本篇文章更新時間：2026/02/25
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AI、政府與身份驗證的交會點：當「便利」轉化為一套隱形監控體系
編輯前言：這篇文章來自《the watchers》，作者從公開網路資料挖出了 Persona 與 OpenAI、以及美國政府合作運作的身份監控體系。本筆記將整理其核心脈絡，並加上我對 AI 使用者隱私風險的觀察。
核心觀點（Key Takeaways）
- Persona 與 OpenAI 合作的 watchlistdb 早在 2023 年底就上線，遠早於 OpenAI 公開宣稱需要進行身分驗證的時間。
- Persona 的政府版平台（withpersona-gov.com）竟可直接向 FinCEN 與 FINTRAC 提交可疑活動報告（SAR / STR）——而其技術與 OpenAI 使用的版本是同一套 codebase。
- 透過公開的 source maps，研究者看到了完整的 269 項生物辨識、背景調查、政治人物臉部比對等檢查流程，顯示一般用戶的自拍與證件資料被放入極深度的監控分析程序中。
深入解析
這份調查的出發點非常「黑客式」：從 Shodan 上看到一個意外曝光的 IP，一個 SSL 憑證，再一路追進 Persona 與 OpenAI 合作的基礎建設。以下我整理最關鍵的三個面向。
1. Watchlistdb 的真正用途：不只是 KYC，而是長期監控
文章指出，OpenAI 的 watchlistdb 並非一般用於驗證身份的服務，而是一個「名單比對與持續重複審查」的系統。其功能包含：
- 定期重跑背景審查（每隔幾週）
- 與全球 200+ 制裁名單比對
- 與政治人物（PEP）照片庫跑臉部相似度分析
- 建立臉部資料庫，保存最長 3 年
- 與 Chainalysis 等服務同步查核加密貨幣地址風險
這已不是「確認你不是壞人」的層級，而是一種預設所有用戶都需被持續監控的架構。
2. Persona 的政府平台能直接提交可疑活動報告（SAR/STR）
讓我最震驚的是，研究者在 source maps 裡發現完整的 SAR/STR 模組，能直接向 FinCEN（美國財政部）與 FINTRAC（加拿大）提交金融監管報告。
原文甚至提供代碼片段，顯示：
「Send to FinCEN」按鈕、XML schema 驗證、提交狀態追蹤等一應俱全。
也就是說，與 OpenAI 使用同一技術底層的系統，本身就是一個可向政府回報「可疑行為」的完整平台。
3. 驚人的 53 MB source maps：反向揭露完整系統邏輯
調查者最終發現，在政府版 Persona 的 ONYX 部署中，開發用的 Vite source maps 竟未受保護地上線——造成：
- 2,456 個完整 TypeScript 檔案被公開
- 所有驗證邏輯、權限、API 端點、演算法一覽無遺
從這些源碼，他們看到：
- 269 項驗證檢查，含臉部年齡推測、可疑臉部偵測、PDF 編輯痕跡分析、甚至判斷你是否與某位政治人物相似。
- 13 類監控清單（含臉部、IP、裝置指紋、地址、背景等）。
- 政治人物臉部比對功能（含相似度等級：Low/Medium/High）。
- 實驗性 ML 模型，在未公開告知用途的情況下直接跑在用戶臉部資料上。
這些細節讓整個監控程度浮上檯面。
筆者心得與啟發
讀完這篇調查，我最深的感受是：技術上的「可以」，往往在制度上毫無「應不應」。OpenAI 的風險控管需求可以理解，但這套系統的規模與深度，遠超過一般用戶能想像的 KYC 程度。
我認為值得反思的至少有三件事：
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AI 產品愈往「公共基礎設施」走，就愈不能把用戶當成潛在嫌犯。 當 GPT 成為求職、寫程式、學習的必要工具時，一張自拍換來 269 項監控檢查，代價是不是過高？
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使用者必須知道驗證過程中到底被檢查了什麼。 原文提到，SelfieSuspiciousEntityDetection 這種模組，連研究者都不知道什麼臉被視為「可疑」。這不是科技問題，是透明度與權力問題。
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同一家公司同時服務 OpenAI 與政府監管平台，界線太模糊。 即使沒有直接的資料交換，技術、架構、資料格式本身的統一就已經暗示兩者之間的互通潛力。這是結構性的風險。
最後，我同意調查者的收尾：
「如果查詢公開 endpoint、讀 source map 就能看到全球監控體系的全貌，那真正的問題不在於研究者，而是在於這套體系的存在方式。」
我們或許需要的不只是「更安全的驗證」，而是重新檢視——AI 的門檻是否有必要建築在如此龐大而不透明的個資收集機制上？