因應生成式AI使用的營業秘密保護對策
美國智慧財產律師於2026年4月撰文說明兩件聯邦地方法院之判決揭示將機密資訊分享於生成式AI平台上的重大風險。
在Trinidad v. OpenAI 案中(Trinidad使用ChatGPT開發出AI框架，並將其框架申請美國專利，其主張OpenAI 後續申請專利之產品係基於使用其成果所開發，惟法院駁回原告依據美國營業秘密保護法(即DTSA)提出使用ChatGPT的產出物”專有AI開發框架(proprietary AI development frameworks，簡稱框架)為其營業秘密之主張，理由是原告在使用ChatGPT創建這些框架時，是自願向OpenAI 揭露其框架相關資訊。本案中，法院認為，原告使用ChatGPT創建框架時未有採取保密措施，且基於接受OpenAI的使用條款，也就是同意於未建立任何保護下揭露資訊，而不屬於DTSA保護的營業秘密。
在United States v. Heppner案中(被告Heppner 因涉及金融詐騙案件遭起訴，其收到法院傳票後使用Claude AI，將該案件的案件事實、可能的抗辯事由、法律分析和防禦策略輸入至Claude AI，使用AI產出法律分析報告)，則是強調使用公開可得的生成式AI平台所建立之文件不受律師與當事人間之秘匿特權( attorney-client privilege)保護，因為在AI平台記錄的對話內容，在沒有與平台合約約定保密義務時，這些內容並不具保密性。本案主要探討於被告與Claude AI之間之對話紀錄是否符合律師與當事人間之秘匿特權之範圍，法院認為Claude AI並非律師，兩位非律師之人的法律討論並不享有特權，且成立律師與當事人間之秘匿特權需建立於當事人與有委託關係之律師(或其代理人：實習律師、法務助理等)因為法律諮詢目的之通訊內容。此外，被告與Claude AI之間的通訊並非機密，因為Claude AI的用戶須同意「Anthropic (Claude AI之開發商)收集用戶輸入與輸出資料，利用這些資料訓練 Claude，並保留向第三方(包括政府監管機構)揭露此類資料的權利」，故法院未將律師與當事人間之秘匿特權延伸至AI平台產出的資訊。
在如今生成式AI已被普遍使用之時代，AI工具可提高生產力及工作效率，而對企業而言，開放員工使用AI時應留意公司是否有對使用AI工具提供相應的管理措施。可參考的管理方式有二：
作法其一是：建立企業內部的生成式AI平台
在此狀況下與AI共享的資訊只會留在公司的環境中，並且員工會受到聘用條件中所簽署過的保密協議拘束，此種做法可提供強而有力的保護，但也需要公司投入大量財務資源，惟許多企業未有足夠資源採取此做法。
作法其二：企業從商業生成式AI供應商取得企業授權
企業可跟AI供應商簽定特殊的授權模式，例如約定除了為遵守法律規範或防止濫用之情況外均不儲存輸入或輸出之資訊、約定不會使用其資料進行AI模型訓練、不向第三方揭露客戶所提供之資訊等保密條款，此類保密條款約定會被視為合理保密措施。
企業亦須留意法院在檢視是否成立合理保密措施時，通常只有簽訂相關保密條款並不足夠，法院通常會審查是否有其他保護措施，例如哪些員工有權使用AI平台、是否規範哪些資訊可用/不可用於AI平台、員工是否簽署對其使用AI平台應遵守之義務的確認書等。此外，企業還須避免員工以個人消費者帳號(非企業用戶權限)於AI平台輸入公司機密資訊，而使公司在不知情狀況下同意AI供應商使用其公司機密資訊。因此，企業應建立明確政策，限制員工將公司機密資訊輸入任何AI平台，並留存管理存取紀錄。
由前面兩個案件我們可了解，在未有適當合約與相關保密措施的情況下，於公開的生成式 AI 平台分享機密或專有資訊，法律上等同於向全世界揭露該資訊。法院於營業秘密、律師與當事人間之秘匿特權不太可能對 AI 相關揭露行為做出特別豁免。因此，對於AI工具的使用，企業至少需確保使用的是在具備適當合約保護的商業或企業級 AI 平台，制定明確的內部政策規範可輸入 AI 平台的資訊，提供員工相關訓練，並審核現有的營業秘密保護計畫找出因應AI工具使用的相關風險並予以補強。
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陳佳妤
副法律研究員 編譯整理
Peter J. Toren, Navigating Recent Developments in Generative AI and Trade Secret Protection(2026), https://ipwatchdog.com/2026/04/05/navigating-recent-developments-in-generative-ai-and-trade-secret-protection/ (last visited Apr.8, 2026)
美國FDA（Food and Drug Administration）於2019年11月22日發布「保密證書（Certificates of Confidentiality, CoC）」指引草案。保密證書之目的在於防止研究人員在任何聯邦、州或地方之民事、刑事、行政、立法或其他程序中被迫揭露有關研究參與者可識別個人之敏感性資料，以保護研究參與者之隱私。保密證書主要可分為兩種，對於由聯邦所資助，從事於生物醫學研究、行為研究，臨床研究或其他研究，於研究時會收集可識別個人之敏感性資料之研究人員而言，保密證書會依法核發予該研究人員，稱為法定型保密證書（mandatory CoC）；而對於從事非由聯邦所資助之研究的研究人員而言，原則上保密證書不會主動核發予該研究人員，惟當研究涉及FDA管轄之產品時，可由FDA自行裁量而核發保密證書，稱為裁量型保密證書（discretionary CoC），本指引草案旨在提供裁量型保密證書之相關規範。 FDA建議裁量型保密證書之申辦者先自問以下四個問題，且所有問題之答案應該皆為肯定：(1)申辦者所參與之人體研究是否收集可識別個人之敏感性資料？(2)申辦者是否為該臨床研究之負責人？(3)申辦裁量型保密證書之人體研究是否涉及受FDA管轄之產品的使用或研究？(4)申辦者之研究措施是否足以保護可識別個人之敏感性資料之機密性？ 於FDA完成審查後，將向申辦人傳送電子回覆信件，表明是否核准裁量型保密證書。若結果為核准，則該電子回覆信件即可作為保密證書。該保密證書之接受者應執行法律所規定以及FDA於電子回覆信件中所要求之保證事項，以保護人體研究參與者之隱私。
FCC推動電線寬頻上網（BPL, broadband over power line）服務FCC日前發佈一份關於電線寬頻上網之備忘錄命令及意見（MO＆O, Memorandum Opinion and Order），除了再度確認FCC於2004年時就接取電線寬頻上網系統所為之決議外，同時也否決業餘無線電社群、電視廣播業者、航空工業等所提出限制電線寬頻上網之要求，但FCC採納保護無線電天文台以及航空站使免於電線寬頻上網干擾之規定。 FCC表示，推動電線寬頻上網可以幫助居住於鄉村地區之美國民眾接取高速網路，而且目前寬頻網路市場的主導者有線電視網路上網（cable）業者及數位用戶迴路業者（DSL）亦將會因電線寬頻上網之發展而被迫降價，讓消費者可以更低廉的價格接取寬頻網路。不過，FCC委員Michael Copps 提醒，雖然眼前FCC在電線寬頻上網以及可能產生之干擾間似乎已達成平衡，但FCC仍應繼續密切關注電線寬頻上網對其他使用者之干擾問題，尤其在卡崔那（Katrina）颶風的慘痛經驗中已證實業餘無線電之發展與貢獻具有高度價值，因此，對於電線寬頻上網可能對業餘無線電用戶之干擾部分應格外注意。
歐盟執委會公布「數位金融包裹」法案為鼓勵金融產業之創新，同時使其遵循應有之責任，並讓歐盟金融消費者與商業機構享有更多之利益，歐盟執委會於2020年10月24日提出數位金融包裹法案（Digital Finance Package），並提出以下2項數位金融立法提案： 一、加密資產立法提案（Proposal for Markets in Crypto-assets） 為促進金融創新並同時保有金融穩定性與保護投資人，歐盟執委會提出加密資產管制框架立法提案，並將加密資產分為已受監管與未受監管兩類，前者將持續依據既有規範進行管理。而針對尚未管制之加密資產，該提案針對加密資產發行人與加密資產服務供應商建立嚴格限制，要求取得核准後始可提供服務。具體而言之，立法提案包含以下項目： （一）針對加密資產、加密資產發行人等金融商品名詞進行定義。並建立加密資產服務供應商與發行人營運上、組織架構與資產發行程序之透明度與揭露制度。 （二）針對向公開市場提供加密資產進行管制，例如，依據提案第4條，供應商應為法人，第5條則要求供應商應製作加密資產白皮書，並將其提供給主管機關後始可於公開市場提供相關服務。 （三）針對代幣資產發行人以及其加密資產之審核程序，依據提案第15條，代幣發行者必須為歐盟境內之法律實體。另外，該法要求加密資產發行人應誠實、公平且專業，並完成加密資產白皮書之出版與制定市場溝通規則。 （四）針對加密資產之收購，該法第4章亦設有相關規範，於第37條及38條規定收購之評估機制。 （五）針對加密資產服務供應商之授權與營運條件，該法第5章規定歐盟證券及市場管理局應建立加密資產服務供應商之登記制度。 （六）針對市場秩序維護之部分，該法於第6章規範相關預防市場濫用之禁止事項與要求，並於第7章賦予歐盟成員國各主管機關相關權力，例如第94條之監督與懲處權限。 二、歐盟數位營運韌性管制框架立法提案（Proposal for Digital Operational Resilience） 數位化總伴隨資安風險，歐盟執委會於包裹法案內亦提出歐盟數位營運韌性管制框架立法提案，以確保相關企業可應對所有與通訊技術有關之干擾與威脅，另外，銀行、證券交易所、票據交換所以及金融科技公司將需遵循嚴格之標準以預防並降低ICT資安事件所產生之衝擊，另外亦將針對金融機構雲端運算服務供應商進行監管。具體規範包含： （一）ICT風險管理要求：該立法提案參照相關國際標準，於第5至第14條制訂相關ICT風險管理要求，惟未要求應遵循具體國際標準。 （二）ICT相關事件報告：該提案於第15至20條規範相關報告義務，將整合歐盟金融機構之ICT相關事件報告與監測程序。 （三）數位運作韌性測試：該提案於第21至第24條要求ICT風險管理框架應定期進行測試，惟具體方法可依據組織之規模、風險側寫與商務模式進行調整。 （四）第三方單位風險：該提案於第25至39條規範組織應對ICT第三方供應商風險進行監測，例如，第25條要求金融機構委外執行業務仍應隨時遵循所有金融服務規範，另外，ICT風險管理框架之內容亦應包含第三方ICT風險之監督策略。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。