| 每個人在網上都有這樣的經驗，出現「隱私政策」(Privacy Policies) 或「條款與條件」(Terms of Conditions )，要你閱讀然後「同意」(Agree)，才讓你繼續下一步的動作，所以是強制性的。但細看這些政策與條款，密密麻麻，字體又小文稿又長，幾乎沒有人去讀就先同意了，省得麻煩。說起來這些如同天書的條款不是給我們普通人看的，是律師用來保護網路公司老闆寫出來的。一位紐約大學法律教授說，真正在按下「同意」之前瀏覽過條款的人，只有 0.07%。  （Privacy Policies and Terms of Conditions。取自網路。）
這兩個必須同意的項目到底是什麼？隱私政策是法律規定的，凡是要收集顧客個人資料的網上服務，像是網站、社群網路、問卷調查等等，必須要告訴顧客怎麼收集他的資料，收集那些資料，這些資料會做什麼用，所以先讓你同意。條款與條件，是網上服務機自己訂的條款，法律沒有規定，內容多為使用方式、著作權、以及帳務相關的事，既然要使用這項服務，你也必得同意這些條件。 我們被迫同意不知道的事（至少在技術上不會去詳讀條款），說起來是一個奇怪現象，我們卻習以為常。但我們畢竟仍有一絲疑慮，特別是我們的個人資料，被收集去做什麼用、或是拿給誰用，密密麻麻的小字行間有沒有陷阱，我們都無從知道。 現在有人替我們讀這些條款了，或者說不是人、是機器，是一個叫 Polisis 的 AI 電腦軟體，可以在 30 秒鐘讀完條款，整理出一份我們人看得懂的摘要。除了摘要還會繪製一張詳細流程圖，列出收集資料的類別以及流向。 下圖是 Google 的隱私政策的資料流程分析，收集的資料包括顧客的網上活動、聯絡人、未標明的其他資料、Cookies 以及追蹤元素、健康、族群、網址 IP 以及硬體設備的 ID、電腦資訊、財物、使用人個人檔案、地點。至於收集這些資料的理由，則包括服務運作與安全、分析研究、個人化與客製化、額外服務功能、廣告、以及其他理由。  Google 的隱私政策條款的 Polisis 分析圖。取自網路。
第一次看到張圖，還真教人嚇一跳，按一下同意，就合法的任人收集這麼多資料，而且還告訴你收集的理由，而收集以後所給的選項（圖右端結尾）又非常少。不但 Google 如此，成千上萬的隱私政策都大同小異，Polisis 製作了一個互動的機器人 "Pribot"，可以回答隱私政策的問題，目前還不成熟仍在訓練，但也有很多實例，對資料流程圖每一部份都有解說，既有趣又可進一步了解隱私政策的內容，讀者或進入瀏覽。 註：Pribot 因為互動性，僅能在 Chrome 瀏覽器運作，本文如在 IE 或 Safari 瀏覽器閱讀，可拷貝網址至 Chrome 瀏覽器運作。 Polisis 是由瑞士聯邦技術學院、美國威斯康辛大學、密西根大學，共同研究的成果。研究人員先收集了 115 個隱私政策條文，請一組紐約 Fordham 大學的法律系學生幫忙，仔細分析條文並詳加註解，作為機器學習藍本，再從 Google Play Store 收集到 13 萬份隱私政策條文作為學習大數據，讓軟體學習如何把條款的律師腔調，轉換成簡單直接的普通話。 轉換的結果，與 Fordham 大學的分析達到 88% 的近似，雖然不算完美，但法律專家對這些條款的解譯原本也不一致，相互同意的部分也不過是這個百分比，法學內部的不一致，轉換結果自然有含混的地方，即使如此，還是能澄清一些模稜兩可的詞句。不過專家們仍然認為 Polisis 只是一個法律助理，要了解轉換過的摘要，仍需要一些基本知識。 從零散的資料整理出簡單扼要的總結，早在 2015 年 AP 就用機器人編輯上市公司財務季報，每季編撰 3000 篇，十倍於人力，這一技術近幾年來的進展與逐漸普及，越來越成熟。Polisis 是一個起步，這幾所大學的研究人員說會繼續研發，要掀開技術公司把我們的隱私埋在法律條文下的秘密，讓原本是保護我們的隱私政策，還原給我們這些每天使用網路的人。 除了技術，有專家延伸 Polisis 的深遠意義，認為提供網上服務的技術公司，是否應該檢討這些政策，是否有必要收集顧客這麼多的資料，收集的理由是否成立，資料的流向是否要讓顧客知道、同時有所選擇，更有人提出把各家的隱私條款做評比，看看誰對顧客最親和、誰最苛刻。果能提升隱私政策的品質，或有機會讓肆無忌憚的網路隱私恢復些許。 | 
