為何採用生成式 AI 的組織在安全風險方面需要專業治理

生成式人工智慧在職場中的吸引力是不容否認的。ChatGPT、智能副駕駛和AI驅動的助手承諾能加快內容創作、提升數據分析智慧，並解放團隊免於重複性工作。然而，在這個生產力的敘事背後，卻隱藏著一個較不舒適的現實：許多組織在引入強大的AI工具時，並未配備必要的安全措施來保護他們最寶貴的資產。

矛盾點：生產力提升與隱藏的脆弱性

隨著生成式AI的安全風險在各行各業浮現，一個令人擔憂的模式逐漸顯現。員工為追求效率，越來越多地轉向現成的AI解決方案——常是個人帳號或公共平台——來起草文件、摘要報告或腦力激盪。他們很少停下來思考自己的行為是否符合公司政策，更不用說是否將機密資訊暴露給超出公司控制的系統。

這種現象，有時被稱為「影子AI」，代表著一個根本的治理缺口。當員工繞過正式渠道，使用未經授權的AI工具時，他們不僅違反規範，更可能將客戶記錄、專有算法、財務預測或法律文件直接上傳到外部平台。許多生成式AI公司會保留用戶輸入，以用來改進模型——這意味著你的競爭情報可能在訓練服務你競爭對手的算法。

沒有預料到的合規惡夢

受規範的產業面臨特別的危險。金融服務、醫療、法律事務所和能源公司都在嚴格的資料保護框架下運作——如GDPR、HIPAA、SOX及行業特定標準。當員工無意中將敏感客戶資訊輸入公共AI平台時，組織不僅面臨安全事件，還可能遭遇監管調查、罰款和聲譽損失。

這個風險不僅限於資料保護法。專業保密義務、對客戶的契約義務以及受託義務在未經治理的生成式AI部署中都會產生衝突。比如：醫護人員在AI聊天機器人中總結病歷、律師用ChatGPT起草合約、銀行分析交易模式——每個情境都可能成為等待發生的合規違規。

AI整合世界中的存取控制複雜性

現代商業系統——CRM、文件平台、協作套件——越來越多地將AI能力直接嵌入工作流程中。這種整合增加了存取敏感資訊的點數。若沒有嚴格的存取治理，風險也會成倍增加。

舉例來說：前員工仍持有AI連結平台的登入權限。團隊為了節省時間共用帳號，繞過多重驗證。AI整合繼承了過於寬鬆的權限設定。一個被攻陷的帳號或疏忽的權限就可能成為內部濫用或外部威脅的入口。攻擊面在不知不覺中擴大，而IT團隊卻未察覺。

資料實際揭示的真相

統計數據描繪出一幅令人警醒的畫面，顯示生成式AI的安全風險已在實際組織中展現：

• 68%的組織曾發生員工將敏感資訊分享給AI工具的資料事件
• 13%的組織報告涉及AI系統或應用的實際安全漏洞
• 在遭遇AI相關漏洞的企業中，97%缺乏適當的存取控制與治理框架

這些都不是理論上的漏洞或白皮書中討論的假設問題，而是真實的事件，影響著企業，損害客戶信任，並帶來法律責任。

建立治理基礎

受控的IT支援在將生成式AI從安全負擔轉變為受控能力方面扮演著關鍵角色。未來的路徑包括：

明確界定範圍： 制定明確政策，規定員工可使用哪些AI工具、可處理哪些資料，以及哪些資訊類型絕對禁止。這些政策必須具有執行力——不僅是指導方針。

系統性控制存取： 確定哪些角色需要AI存取權限。強化所有系統的身份驗證。定期審查權限，防止偏差。檢查AI整合如何連結到底層資料庫。

早期偵測問題： 監控系統應能標記異常的資料存取行為，偵測敏感資訊進入AI平台，並在事件升級前提醒團隊。

提升用戶意識： 員工不僅需要政策備忘錄，更需要教育他們為何這些規則存在、敏感資料洩漏的後果，以及如何在追求生產力與安全責任間取得平衡。

隨著環境演進： 生成式AI工具每月都在變化，政策卻每季停滯。成功的組織將AI治理視為一個持續的過程，隨著新工具與新威脅的出現，不斷檢討與更新保護措施。

負責任的AI採用之路

生成式AI確實帶來價值，生產力提升是真實的，但同樣存在生成式AI的安全風險——這些風險已在全球範圍內的組織中展現。問題不再是是否採用AI，而是如何負責任地採用。

這需要超越非正式指導和臨時政策，採取結構化、專業的治理，並由受控IT支援提供工具、專業知識與監督。有了適當的控制措施，組織可以在享受AI帶來的好處的同時，維持其業務所依賴的安全性、合規性與資料完整性。