你的Slack對話，可能是AI訓練的新燃料：這家倒閉新創靠「數位拾荒」換回300萬

一家新創公司宣告倒閉時，創辦人通常面對的是還不清的帳單和沮喪的員工，但語音轉錄與字幕服務新創Cielo24的前執行長Shanna Johnson，卻把公司的死亡變成了另一筆資產。

Cielo24透過專門協助新創處理倒閉善後的服務商SimpleClosure，將公司過去13年來累積的Slack對話、電子郵件和Jira工單等數位遺產，以高達數十萬美元（超過新台幣300萬元）的價格賣給了AI公司。這筆「數位拾荒」帶回來的報酬，一方面解決了Cielo24的債務問題，卻也同時引發了員工隱私的疑慮。

Cielo24把「新創之死」變成新資產

AI日新月異，Cielo24未能倖存而走向倒閉，執行長Shanna Johnson也面臨著極大的財務壓力。

為了解決薪資結算、稅務、投資人同意書以及美國國稅局的繁雜文書工作，Shanna Johnson找上了一家專門協助新創公司處理倒閉善後事宜的服務商SimpleClosure，也就是這個時候，他注意到一個有趣的環節：變賣公司的「營運廢氣」（Operational exhaust）。

所謂的「營運廢氣」，就是Cielo24過去13年來的數位足跡，包含員工多年來累積的數TB（terabytes）的Google雲端硬碟資料、每一個Slack上的玩笑，以及每一封電子郵件。

這批被視為垃圾的數位資產為Cielo24帶來了實質回報。Shanna Johnson向《Forbes》表示，這筆高達數十萬美元的意外之財，讓他從「不知道該如何支付帳單」的狀況中脫身。

「雖然關掉公司還是有些感傷，不過想到我們的數據能發揮作用、延續下去，甚至能幫助到其他人，就覺得這其實是一件很酷的事。」Shanna Johnson說。

倒閉公司的數位資產，正成為 AI 競相收購的新燃料

發現這個新商機的SimpleClosure，其實很早就注意到AI實驗室與公司對於獲取真實工作環境數據有著「瘋狂」的需求。

根據《Forbes》與《Gizmodo》報導，早期的語言模型高度依賴維基百科、Reddit論壇和數位化書籍等公開網路資料進行訓練，但前OpenAI首席科學家Ilya Sutskever指出，這些公開資料在2024年底前其實已經被耗盡，而且，網路百科並不會教「代理型AI」（Agentic AI）如何處理複雜的辦公室日常與專案排程。

這就是為什麼一間倒閉公司的內部閒聊與專案工單會變得如此值錢，因為Slack上的跨部門爭論、Jira裡的bug追蹤紀錄、電子郵件裡的決策往來，這些數據天然地模擬了「人在工作時如何思考與溝通」，正是訓練Agentic AI執行複雜任務所最欠缺的素材。

SimpleClosure執行長Dori Yona向《Forbes》表示，為了滿足這個強烈的市場需求，SimpleClosure順勢開發並推出了一個名為「Asset Hub」的新平台工具，這個產品的目的就是專門協助那些即將關閉的新創公司，將他們內部的程式碼、工作流程、Slack檔案與電子郵件等通訊紀錄授權變現。

據SimpleClosure提供給《Forbes》的數據，目前公司已經為近百家倒閉公司處理了這類交易，成功為創辦人追回超過100萬美元（約新台幣3,300萬元），每家公司的平均報酬落在1萬至10萬美元之間。SimpleClosure的競爭對手Sunset的執行長Brendan Mahony也指出，這類數據的定價取決於規模、年份與「數據豐富度」，例如與程式碼提交紀錄綁定的Jira工單，就比單一文件的價值更高；同時，醫療保健或金融等特定產業的內部數據更享有市場溢價。

AI新燃料背後仍然藏有隱私炸彈

然而，當企業興致勃勃地把廢棄數據當成金礦開採時，員工的隱私權卻成了最脆弱的犧牲品。

在這些新創公司奮鬥的員工，在傳送Slack訊息時，絕不會預料到這些夾雜私人情感的對話，有朝一日會成為訓練第三方AI的生財工具。雖然數據收購商聲稱會仔細清除個人識別資訊（PII），但業界專家直言這絕非按下開關那麼簡單。

真實世界數據合規公司Protege執行長Bobby Samuels警告，如果匿名化處理不當，使用數據的公司將能看透特定組織與個人的活動，這些隱私甚至可能洩漏到AI模型的輸出結果中。一項由OpenAI與Google等機構在2020年進行的研究也證實了這個恐懼：大型語言模型會無意間「逐字記憶」訓練數據，並可能在特定提示下將機密字句原封不動地吐出。

這場隱私危機已經引起了監管倡議者的強烈警戒。人工智慧與數位政策中心（Center for AI and Digital Policy）創辦人暨執行董事Marc Rotenberg向《Forbes》嚴厲批評了這種作法，「員工隱私依然是核心隱患，特別是因為人們已經變得如此依賴Slack這類內部通訊工具。這不是一般的通用數據，而是可識別的個人。」

AI的運用與訓練一直以來都脫離不了道德議題，今天就算是使用「不再被需要」的數位資料進行訓練，卻不代表產生這些數位資料的人已經不在了；陷入絕境的創業家或許幸運地拿到了救命錢，得以體面退場，但曾在鍵盤前敲打出這些數據價值的員工，卻可能在毫不知情的情況下成為了推動AI演化史的免費燃料。

資料來源：Forbes、Gizmodo、Techspot、Fast Company