隨著數位轉型加速，生成式 AI 工具在企業環境中快速普及，雖能提升效率，但若缺乏治理與教育，將成為知識產權外洩的高風險來源。此風險根源於員工對 AI 工具的資料處理方式缺乏理解，以及組織未能建立明確政策、缺乏核准工具清單及培訓不足所致。企業必須正視並採取積極措施，將 AI 使用規範納入核心資產保護框架。
生成式 AI 工具在企業環境中快速普及，雖能提升效率，但若缺乏治理與教育，將成為知識產權外洩的高風險來源。影片案例指出，一名金融科技公司員工將生產程式碼提交至公開 AI 平台檢查，導致專有公式可能被 AI 學習並在未來回應其他使用者時洩露。
此舉不僅削弱企業競爭優勢，還可能暴露合作夥伴或客戶的敏感資訊，進一步引發法律與合約責任問題。風險根源在於員工對 AI 工具的資料處理方式缺乏理解，組織未建立明確政策，缺乏核准工具清單，以及培訓不足。治理建議包括：
- 制定 AI 使用政策，明確規範可用工具與禁止輸入的資料類型；
- 強化敏感資訊分類與保護機制；
- 建立並維護核准工具清單，限制未經審核的使用；
- 定期教育員工，提升對 AI 風險的理解；並設置監控與稽核機制，追蹤工具使用情況。
研究啟示顯示，技術本身並非最大風險，真正的挑戰在於治理與教育缺口。企業必須將 AI 使用手冊納入資安與知識產權保護框架，並透過跨部門協作，建立完整治理機制，以確保競爭優勢與合規。
面對這項新興挑戰，企業領導者需將 AI 治理視為網路安全和法規遵循的關鍵組成部分。除了上述政策制定與員工教育外，組織應考慮部署技術解決方案，例如資料遺失防護（DLP）工具，以自動化方式偵測並阻止敏感資料被輸入未經核准的 AI 服務。透過技術控制與嚴格的流程管理雙管齊下，企業方能有效管理生成式 AI 的效益與風險，確保機密資產不因單次輕率的 AI 互動而外洩。總體而言，成功的 AI 整合需要持續的跨部門協作，將風險控制內建於日常工作流程中，方能維護長期的業務競爭力與信譽。
資料來源：https://www.helpnetsecurity.com/2025/11/21/ai-intellectual-property-risks-video/
分析了生成式AI在企業環境中缺乏治理所引發的知識產權外洩風險，強調員工將敏感資料提交至公開AI平台所導致的競爭優勢削弱和合規問題，並提供了健全的AI使用政策與教育建議。