因應使用「生成式AI（Generative AI）」工具的營業秘密管理強化建議
2024年7月1日，美國實務界律師撰文針對使用生成式AI（Generative AI）工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議，其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中，而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊，以Chat GPT為例，原始碼（Source Code）可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者（AI Provider）用於訓練生成式AI模型等，進而導致洩漏；或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用，此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。
該篇文章提到，以法律要件而論，生成式AI有產生營業秘密之可能，因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」；因此，由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密，其範圍可能包括：公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例，故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。
實務專家提出，即使訴訟上尚未明確，企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露，以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之：
一、人員面：
1.員工（教育訓練、合約）
在員工管理上，建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施，並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果；培訓後，亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍，如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。
在合約方面，建議公司可與員工簽訂或更新保密契約，納入使用生成式AI的指導方針，例如：明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊；亦可增加相關限制或聲明條款，如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。
2.生成式AI工具提供者（合約）
針對外部管理時，公司亦可透過「終端使用者授權合約（End User License Agreement，簡稱EULA）」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用，如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型，或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。
二、技術方面：
建議公司購買或開發自有的生成式AI工具，並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中；或透過加密、防火牆或多種編碼指令（Programmed）來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型，防止機密資訊被誤輸入，其舉出三星公司（Samsung）公司為例，三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組（Bytes），以防止輸入大型文件。
綜上所述，實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險，相對於尚未可知的訴訟攻防，律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中，換言之，企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元（包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理，甚至是後端的爭議處理機制，如何監督與改善等）的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理，更可以透過上述建議的做法（對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元）加強針對生成式AI工具之管理。
本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
徐婕伊
專案經理 編譯整理
Diana H. Leiden & Helen Winters, Harnessing Generative AI: Best Practices For Trade Secret Protection, Mondaq, Jul. 1, 2024, https://www.mondaq.com/unitedstates/new-technology/1485314/harnessing-generative-ai-best-practices-for-trade-secret-protection#authors (last visited Jul. 26, 2024).
<營業秘密保護管理規範>，財團法人資訊工業策進會科技法律研究所網站，https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?no=72&d=7212（最後瀏覽日：2024/07/30）。
香港電訊管理局(OFTA)於2009年04月27日廢止了廿五年前制定的「流動網絡(即我國的行動電話/信網路)付費」規管指引。此管制規定即是明定了行動網路業者(MNO)固網業者(FNO)間的互連費收取(FMIC)模式。今後互連費的結算將以商業協議取代事前的管制性介入。 以往固網與行動網路業者互連費計算乃基於「流動網絡付費」為之，亦即行動網路業者須繳付流動網絡與固網之間所有的通話互連費用(MPNP)，顯有不對稱之狀況，不利於電訊服務在匯流大環境下的公平競爭和發展。職是，電訊管理局於2007年決議將廢除該規定並設定兩年的過渡期間，讓相關業者進行調整；多數業者也在過渡期間內達成協議或共識。業者間均同意原則上採取「毋須拆帳」(Bill and Keep, BAK)的結算模式，因此也不會產生將費用轉嫁到其他電訊服務商或是終端消費者的問題。此顯示去管制化並交由市場機制決定互連費用之作法實屬可行。 以市場取代管制，短期內雖會有不確定因素可能導致爭議，惟電訊管理局也強調業者間的協議（含協商不成）不得危及公眾利益與一定的服務品質，必要時將依法介入業者間的協商程序。該局也將持續關注互連費問題之發展。
加拿大競爭局發布人工智慧與競爭諮詢報告加拿大競爭局（Competition Bureau Canada,下稱競爭局）為更了解人工智慧如何影響或促進競爭，於2025年1月27日發布人工智慧與競爭諮詢報告(Consultation on Artificial Intelligence and Competition)。競爭局於意見徵詢期間獲得來自學術界、法律界、產業協會及大型科技公司的意見書。 諮詢報告彙整意見書內容並列出以下重點： 1. 人工智慧從資料輸入、基礎模型至終端產品或服務各階段皆在快速發展，可以為市場帶來新的競爭或阻礙競爭，人工智慧可能影響競爭原因包含資源依賴、資料控制及市場參進障礙等等。 2. 人工智慧領域中大規模投資是技術成長的重要關鍵，大型企業可藉由市場力量減少競爭或進行創新，少數大型企業因擁有較高的投資能力及數據資料專屬性，在基礎架構層（運行人工智慧所需的工具，如人工智慧晶片、雲端運算及超級電腦等）中佔有極高的市場份額，但也有部分意見認為人工智慧市場仍蓬勃發展中，亦有企業或學術機構未過度依賴專有數據但仍能開發出產品。 3. 人工智慧可能導致反競爭行為，企業雖可透過垂直整合來降低成本並提高效率，但可能會減少現行市場內部競爭，或透過具有人工智慧的演算法進行定價，達到操縱市場價格的行為，現行反壟斷法未來是否可以解決此一問題還有待觀察。 藉由諮詢的過程，競爭局更能掌握人工智慧發展、也了解公眾對話的重要性，意見書亦有助於該局未來提出兼顧人工智慧發展及促進市場競爭之政策措施。 我國公平交易委員會已於112年5月成立AI專案小組，負責掌握國際間人工智慧相關競爭議題的趨勢與發展，並針對現行人工智慧發展與競爭法執法研提政策配套措施，我國公平交易委員會與加拿大競爭局對於人工智慧與市場競爭議題之後續動態，值得持續追蹤。
美國參議院提出「2019年物聯網網路安全促進法」草案自2016年Mirai殭屍網路攻擊事件後，物聯網設備安全成為美國國會主要關注對象之一，參議院於2017年曾提出「2017年物聯網網路安全促進法」（Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2017）草案，防止美國政府部門購買有明顯網路安全性漏洞之聯網設備，並制定具體規範以保護聯網設施之網路安全，然而該法案最終並未交付委員會審議。 2019年4月，美國參議員Mark Warner提出「2019年物聯網網路安全促進法」草案（Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2019），再度嘗試建立物聯網網路安全監管框架。本法將授權主管機關建立物聯網設備所應具備之安全性條件清單，而該清單將由美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology）擬定，並由管理與預算局（Office of Management and Budget, OMB）負責督導後續各聯邦機關導入由美國國家標準與技術研究院所制定之網路安全指引。本法草案相較於2017年的版本而言雖較具彈性，惟網路安全專家指出，清單之擬定與執行管理分別交由不同單位主責，未來可能導致規範無法被有效執行，且聯邦各層級單位所需具備之資安防護等級不盡相同，如何制宜亦係未來焦點。