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公司 AI 使用規範範本：四層授權表可直接複製，全面禁止反而外洩率最高

  • 更新日期：2026-08-05 03:15:41
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💡 核心結論速覽 (TL;DR)

  • 全面禁止是最糟的選項：KPMG 與墨爾本大學 48,340 人／47 國研究顯示，把公司敏感資料上傳到公開 AI 的比率，在「公司全面禁止」的員工中最高（67%），無政策者反而只有 33%。
  • 不訂規範會影響法律地位：營業秘密法第 2 條要求「所有人已採取合理之保密措施」才成立保護，沒訂規範可能連這道門檻都過不了。
  • 那個「72 小時通報」還沒上路：個資法 2025-11-11 修正條文迄今未施行，72 小時只寫在 2026-01-22 預告的子法草案裡。
  • 先做這件事：把下面那張四層授權表複製回去，填上你們公司的工具名稱與核准人——這是三十分鐘能做完、但多數公司還沒做的事。

先講一件我覺得最反直覺的事：把公司敏感資料貼給公開 AI 的人，最多的不是那些「公司沒規定」的員工，而是那些「公司全面禁止」的員工。

這不是我編的。KPMG 與墨爾本大學做的全球研究，48,340 人、47 個國家，數字是這樣：組織全面禁止生成式 AI 的員工中，有 67% 承認曾上傳公司敏感資訊；有政策指引的 56%；而「組織沒有相關政策」的只有 33%、「不確定有沒有政策」的 38%。

報告原文的結論寫得很直接：outright bans may be ineffective（全面禁令可能無效）。

先說明這是相關而不是因果——高風險產業（金融、醫療）本來就傾向下禁令，員工的資料也本來就更敏感。但這組數字至少說明一件事：「一句話禁止」不會讓問題消失，只會讓它變成你看不見的樣子。

所以這篇不寫「AI 使用規範該有哪些章節」——那種文章網路上已經很多了。這篇給你一份可以直接複製回去改的四層授權表，加上一個現在幾乎沒人寫、但 2026 年非做不可的欄位。

另外先講清楚：我不是律師。這篇裡的法條都是我去全國法規資料庫抓原文、逐條核對過的，會標出處讓你自己驗證；但你們公司的實際適用，該問你們的法務或外部律師。

公司 AI 使用規範的法律依據：從「得訂定」到「應訂定」的三年

台灣沒有法律強制民間企業訂 AI 使用規範，但政府對自己的要求，三年內從「可以訂」變成了「必須訂」。這個轉變是你說服老闆最好用的論據。

2023 年 8 月 31 日，行政院發布《行政院及所屬機關（構）使用生成式 AI 參考指引》，共十點。其中第七點寫的是：各機關「得」依使用生成式 AI 之設備及業務性質，訂定使用規範或內控管理措施。

「得」的意思是可以，不強制。

2026 年 1 月 14 日，《人工智慧基本法》公布施行（總統華總一義字第 11500001671 號令，全文 20 條）。其中第 19 條寫的是：「政府使用人工智慧執行業務或提供服務，應進行風險評估，規劃風險因應措施。政府應依使用人工智慧之業務性質，訂定使用規範或內控管理機制。」

從「得」到「應」，三年。

要講清楚的是：第 19 條拘束的是政府機關，不是民間企業。沒有任何一條法律規定你的公司一定要訂 AI 規範。但反過來想——政府自己被要求做的事，就是企業最好的抄襲對象，而且抄了不會錯。

還有一個 2028 年的時間點

《AI 基本法》第 18 條明訂：「政府應依本法規定，檢討所主管之法規與行政措施；有不符合本法規定或無法規可適用者，應自本法施行後二年內，完成法規之制（訂）定、修正或廢止，及行政措施之改進。」

從 2026 年 1 月 14 日起算，2028 年 1 月 14 日屆滿。也就是說，未來兩年內台灣各主管機關要把所有法規對 AI 校準完一輪。你現在訂的規範不是白訂，是提前對表。

順帶更正一個常見誤解：《AI 基本法》第 4 條的七大原則，官方原文是「永續發展與福祉、人類自主、隱私保護與資料治理、資安與安全、透明與可解釋、公平與不歧視、問責」。很多文章寫成「透明及可解釋性」「公平性及可問責性」，跟法條用字不符。

另外第 4 條第 2 款「人類自主」的原文是「允許人類監督」，並沒有出現「最終決策」四個字——如果你要在規範裡引用法條用語，請用「允許人類監督」。

沒訂公司 AI 使用規範，你可能連營業秘密都主張不了

這是我認為最該讓老闆知道的一條：訂規範不只是內控，是保住法律地位的前提。

《營業秘密法》第 2 條規定，一項資訊要成為受法律保護的「營業秘密」，必須同時符合三個要件：

❶ 非一般涉及該類資訊之人所知者（秘密性）
❷ 因其秘密性而具有實際或潛在之經濟價值者（經濟價值）
❸ 所有人已採取合理之保密措施者

注意第三款。如果一家公司從來沒有訂過 AI 使用規範、也從來沒有告知員工「哪些資料不能貼進公開 AI」，那麼當資料真的流出去、公司想主張營業秘密受侵害時——可能會卡在「你有沒有採取合理保密措施」這一關。

反過來，規範訂得越具體，另一條法條就越有適用空間。《營業秘密法》第 13 條之 1 第 1 項第 2 款處罰的是「未經授權或逾越授權範圍而重製、使用或洩漏」營業秘密，法定刑是 5 年以下有期徒刑或拘役，得併科新臺幣 100 萬元以上 1,000 萬元以下罰金。

「授權範圍」四個字，就是你那張授權表的法律價值。你把哪些人、在哪些工具上、可以處理哪些資料寫清楚了，「逾越授權範圍」才有標準可以判斷。

這也是為什麼我認為四層授權表不只是管理文件，是法律文件——它同時解決了第 2 條第 3 款的「合理保密措施」和第 13 條之 1 的「授權範圍」兩件事。

AI 使用規範的核心：一張可以直接複製的四層授權表

把資料分級、把工具分級，然後把兩者對起來——這就是整套規範的核心。以下這張表你可以直接複製，把工具名稱和核准人換成你們公司的。

層級 可處理的資料 可用的工具類型 誰核准
L0 禁用 客戶個資、未公開財務、原始碼與金鑰、合約條款 任何公開 AI 服務一律禁止 不開放例外
L1 唯讀查詢 不涉及公司資料的一般問題 個人版即可（但需關閉訓練） 免核准
L2 去識別化 已移除姓名、電話、統編等識別欄位的資料 公司採購的企業版帳號 部門主管
L3 接公司系統 可讀取內部系統、資料庫、信箱 企業版＋簽約＋稽核軌跡 資安或負責人

幾個實作上的提醒：

L0 那一列要具體到「檔案名稱等級」。寫「機密資料」沒有用，因為每個人對機密的定義不同。要寫「客戶名單、報價單、未公開的財報、原始碼、API 金鑰、合約草稿」這種員工看得懂的東西。

L2 的「去識別化」要給範例。最常見的誤解是「我把名字改成 A 先生就是去識別化了」——但如果同一段文字裡還有職稱、公司、日期、金額，那還原起來一點都不難。規範裡最好附一個「改成什麼樣才算」的對照範例。

L3 一定要有稽核軌跡。這一層是 AI 真的能讀到公司系統的層級，誰在什麼時候讓 AI 做了什麼，要留得下來。

台灣政府自己早就寫過分級，只是很少人引

行政院那份參考指引的第四點，本文是禁止公務人員向生成式 AI 提供應保密或個人資訊，但它有一個但書：「但封閉式地端部署之生成式 AI 模型，於確認系統環境安全性後，得依文書或資訊機密等級分級使用。」

這句話等於官方認證了一件事：正確的做法不是一刀切禁止，而是依「部署方式 × 資料密級」決定能不能用。這正是上面那張表在做的事。

順帶一提，第八點還現成給了供應鏈條款的寫法：各機關應就所辦採購事項，要求得標廠商注意參考指引，並遵守機關自訂的規範。如果你們公司有外包廠商會碰到內部資料，這一條可以直接改寫進合約。

全網都沒有的那一欄：AI Agent 的行動授權

現有的中文 AI 規範內容，幾乎都還把 AI 當成「聊天框」在管——只管你能貼什麼資料進去，不管它能替你做什麼事。這在 2026 年已經不夠了。

因為 AI 現在會自己動手：開瀏覽器、寄信、改檔案、呼叫 API、花錢。這些動作出問題的方式，跟「貼錯資料」完全不同——貼錯資料是洩漏，做錯動作是直接造成損失。

所以授權表要多一個維度。我建議這樣切：

行動類型 風險 建議控制
讀取（讀檔、查資料庫） 資料範圍過大 限定可讀目錄與資料表
寫入（改檔、寫資料庫） 覆蓋或刪除既有資料 必須可還原，禁止直接改正式環境
對外發送（寄信、發文、送 API） 對外造成不可撤回的影響 一律二次確認，不得自動執行
花錢（下單、加購、開通服務） 財務損失 禁止，或設單筆上限＋事前核准

這四類裡面，「對外發送」和「花錢」是我認為絕對不該讓 AI 自動執行的兩種。理由很簡單：前兩類出錯還救得回來，這兩類出錯的當下就已經造成了外部影響。

我自己每天用 AI agent 跑自動化，踩過的教訓是：問題通常不是 AI 判斷錯，是它「權限太大又沒人看著」。同一個模型，你只給它讀取權限時它很好用，給它寫入權限時它偶爾會做出你沒預期的事——不是因為它變笨了，是因為錯誤的成本變高了。

如果你想知道這件事實際上會怎麼出錯，我寫過AI 瀏覽器被網頁裡的隱藏指令劫持的三種手法，以及我個人絕不授權的五個動作——那篇是個人使用者的自保視角，這篇是組織要怎麼把同一件事寫成制度。兩篇搭配看比較完整。

另外，數據上也支持「要管到動作層」：IBM 2026 年的資料外洩成本報告指出，約 92% 的組織在其 AI 模型與應用上缺少角色式存取控管、MFA 等控制措施，而員工使用未經核准的 AI 工具涉及 43% 的資安事故。

如果你們公司有工程師在用 AI 寫程式，那個場景的權限問題又更具體一層——終端機指令、Git 操作、正式環境存取都在同一個對話框裡。我整理過開發者用 CLI 型 AI 工具該守的資安界線，那篇可以直接當 L3 那一層的技術補充。

公司 AI 使用規範該指定哪個版本？企業版與個人版的資料承諾差在哪

企業版最重要的差別不是功能，是「不拿去訓練」這件事從一個開關變成一項合約承諾。

三家的官方說法我都去查了原文：

❶ OpenAI：官方明文寫「By default, OpenAI does not use business customer content from ChatGPT Enterprise and ChatGPT Business to train its models.」API 也是自 2023-03-01 起預設不用於訓練（除非你主動選擇分享）。
❷ Anthropic：官方原文「By default, we will not use your inputs or outputs from our commercial products to train our models.」涵蓋 Claude for Work／Team／Enterprise 與 API。
❸ Google：Workspace 的承諾是「未經客戶事前許可或指示，不會將客戶資料用於訓練或微調 Google 的生成式 AI 模型」，而且 Gemini app 現已是多數 Workspace 版本的核心服務，受組織的 Workspace 合約與 CDPA 保護。

注意 Google 那條的性質：它是合約承諾，不是使用者可以自己勾選或取消的開關。這個差別在稽核時很重要——你能拿出來給稽核看的是合約，不是某個人的設定截圖。

所以「該不該買企業版」這題，我的判準是：只要員工會用 AI 處理任何跟客戶或營運有關的東西，企業版就不是加購，是必需品。它買的不是功能，是一個你出事時拿得出來的東西。

如果你們正在評估導入成本，商業服務業還有一筆補助可以用——我整理過單店導入 AI 工具最高 10 萬的補助怎麼申請、資格三條與請款時序，訂閱制的 AI 方案剛好是它補的範圍。

三家個人版的預設值不一樣，「都會拿去訓練」是錯的

這是我查完最意外的一點：三家個人版有三種不同的預設值。網路上「個人版一定會被拿去訓練」的說法，只對其中兩家成立。

❶ ChatGPT 個人版：訓練預設開啟。要自己進「設定 → Data Controls」把「Improve the model for everyone」關掉。關掉後對話仍留在歷史裡，只是不再用於訓練。
❷ Claude 個人版：訓練預設關閉。你不必做任何事，除非主動去開啟 Model Improvement。
❸ Gemini 個人版：活動記錄預設開啟。要到 Google 帳戶的活動記錄裡關閉 Gemini Apps Activity。

Gemini 那格還有一個很多人不知道的細節：Google 官方說明寫著，會有一部分對話交由真人審閱者（含 Google 受訓的服務供應商）檢視以改善服務——送交前會與帳號脫鉤，但確實有人會看到內容。

Claude 這邊也有例外要知道：被安全審查標記的對話、以及你按過讚或倒讚的回饋資料（保存最長 5 年）不在「預設不訓練」的範圍內。

這張表放進公司規範裡的用法是：L1 那一層如果允許員工用個人版，就要附上這三條關閉路徑，而不是只寫一句「請自行關閉訓練」。至於每一家的實際操作步驟與關掉之後資料還留多久，我另外寫過一篇五家 AI 的訓練開關怎麼關、關掉後還留多久，可以直接發給同事當操作手冊。

AI 使用規範要寫誰有權核准？違反了怎麼處理？

一份沒有寫「誰核准」和「違反怎麼辦」的規範，實務上等於沒有。這兩塊是我看 page1 那些範本文章時，覺得最普遍缺的部分。

核准層級怎麼設

對照上面的四層授權，核准人建議這樣配：

❶ L1：免核准，但要登記使用了哪些工具（這是為了掌握影子 AI，不是為了管人）
❷ L2：部門主管核准，同時指定該部門的「AI 聯絡人」負責回答同事的判斷問題
❸ L3：資安負責人或公司負責人核准，並留下書面紀錄
❹ 新工具上線：任何要導入新 AI 工具的，一律走 L3 的核准流程，不管它看起來多無害

小公司沒有資安人員怎麼辦？那就由負責人自己擔，但一定要有一個具名的人。規範裡寫「由主管核准」而沒指名，最後就是沒人核准。

違反的處理要分三段

我建議把處理方式明確寫成三段，而不是一句「依公司規定議處」：

❶ 發現當下：立即停止使用、保留紀錄（別急著刪對話，那是後續判斷範圍的依據）
❷ 評估階段：確認流出了什麼、影響幾個當事人、有沒有涉及特種個資
❸ 處置階段：依情節輕重處理，並補上教育訓練

這裡有一個我覺得很重要的設計：規範裡要明確寫「主動通報者從輕」。因為前面 KPMG 那個 67% 告訴我們，罰得越重，員工越傾向隱瞞。你要的是知道事情發生了，不是抓到人。

如果真的發生資料外流，個人端的自救步驟我整理過個資外洩怎麼查、怎麼自救；企業端憑證外洩的處理，可以參考企業 VPN 憑證外洩事件的檢查清單那篇的流程。

72 小時通報：還沒上路，但先照著演練

你在網路上看到的「個資外洩要在 72 小時內通報」，目前還不是台灣企業的法定義務。這件事 page1 有好幾篇寫錯，我把時序拆給你看。

❶ 母法現況：《個人資料保護法》第 12 條原文只寫「應通知當事人」，沒有時限。
❷ 修正條文：2025 年 11 月 11 日總統公布個資法修正（華總一經字第 11400114521 號），但全國法規資料庫該法頁面至今明載「本法規部分或全部條文尚未生效，最後生效日期：未定」，施行日期由行政院定之。
❸ 72 小時的出處：寫在 2026 年 1 月 22 日個資保護委員會籌備處預告的子法草案《個人資料事故通知通報及應變辦法》裡，到現在仍是草案。

所以正確的說法是：還沒上路，但方向已經很明確。我的建議是規範裡直接照 72 小時寫——不是因為法律現在要求，而是因為等它上路才開始練，你會來不及。

同批預告的還有另外兩項子法，其中《個人資料檔案安全維護管理辦法》草案定義了「大型非公務機關」：依法辦理公司、有限合夥或商業登記，且非屬中小企業，並保有個資檔案達 1 萬筆以上者。這類機關會有專責人員、年度風險評估、年度內部稽核等額外義務。

如果你們公司規模接近這個門檻，這幾項草案值得現在就看，別等正式發布才動。法規解讀這件事的通則是：公布不等於施行，施行不等於有子法——我在寫虛擬資產專法那篇時也遇過同樣的時序陷阱。

網路上這三句話別信

寫這篇時我在搜尋結果第一頁就看到三個查無出處、或已經被法條證偽的說法。因為它們排得很前面，你很可能會撞到，所以我直接列出來。

❶ 「個資法第 27 條規定最高可處 1,500 萬元罰鍰」——錯。第 27 條在 2025-11-11 的修正案中已經刪除。1,500 萬的級距寫在修正後的第 48 條第 3、4 項，而且那整包修正條文尚未施行。

❷ 「2026 年第一季已有 7 件因員工使用 AI 導致個資外洩的裁罰案例，平均罰款 180 萬元」——查無出處。而且從時序上就不可能：母法修正和子法都還沒上路。

❸ 「資策會 2026 年調查，78% 上班族每週至少使用一次免費版 AI 工具處理工作」——查無原始發布。我找不到資策會的原始報告或新聞稿。

如果你要在簡報裡用數字說服老闆，建議改用有原始出處可查的：KPMG 那份 48,340 人的研究（48-49% 的 AI 使用者上傳過公司敏感資訊）、IBM 2026 年的資料外洩成本報告（AI 驅動事故平均成本 600 萬美元，比全球平均高約 100 萬美元）。

順帶一提，我也查了「台灣有沒有因為員工把公司資料貼給 AI 而被裁罰或判決的案例」——截至目前我沒有查到任何一件公開的判決或裁罰。這不代表沒有風險，只代表這件事還沒有在台灣的司法或裁罰紀錄裡具體化。誠實講出來，比拿一個編出來的數字嚇人好。

這種「數字看起來很具體、但追不到出處」的情況現在特別多，因為 AI 摘要會把二手轉述講得跟原始資料一樣肯定。我在用 AI 讀新聞摘要的查核方法那篇整理過一套驗法：先問這個數字的原始發布者是誰、有沒有可點開的來源頁——過不了這兩關的，就別放進要給老闆看的簡報。

小公司的 AI 使用規範可以簡化到什麼程度？

如果你們公司只有幾個人，不必做完整版。下面是我認為的最小可行版本，一個下午能做完。

❶ 先列 L0：把「絕對不能貼」的清單寫出來貼在群組。這一步佔了整套規範八成的效果。
❷ 統一買企業版：與其管每個人的個人帳號設定，不如直接買公司帳號，把「不訓練」變成合約層的事。
❸ 指定一個人：誰有問題找誰。不用設委員會。
❹ 寫下 AI Agent 那四類動作：特別是「對外發送」和「花錢」要不要開放。
❺ 三個月後回頭改一次：第一版一定不完美，但先有東西比完美重要。

至於帳號跟權限本身怎麼管，那是另一個題目——如果你們還在用共用帳號密碼，那再好的 AI 規範也擋不住問題。我比較過團隊密碼管理工具的實際成本，那篇算的帳可以跟這篇的 L2／L3 一起看。

如果你已經確定要導入、只是還沒挑，1Password 的商務方案是我在四層授權表裡會搭配的那一類——它能把「誰可以拿到哪個系統的憑證」變成可稽核的紀錄，剛好補上 L3 需要的軌跡。想先看規格與價格再說的話，官方也有繁體中文的商務方案說明頁可以直接對照。

還有一件事值得提醒：規範訂出來之後，最難的不是遵守，是讓人知道它存在。我看過太多公司的規範躺在共用資料夾裡沒人點開。與其寫得完整，不如寫得短到能貼在群組公告欄。

如果你們已經把 AI 拉進團隊的日常協作（例如接進 Slack 當共用助理），那規範的落點就不只是「員工個人怎麼用」，還包括「這個共用帳號能看到哪些頻道」。把 AI 接進 Slack 當隊友的實作那篇裡的權限設定，剛好是 L3 的一個具體案例。

更根本的一題是：哪些工作該交給 AI、哪些不該。這件事我在AI 進到專案管理之後，工作邊界該怎麼畫那篇談過——規範能管的是資料與動作，但「什麼事不該外包給 AI」是團隊共識，寫不進表格裡。

FAQ 常見問題

公司可以禁止員工用 ChatGPT 嗎？

法律上可以，公司對工作設備與工作內容有管理權。但實務上不建議一刀切——KPMG 與墨爾本大學 48,340 人的研究顯示，全面禁止組的員工把公司敏感資料上傳到公開 AI 的比率反而最高（67%），高於有政策指引組（56%）與無政策組（33%）。比較有效的做法是分級授權加上明確的可用工具清單。

員工把公司資料貼給 AI 會犯法嗎？

可能觸及《營業秘密法》第 13 條之 1 第 1 項第 2 款「未經授權或逾越授權範圍而重製、使用或洩漏」，法定刑為 5 年以下有期徒刑或拘役，得併科 100 萬至 1,000 萬元罰金；若涉及個人資料，另可能有個資法責任。但關鍵在於公司有沒有明確的授權範圍——這也是為什麼規範要寫清楚。實際個案請諮詢律師。

公司沒有訂 AI 使用規範會怎樣？

沒有法律直接處罰「沒訂規範」這件事。但《營業秘密法》第 2 條要求資訊必須「所有人已採取合理之保密措施」才受保護，公司若從未規範員工使用 AI，日後主張營業秘密受侵害時可能在這個要件上遇到困難。

ChatGPT 企業版和個人版差在哪？資料會被拿去訓練嗎？

OpenAI 官方明文寫 ChatGPT Enterprise 與 Business 的商業客戶內容預設不用於訓練模型，API 亦同。個人版則要自己到設定的 Data Controls 關掉「Improve the model for everyone」。

另外要注意三家的個人版預設值不同：Claude 個人版預設就不訓練（要主動開啟才會），Gemini 個人版則是活動記錄預設開啟且部分對話有真人審閱。

台灣有規定公司一定要訂 AI 規範嗎？

沒有。《人工智慧基本法》第 19 條要求「政府」使用 AI 應訂定使用規範或內控管理機制，拘束對象是政府機關不是民間企業。不過該法第 18 條明訂政府應在施行後兩年內（2028 年 1 月 14 日前）完成相關法規的制訂與修正，屆時可能有更具體的產業規範出現。

結論：AI 使用規範先寫 L0，其他的可以慢慢補

寫完這篇，我覺得最該帶走的有三件事。

第一，不要用「一律禁止」解決這個問題。數據已經很明白了——禁令不會讓行為消失，只會讓它移到你看不見的地方。你要的是能被遵守的規則，不是最嚴格的規則。

第二，規範要管到「動作」不只是「資料」。2026 年的 AI 會替你做事，而做錯事的成本跟貼錯資料完全不同。「對外發送」和「花錢」這兩類，我的建議一律是不自動執行。

第三，先有比完美重要。一份寫得普通但真的貼出去的 AI 使用規範，價值遠高於一份完美但躺在資料夾裡的。如果你今天只能做一件事，那就是把 L0 那份「絕對不能貼」的清單寫出來貼在群組——三十分鐘的事，但它擋掉的是八成的風險，也剛好是《營業秘密法》要你證明的那個「合理保密措施」。

最後再說一次：這篇整理的是法條原文與官方文件，我會標出處讓你能自己驗證，但我不是律師，你們公司的實際適用請找專業意見。

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參考資料

 

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