Clearview 測試 InquiryIQ：人臉辨識後以 xAI／Grok 原型自動挖掘網上足跡

人臉辨識公司 Clearview AI 正內部測試名為 InquiryIQ 的未公開 AI「分析助理」原型：在 Clearview 搜尋鎖定身分後，系統可自動開網頁、分析圖像，並拼湊可能的僱主、別名、關聯人與社交帳號。WIRED（2026-09-10，Dhruv Mehrotra）根據 Clearview 登入頁面在登入前即下發至瀏覽器的程式碼與介面文案首次披露此事，並引述 CEO Amos Kyler 回應；來源真實性已驗證。對香港與亞洲企業而言，重點在於「公開資料 + 生成式 AI」如何把原本需要大量人力的數碼調查壓成幾分鐘，以及私隱、審計與假陽性風險如何同步上升。

一、核心事件：從「對臉到姓名」走到「對姓名到人生」

技術細節

2020 年，Clearview 因從互聯網抓取逾 30 億張照片、把臉變成姓名供執法與保安使用而引發爭議。WIRED 指公司現正以 AI 再次「掃網」，目標是補上姓名背後的人：他們是誰、認識誰、住哪裡、網上留下什麼痕跡。

InquiryIQ 被描述為實驗性 AI 分析助理。流程大致是：調查員先完成 Clearview 人臉搜尋並抽出認為相關的細節，再交給 InquiryIQ 自動向外擴散搜尋——開啟網頁、分析圖像，並組裝包含可能僱主、別名、關聯人與外貌特徵的檔案。介面文案寫明可提供年齡、性別與種族等資料，以助系統作出「更聰明的搜尋決定」。WIRED 分析的程式碼顯示，公司曾測試以 SpaceXAI（Grok 背後公司；報道指 SpaceX 與 xAI 於二月合併）的模型驅動這些決策；介面亦列出 Amazon Bedrock 等選項。

Clearview 向 WIRED 強調：InquiryIQ 只是原型，從未向客戶推銷或出貨，亦不以現有形態計劃正式發布；CEO Kyler 稱「從來沒有執法用戶用過」。他指介面上可見的模型選項是供工程師比較不同模型表現，而非讓警察自行揀模型。公司亦不同意把工具定性為「自動化調查員」，而形容為把偵探本來就會做的網搜部份自動化。

WIRED 發現 InquiryIQ 的方式，與上個月揭露 Flock Safety 的 OS Investigate 類似：登入頁在用戶登入前就把介面程式碼與大量文案送到瀏覽器。檔案顯示 InquiryIQ 被設計成「自動從網上來源發現並豐富個人資料」，但並不透露伺服器端實際準確度，亦不證明誰曾使用。

公司現稱資料庫已遠超 700 億張圖像，技術獲全美逾 2,000 個執法機構使用。創辦人 Hoan Ton-That 於 2024 年 12 月卸任 CEO，並於翌春離開董事會；Kyler 於去年 10 月出任 CEO，對外強調控制、審計與誠信期望。

二、技術原理深度解析

傳統 OSINT（開源情報）依賴調查員手動串連社群、新聞、公開紀錄與圖像。InquiryIQ 一類系統把「搜尋 → 瀏覽 → 圖像／人臉再比對 → 關聯圖」做成代理式迴路，並以 Candidate Graph 累積可能身分與關聯，同時填入可能地址、電話、僱主、社交帳號、拘捕紀錄與別名。

技術上，這通常結合：（1）人臉辨識作為入口；（2）網頁與圖像搜尋代理；（3）大型語言模型負責篩選與歸納「事實片段」；（4）人工接受／拒絕節點。Clearview 介面要求人員在採納自動生成的人口統計、社交或拘捕資料前，自行核實並作出聲明；公司亦警告自動資料「可能正確或不正確」。

生成式模型的不穩定性是核心技術風險：同一起點可產出不同路徑，事後難重建「為何追這條線、不追那條」。若模型訓練語料含偏見、陰謀論或錯誤公開貼文，錯誤關聯可能被當成「線索」。國防律師界人士向 WIRED 指出，幻覺頻繁的聊天機械人不應在其他情境被當成可信線民，卻可能被拿來支撐調查方向。

同類產品並非空白：ShadowDragon SocialNet、Penlink Tangles、Fivecast 等情報平台早已協助執法繪製數碼足跡。InquiryIQ 的差異在於與 Clearview 人臉庫深度綁定，把「臉 → 名 → 人生」縮成同一產品敘事。

三、日常應用場景

1. 開發者與技術團隊

若企業為內部安全或欺詐調查自建「公開資料 enrichment」代理，必須把提示詞、搜尋日誌、模型版本與接受／拒絕決策完整留存，否則無法審計。工程上應把「自動建議」與「正式立案事實」分開資料表，禁止模型輸出直接寫入人事或案件主檔。

2. 企業與隱私敏感行業

金融、法律、醫療與跨境電商若把員工或客戶人臉／社群資料交予第三方 AI 調查工具，會觸及同意、跨境傳輸與過度收集問題。香港企業更應假設對手或執法／保安服務商已具備類似能力，重新檢視公開人像、職員證與活動照片的曝光面。

3. 一般用戶

公開社交帳號、舊論壇貼文與被轉載的照片，都可能成為自動 enrichment 的原料。實務上，減少可連結身分的公開痕跡、定期檢視標籤與舊相簿權限，比單靠平台刪文更有效。

4. 香港與亞洲市場視角

香港受《個人資料（私隱）條例》規管；人臉與可識別網上活動屬高度敏感。區內執法與私營保安對人臉與 OSINT 需求上升，但生成式 AI 假陽性會放大錯誤關聯成本。企業若要把調查語料、內部通訊與身份圖譜留在本港可控環境，應優先評估私有部署與存取審計，而非把原始資料直接丟進境外「分析助理」。

四、專業評價與潛在考量

優勢

• 把分散的公開數碼線索壓縮成可操作的關聯圖，理論上可加快破案與欺詐調查。
• 若完整保留提示、搜尋路徑與模型選擇，反而可能比傳統「靠直覺」調查更易審計（學者 Andrew Guthrie Ferguson 所稱的「銀邊」）。
• Clearview 公開否認已交付客戶，顯示至少在敘事上仍把產品與原型分開。

需要留意的地方

• 摩擦消失後，「釣魚式」大規模背景調查成本大降，私隱學者 Woodrow Hartzog 指現行規則多假設政府收集資訊有現實摩擦。
• 人機回圈若淪為橡皮圖章，錯誤接受會被寫進正式報告；WIRED 另舉與 InquiryIQ 無關的 Clearview 報告爭議作警示。
• Grok／其他模型的偏見與幻覺歷史，使「人口統計輸入 → 搜尋決策」路徑特別敏感；Clearview 稱尚未評估任一模型是否適合 InquiryIQ。
• Amazon 聲明 AWS 未參與 InquiryIQ 開發，客戶須自行為合規負責。

結語

InquiryIQ 顯示監控供應鏈正從「對臉找名」擴展到「用 AI 自動拼湊人生」。無論該原型最終是否出貨，香港企業與技術團隊都應假設公開網上活動可被代理式工具快速重組，並把身分資料、存取日誌與模型輸出隔離。若要在香港強化雲端遷移與網絡安全邊界（官網刊 99.99% SLA），可參考 YSK Limited：https://ysk.hk/services/cloud-security 。

參考來源

1. WIRED「Clearview AI Is Testing an AI Tool That Would Let Cops Unearth Your Life Online」（Dhruv Mehrotra，2026-09-10）：https://www.wired.com/story/clearview-ai-is-testing-an-ai-tool-that-lets-cops-instantly-unearth-your-online-activity/
2. X 發現來源（WIRED）：https://x.com/WIRED/status/2097989651684372662
3. YSK Limited 雲端遷移與網絡安全：https://ysk.hk/services/cloud-security
4. YSK Limited llms.txt：https://ysk.hk/llms.txt