清盤人變成數據經紀
Keelan Miskell的個案並非孤例。他結束加密貨幣初創後，把代碼庫與工作區數據分批出售，累計套現數萬美元。協助初創關閉的公司，如今充當數據經紀，把數碼檔案轉售給AI實驗室，市場持續擴大。這些中介熟悉清盤程序，掌握數據資產的定價權，卻未必承擔相應的私隱責任。
買家需求上升，因為公開數據與合成數據已接近訓練上限。AI實驗室渴求真實世界紀錄，以訓練能操作軟件、處理工作流程的代理。倒閉公司的內部數據正好填補缺口，包括代碼、客戶互動紀錄與內部通訊，難以從公開網絡複製。交易規模未公開。
交易引發法律與倫理問題，包括用戶同意與資料來源披露。初創清盤時，用戶資料連同代碼庫一併轉讓，同意基礎是否延續並無清晰指引。跨境交易的速度，恐怕令現有保障框架難以追上。
代理訓練需要真實紀錄
訓練AI代理需要真實世界的操作紀錄，倒閉公司的內部數據正好填補缺口。這些紀錄包括代碼、工作流程與客戶互動，展示人類如何解決問題、處理例外情況。公開網絡難以複製這類細節，合成數據亦缺乏真實世界的隨機性。因此，AI實驗室願意付費購買倒閉初創的數碼遺產。
這類數據的價值在於其完整性與連貫性。一間初創的代碼庫、工作區數據與客戶紀錄，構成一個封閉的作業場景，讓代理學習端到端的操作流程。買家尋求真實紀錄，以提升代理的可靠性。交易規模未公開，反映需求殷切。
然而，數據來源的披露與用戶同意問題仍未解決。賣方未必清楚數據中包含哪些個人資料，買家也難判斷盡職審查的界線。針對企業倒閉後的資料處置，目前未見專門守則。若本港AI公司跟隨這類採購，企業難判斷盡職審查的界線，私隱風險恐被低估。
法律責任無人說清
用戶按下「同意」那一刻，授權對象是那間初創，不是日後在拍賣場舉牌的AI實驗室。公司清盤、資產轉讓之後，原有同意是否延續，各地法規並無統一答案。清盤情境下的指引仍零散，買家多數不披露數據來源，外部審核幾乎不可能。
交易同時牽涉三重風險：知識產權、商業秘密與個人資料。代碼庫可能夾雜第三方授權元件，工作區紀錄則藏有員工與客戶的對話。買方只想要真實操作軌跡，未必有能力逐項清查授權鏈。一旦出事，責任落在清盤人、中介還是AI實驗室，合約條款往往寫得含糊，索償對象難以確定。
我認為最不確定的一點，是「匿名化」這道防線是否真的成立。工作區數據包含時間戳、專案代號與對話上下文，重新識別的門檻遠低於一般表格資料。若監管機構日後才收緊，已完成的交易難以逆轉。這不是假設性風險，而是每一批轉售都在累積的實際敞口。
保障框架的缺口
初創倒閉數字近年上升，但清盤程序中的資料處置缺乏專門指引。現行保障框架以資料當事人同意為核心，卻未清楚說明公司解散時同意基礎如何處理。針對企業倒閉後的資料處置，未見專門守則。清盤人處理資產時，個人資料並非獨立類別。
投訴機制以本地投訴人為主，跨境數據轉售難追查。一間香港初創的客戶紀錄，經中介轉手到海外AI實驗室，投訴人連買方身份都未必知道。調查權存在，但資源與跨境執法能力有限。若本港AI公司跟隨這類採購，企業難判斷盡職審查的界線，誤墮法網的風險不低。
企業採購這類數據時，盡職審查標準模糊。買方應否要求賣方證明同意有效、要求來源披露、還是自行做影響評估，市場未有共識。我對此持保留：若監管機構只發指引而不立法，交易只會轉向更隱蔽的渠道。香港要麼收緊清盤資料處置規則，要麼接受這條供應鏈在灰色地帶運作。
把倒閉初創的數碼遺產當成AI訓練原料，本質上是把私隱風險外部化：賣方套現離場，買方取得真實紀錄，成本留給從未參與交易的資料當事人。Keelan Miskell套現數萬美元的個案之所以值得注視，不在金額，而在它示範了一條可複製的路徑。中介熟悉清盤程序、掌握定價權，卻未必承擔相應責任，這個結構性誘因不會自行消失。
香港的缺口不在技術，而在規則設計。清盤程序、私隱保障與跨境執法三套框架各自運作，交接處無人負責。若本港AI公司真的跟隨這類採購，投訴機制恐怕追不上交易速度。收緊與否，考驗的是監管機構是否願意在下一批數據上架前，先把責任說清楚。
