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從一場爭議官司 看AI導入的盲點

來源：工商時報網

文／許旭安（未來巢科技董事長 ）

　　一場官司，意外揭露企業的盲點。近日台灣科技圈流傳的一場官司，再次讓企業內部生成式AI專案成為焦點。某法律新創因資料取得爭議，遭判刑並面臨鉅額賠償，這起事件表面上是司法新聞，本質卻凸顯了企業在AI導入時普遍存在的盲點：當技術、硬體、模型的選型成為主旋律時，資料治理與合規風險，往往被低估甚至忽略。

　　生成式AI的價值取決於資料，而資料的合法性、完整性、品質與內部管控，才是專案的根基，這不僅關乎是否觸法，更決定專案能否穩健落地並創造真正效益。

　　過去協助政府、金融、製造等產業導入雲端與地端的生成式AI，發現大家往往忽視最重要的關鍵問題。

資料：企業AI專案真正起跑線

　　生成式AI模型的訓練背景讓它們在語言表現上具備強大能力，但企業要讓 AI 回答專業問題、支持業務決策，靠的並非模型本身，而是企業餵養它的資料。

　　多數企業的資料現況，遠比想像中複雜，諸如：一、來源分散：資料散落在舊系統、雲端、檔案伺服器、郵件信箱、離職員工筆電，甚至未歸檔的實體文件中。二、品質參差：缺乏統一格式、版本混亂、資料過期或殘缺不全。三、權限模糊：內部資料存取規則不清，機敏資訊未設限，或管理規範流於形式。

　　這些問題若未被正視，AI專案極可能從資料階段就種下失敗因子。

外部資料：合法性與授權邊界不可模糊

　　許多企業導入AI的第一步，是蒐集外部資料以補足內部資料的不足，外部資料的取得往往是法律與商譽的高風險區域，企業在取用外部資料時，必須徹底確認以下三點：

1、來源是否公開且授權清楚：不能因資料在網路上可見，就認為可以任意使用。

2、技術手段是否符合法規：即使技術上能以爬蟲、API 取用資料，若違反對方政策、造成對方系統異常，仍可能構成違約、侵權或觸法。

　　使用目的是否符合原始授權：特別是涉及商業用途時，資料用途必須與原授權範圍一致，以防後續爭議。

3、外部資料取得策略若未經嚴謹規劃，不僅專案可能無法推進，還可能將企業置於法律風險中。

內部資料：治理、權限與合規的基本功

　　比起外部資料，企業內部資料的治理與控管往往更被低估，企業資料治理，應從以下三個層面扎根，包括：1、資料盤點與標註：企業需要回答：我們有哪些資料？在哪裡？屬於誰？這看似簡單，實際上往往是最棘手的基礎工程，盤點後應建立一致性的標註規則。2、權限控管與存取規範：內部資料權限往往是資料外洩或誤用的第一道破口，企業應建立細緻的資料分級與存取權限，設置審計軌跡，確保存取紀錄可追溯。3、合規與資料生命周期管理：資料不只是收集完就萬事OK，企業必須明確規範資料的使用範圍、保存期限與銷毀機制。

　　生成式AI的導入沒有捷徑，企業唯有從題目可行性評估、資料治理規劃、合規風險審視開始，一步步穩健前行，才能真正讓AI成為競爭力的加速器，而非風險與成本的放大器。在這場數位轉型與智慧化的長跑中，資料與題目才是企業真正該握緊的方向盤，而不只是追逐硬體、模型或潮流的短暫榮光。

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