生成式 AI 已經進入企業日常。員工用它整理會議紀錄、改寫 Email、摘要合約、產生程式碼、分析客戶資料，但同一個輸入框，也可能成為營業秘密外洩的破口。
最大風險可能出在企業沒有先確立基本規則：哪些資料可以貼？哪些資料絕對不能貼？誰可以用？用在哪裡？紀錄如何保存？
這些問題沒有答案，員工就只能憑直覺自行判斷，而這在趕截止期限的時候通常不可靠。
一、生成式 AI 風險的核心
營業秘密法第 2 條要求營業秘密必須具有秘密性、經濟價值與合理保密措施。若企業允許員工把未公開報價、客戶名單、產品路線圖、原始碼、研發資料直接輸入外部 AI 服務，卻沒有任何政策、權限或教育訓練，之後要主張「公司已採取合理保密措施」，說服力會下降，因為輸入資料可能已經離開企業控制範圍。
風險常出現在幾種情境：
- 業務把客戶名單與成交紀錄貼進 AI，請它產生銷售策略。
- 研發人員貼上原始碼，要求 AI debug。
- 法務或採購把尚未簽署的合約、報價、技術規格貼進工具做摘要。
- 人資把員工個資或薪資資料貼進 AI 產生分析。
- 專案主管把未公開產品計畫貼進 AI 做簡報。
這些行為不一定都有惡意，但營業秘密外洩往往就從一個方便的複製貼上開始。
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二、建立資料分級：不同資料適用不同規則
要對 AI 使用進行管理，建議第一步先將資料分級，讓員工不必每次憑自己判斷哪些能輸入到 AI 工具。
建議至少分成四類：
（一）公開資料
例如官網、新聞稿、公開產品型錄、已公開招募資訊。這類資料可在一般 AI 工具中使用；但 AI 產出的內容可能有錯，對外發布前仍應由人員核對。
（二）內部資料
例如一般會議紀錄、內部流程文件、非敏感 SOP。可在公司核准的 AI 工具中使用，但不宜輸入到個人帳號或不明服務中。
（三）機密資料
例如客戶資料、報價策略、未公開合約、供應商條件、技術規格、營運數據。原則上不建議輸入外部 AI；如有業務必要，應使用企業版、私有雲或地端部署，或已確認資料處理條款的工具。
（四）高度機密資料
例如原始碼核心模組、產品路線圖、併購資料、訴訟策略、尚未公開的專利布局。除經核准的封閉環境外，原則上不應輸入任何生成式 AI；確有必要時，應先經評估與核准。
三、7 個控管點：讓 AI 使用從個人習慣變成公司制度
（一）制定 AI 使用政策並落實
建議政策明確列出可使用工具、禁止輸入資料、核准流程、違規效果與例外申請，並具體列舉客戶名單、報價、成本、原始碼、未公開合約、個資、研發文件等禁止項目。並且透過合理的監控機制落實、稽核。
（二）採購企業版或可控管工具
若企業高度依賴 AI，建議優先使用可設定資料不作模型訓練、可控管帳號權限、可匯出稽核紀錄、可與企業身分驗證整合的服務。如果是無法實現前述要求的免費個人帳號則不適合處理公司機密。
（三）建立提示詞與輸出紀錄管理
涉及法務、研發、客戶資料或重要決策的 AI 使用，建議保存提示詞、輸入資料類型、輸出結果與人工審查紀錄，有助日後釐清責任並證明企業有管理制度。
（四）資料遮蔽與去識別化
若只是要 AI 協助整理格式或產生通用文案，可評估先移除公司名稱、客戶名稱、金額、技術參數、個資與專案代號。如果能用假資料完成的任務，就盡量不要用真資料測試。
（五）供應商合約審查
與 AI 服務供應商所簽署的合約條款中，建議將重點放在審查資料使用、保存、刪除、次處理者、跨境傳輸、資安事件通知、保密義務與訓練用途等條款。由於這些合約條件與營業秘密保護攸關，不能當成一般採購部門的制式條款看待。
（六）員工教育與範例化
教育訓練除了說明抽象風險以外，建議提供「可以貼」與「不能貼」的充分、清楚的實例，尤其是一些邊界案例。例如：公開產品介紹可以貼、客戶尚未公開的客製需求不能貼。範例越具體，員工越不容易踩線。
（七）事件通報流程
無論是否設有監控機制，對於員工誤把機密資料輸入外部 AI 的情形，企業至少應設置通報流程：保留紀錄、確認資料類型、通知資安與法務、評估是否要求刪除、判斷是否涉及個資或客戶通知義務。同時建議不要讓員工因害怕懲處而選擇隱瞞。
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四、在對外合約與內部政策補上 AI 條款
除了內部政策，也建議企業同步檢查 NDA、勞動契約、委外合約與供應商合約。條款可明定：
- 未經書面同意，不得將機密資訊輸入外部 AI、雲端自動化工具或第三方資料處理服務；若使用經核准工具，仍應遵守資料分級、最小揭露與去識別化等基本要求。
- 受託人使用 AI 協助履約時，應揭露工具類型並承擔資料外洩責任；AI 輸出不得未經人工審查即作為正式法律、技術或商業決策依據。
對於此，值得參考的範例是「行政院及所屬機關（構）使用生成式 AI 參考指引」，其中可以看到政府機關內部其實已經走過同一套思考：明定機密文書禁止使用生成式 AI 撰寫、不得提供公務應保密、個資或未同意公開之資訊；僅封閉式地端部署模型於確認系統環境安全性後，得依機密等級分級使用；採購案並應要求得標廠商一併遵守。這套「分級管理、使用」的邏輯，企業設計政策時可直接借用。
※延伸閱讀：【營業秘密系列：契約篇】商業合作的起手式——簽 NDA 前必看的注意事項
五、誤貼機密資料的可能法律後果
（一）公司端：營業秘密保護與對客戶的契約責任
員工將公司資料誤輸入到生成式 AI 工具後，可能會影響公司日後是否仍能主張該資訊具備營業秘密法第 2 條所定的秘密性或已採取合理之保密措施。訴訟中的相對人可能以公司自己讓資料任意流入外部服務為由抗辯，使公司對他人主張營業秘密保護更為困難。反之，企業若事前已建立資料分級、AI 使用政策與教育訓練，在認定是否已採取合理保密措施時，可能較為有利。
如果輸入的是客戶或合作方交付的機密資訊，公司還可能因此違反對客戶、合作方的保密約定（NDA），而須依約負責。若涉及個人資料，則另有個人資料保護法上的處理與通知問題，建議企業事前一併確認相關契約與個資處理流程。
（二）員工端：民事賠償、刑事責任與公司內部懲處
營業秘密法第 12 條第 1 項規定，因故意或過失不法侵害他人之營業秘密者，負損害賠償責任，依此，過失侵害也可能負賠償責任。不過，第 12 條的賠償責任是以「不法侵害」為前提，而把公司資料輸入外部 AI 工具是否構成不法侵害，例如是否屬第 10 條所定「依法令有守營業秘密之義務，而使用或無故洩漏者」，須視員工守密義務的來源，以及輸入外部 AI 是否屬「洩漏」等個案事實而定，並非一律成立。
至於刑事責任，營業秘密法第 13-1 條另以行為人意圖為自己或第三人不法之利益，或損害營業秘密所有人之利益為要件，單純誤貼資料通常不符這項主觀要件。
不過，員工仍舊可能違反勞動契約或 NDA 中的保密約定，以及公司的工作規則，而須負違約責任或受到公司懲處。對此，公司若希望管理員工使用 AI 工具，事前訂有明確的 AI 使用政策，懲處也較有依據。
結論
企業導入生成式 AI 的建議管理方式，是把 AI 當成新的資料處理管道，納入營業秘密、個資、資安與契約管理，並讓「合理保密措施」的內容跟上員工實際的工作方式。
本所建議企業先完成資料分級與 AI 使用政策，再決定工具採購與開放範圍：制度空白時，AI 會變成每位員工工作日常裡的外部資料漏洞，也會讓企業日後難以主張已採取合理保密措施；制度清楚，AI 才能成為提升效率的工具。
如需規劃 AI 使用政策，歡迎與本所專業團隊聯絡。