核心概念
當 AI 研究代理（deep-research agent）同時存取本地私密文件與公開網路時，會產生一種隱性洩漏風險——即使每條網路查詢看起來都無害，觀察者透過彙整查詢記錄就能重建出企業機密。
ServiceNow 研究團隊將這種現象命名為 Mosaic Effect（馬賽克效應），並發布 MosaicLeaks 基準測試，系統性地量化和解決這個問題。
馬賽克效應如何運作
以一個假設的醫療雲端公司 MediConn 為例：
- 本地查詢 1：MediConn 基礎設施在 Q1 2025 完成雲端遷移的百分比？→ 70%
- 本地查詢 2：70% 里程碑在哪個月達成？→ 一月
- 網路查詢：哪家科技公司在 2024 年一月揭露了國家級駭客攻擊？→ Microsoft
三條查詢各自獨立看起來毫無問題。但觀察代理查詢記錄的對手，可以重建出一個原本應保密的事實：MediConn 於 2025 年 1 月完成 70% 雲端遷移里程碑。
三種洩漏類型
| 洩漏類型 | 對手能看到的資訊 | 構成洩漏的條件 |
|---|---|---|
| 意圖洩漏（Intent Leakage） | 僅查詢記錄 | 可推斷代理正在回答哪些私密問題 |
| 答案洩漏（Answer Leakage） | 查詢記錄 + 特定私密問題 | 能從查詢記錄推斷出答案 |
| 完整資訊洩漏（Full-Info Leakage） | 僅查詢記錄 | 能主動陳述可驗證的私密事實 |
關鍵要點
MosaicLeaks 基準測試
- 1,001 條多跳研究鏈，跨越本地企業文件與受控公開語料庫
- 訓練 559 條、驗證 98 條、測試 344 條
- 企業文件來自 DRBench 風格任務，網路文件來自 BrowseComp-Plus
- 代理有四個工具：Plan（規劃查詢）、Choose（選擇文件）、Read（嘗試作答）、Resolve（決定下一步）
提示詞無效
在 Qwen3-4B 上加入隱私保護指令：
- 答案/完整資訊洩漏：34.0% → 25.5%（微幅改善）
- 嚴格鏈成功率：48.7% → 44.5%（效能下滑）
- 行為改變僅是「減少網路查詢」，而非「構建更安全的查詢」
結論：提示詞無法訓練出隱私意識，只能訓練出來。
任務導向訓練反效果
只針對任務效能做強化學習訓練：
- 嚴格鏈成功率：48.7% → 59.3% ✓（進步）
- 答案/完整資訊洩漏：34.0% → 51.7% ✗（惡化）
代理學會把更多上下文資訊塞進查詢以幫助文件檢索，意外地讓敏感細節更容易暴露。
PA-DR：兼顧任務與隱私的訓練方法
Privacy-Aware Deep Research（PA-DR） 結合兩個獎勵訊號：
1. 情境化任務獎勵（Situational Task Reward） 不對完整軌跡統一打分，而是針對同一步驟、同一跳、同等可用資訊的模型呼叫相互比較：
- Plan 呼叫：獎勵搜尋正確來源並檢索到正確文件
- Choose 呼叫：獎勵選到含有答案的文件
- 精準的功勞歸屬，無需額外訓練 Value Model
2. 學習式隱私獎勵（Learned Privacy Reward） 用一個 Qwen3-4B 分類器評估每條網路查詢的風險：
- 直接私密資訊洩漏風險
- 馬賽克洩漏風險（加入現有查詢記錄後新增的洩漏）
- PA-DR 懲罰較高的風險，確保隱私成本落在造成洩漏的規劃決策上
PA-DR 實驗結果
| 方法 | 嚴格鏈成功率 | 答案/完整資訊洩漏 |
|---|---|---|
| 基線 Qwen3-4B | 48.7% | 34.0% |
| 僅任務 RL | 59.3% | 51.7% |
| 任務 + PA-DR | 58.7% | 9.9% |
PA-DR 保留了任務訓練 71% 的效能增益，同時將洩漏率從 51.7% 降至 9.9%，低於基線的 34.0%。
PA-DR 代理不是減少查詢次數，而是發出更多網路查詢，但會主動移除：具體數值（如「15%」、百分比）、時間識別詞（如「2024」、月份）、答案類型線索——仍然能定位到正確的公開文件。
實務應用
對 AI Agent 開發者的啟示：
-
預設假設查詢記錄會被看到：企業部署研究代理時，任何能觀察到 API 呼叫記錄的環節（雲端供應商、網路監控、日誌系統）都是潛在的洩漏面。
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隱私需要訓練，不能靠系統提示詞：系統提示詞可以影響代理的表面行為，但無法改變它如何在查詢中編碼資訊的底層模式。參見 AI Agent 生產環境防線：最小權限與稽核控制 的最小授權原則——同樣的邏輯適用於查詢設計。
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評估代理時要測試查詢記錄，不只測試最終答案：傳統評估只看代理是否答對，MosaicLeaks 提醒我們還需要審計代理的查詢軌跡本身。
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情境化訓練獎勵的樣本效率優勢：傳統 Outcome-only 獎勵需要 963k 樣本才能達到 55% 成功率，情境化獎勵只需 146k——約 6 倍效率提升，對資源有限的企業具有直接成本意義。
關聯討論：
- ChatGPT 如何在保護隱私的同時持續學習：同樣探討 AI 系統如何在學習能力與隱私保護之間取得平衡
- Google DeepMind 聯合資助多Agent安全研究：千萬美元對抗湧現風險：多代理系統的安全問題已引起頂尖機構的系統性投入
- Natural Language Autoencoders：解讀 Claude 的未說出口：AI 模型在輸出中編碼的資訊量往往超出預期
延伸觀點
MosaicLeaks 揭示的問題超出資訊安全的傳統邊界：它不是代理「說錯話」，而是代理正確地完成任務時的副作用。這對 AI 治理有深遠意義：
對齊困境的新面向：現有的 RLHF 對齊主要訓練模型不說有害內容，但 MosaicLeaks 顯示，訓練效能本身就可能誘發隱私危害——模型越聰明地檢索，越善於在查詢中編碼語境。這與 Natural Language Autoencoders：解讀 Claude 的未說出口 的觀察一致：模型在輸出中攜帶的隱性語義資訊是可測量的。
企業 AI 風險地圖的空白：當前企業 AI 安全框架（如 AI Agent 生產環境防線：最小權限與稽核控制）聚焦於代理的行動（是否刪除了不該刪的資料、是否存取了未授權系統），MosaicLeaks 指出還需要審計代理的查詢行為——這在傳統安全框架中幾乎是盲點。
可訓練性是好消息：儘管問題真實存在，PA-DR 的結果表明這個問題在原則上是可以被系統性解決的，且無需犧牲核心任務效能。這對企業評估是否能安全部署研究代理提供了一條可行路徑。
MosaicLeaks 目前仍是受控基準，僅涵蓋三個公司情境、固定語料庫、單一代理架構。在開放式研究、多代理協作、或查詢記錄本身有隱私保護的情境下，結論是否仍然成立，有待進一步研究。
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