當記憶被放進儲思盆中，他就再也不是專屬於一個人的記憶，而是變成一個可以被其他人看到的媒體。更麻煩的是，只要是能碰觸到儲思盆的人，就有機會觀看到過往儲存的資料，所以只要儲思盆被其他人碰到，儲存的記憶就可能外洩。

Shadow AI 也可能是一個企業預期之外的儲思盆。當一般員工在使用 AI 時，很容易產生一個錯覺，覺得這些上傳到 AI 服務的資料在對話結束或拿到結果後就消失了。

但從資安從業人員的角度看，第一個會想到的是，這些資料會被傳到哪邊? 會被誰看到? 又會被誰處理? 最後有沒有被好好的銷毀，或是其實已經被誰偷偷地收藏了起來?

尤其現在有些 AI 服務，提供免費使用的其中一個目的，就是為了收集更多的使用者資料。甚至有些服務的使用條款中就明確寫著，當使用者將資料上傳，就等同於授予服務提供商完整的使用權，甚至是不可撤銷的所有權。也就是說，當企業的內部資料被員工上傳後，這些資料就再也不專屬於企業內部了。

而 Shadow AI 更麻煩的一件事，是很多 AI SaaS 服務，其實本身既沒有模型也沒有算力，而是透過層層轉包將資料送到其他服務商處理。好一點的是代理整合多個不同的 AI 服務，讓使用者可以有一站式體驗。但還有更多網站做的是買空賣空的生意，只是將其他的 AI 服務套一個殼出售。

而不管是哪一種，都代表上傳以後的資料會經過不只一手，也就代表每個經手資料的個體都可能留有一份資料副本。

當使用者在會話結束後，刪除掉的資料也可能只是其中的一份。如果要認真追查起來，可能還有許多資料副本尚未如同預期的被刪除。而這些經手資料處理的轉包處理者很多時候是不會被外部 AI 服務完整揭露的。所以企業很有可能無法掌握完整的資料流向，更遑論回收或刪除。

上一篇提及了發現 Shadow AI 的重要性及方法，而當發現了一個新的 AI 服務時，接下來需要被討論的，就是使用者用了哪些資料、這些資料被送到哪邊、這些資料是怎麼被送出去的、會保留多久，以及是不是還有被複製到其他地方。