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

相關連結
你可能會想參加
※ 因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9220&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/18)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐盟個人資料保護委員會提出關於資料主體接近使用其個人資料權利之指引

  歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)第15條為「資料主體之接近使用權(Right of access)」,其第1項規定「資料主體有權向控管者確認其個人資料是否正被處理」,資料主體並得知悉其個資處理之目的、所涉及之類型等事項。該條係為使資料主體在獲得充分、透明且容易接近之資訊,使其得更輕易的行使如資料刪除或更正等權利。   因條文在文字上具抽象性,就具體內涵仍須有一定基準,故歐盟個人資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於2022年1月18日,針對GDPR中之接近使用權提出指引(Guidelines 01/2022 on data subject rights - Right of access),闡明在不同的情況中,資料主體應如何向資料控管者(Data Controller)主張接近使用權,並且說明資料控管者針對此項權利之義務內涵。   就具體內容,該指引包含:接近使用權之範圍、資料控管者應向資料主體提供之資訊內容、資料主體請求資訊之格式、資料控管者應如何提供資訊、GDPR第12條第5項所稱「資料主體之請求明顯無理由或過度者」之概念為何。指引並製作流程圖,以便利資料主體輕易的了解向資料控管者主張權利之步驟。   而對於資料控管者,指引亦說明其應如何解釋與評估資料主體之請求、應如何回覆特定請求、限制接近使用權之例子。該指引旨在從各方面分析接近使用權,經由舉例與設想特殊情形,以求為該權利提供更精確之指導。

智慧聯網時代巨量資料法制議題研析-以美國隱私權保護為核心

現有法制對公立大學教授技術作價之現況與困難

因應知識經濟社會 日本推動司法改革

  鑑於社會態度轉變與經濟面的需求,特別是隨著稅法和智慧財產權問題日益複雜,日本企業領袖紛紛延攬龐大的律師團,以借助其專長規劃並解決相關問題,以至法律專業人才需求更甚於以往。為此,日本改變壓低律師人數以及不鼓勵興訟的政策,大刀闊斧推動二次世界大戰以來最大的司法制度改革。本次司法制度大改革廣開職業考試大門,以便有足夠的律師、檢察官與法官,能在日益好訟的日本社會處理龐大民、刑事案件。   為填補需求缺口,日本政府決定將包括律師、檢察官和法官在內的法律專業人士的人數提高一倍以上,在 2018 年以前增至五萬人。同時,重大刑案將在 2009 年引進陪審團制度,以減輕法官負擔。在政府鼓勵下,日本第一所美式法學院於 2004 年成立,現在全國已有七十二所類似的法學院。過去日本大學法律系通常著重法律的學術或理論面,而新式法學院的重心則以實務訓練為主。這些法學院的畢業生不必考舊律師考試,只考專為他們設計的筆試。   我國法學教育改革研議已有幾十年,總統府人權諮詢小組在討論人權問題時,亦有專題涉及法律人養成與司法制度改革,因而研議全盤改革相關制度;行政院經建會在重要人才培育與運用的政策中,亦研擬自去( 94 )年開始推動法律專業學院制度。

TOP