codex 截屏争议出发，拆解屏幕型 AI Agent 的权限边界、数据留存与企业隐私治理要点。