【本文重點】
- 學會一招立即可用的「資料匿名技巧」，讓你安全地運用 ChatGPT 等公開 AI 工具處理日常工作 。
- 掌握一套評估「企業級 AI」與建立「內部使用規範」的具體方法，將法務部從風險的被動管理者，轉型為主動的策略制定者 。
- 洞悉 AI 時代下，「法律專業的核心價值」如何演變，並為你未來的職涯發展找到清晰的定位與方向 。
AI 的「熱量」危機——當員工把公司機密當零食餵給 ChatGPT
你是否也注意到，辦公室裡出現了一種奇特的「小確幸」？
隔壁的業務同事，以前總為了英文 email 抓破頭，現在只要對著螢幕唸兩句，一篇文情並茂的開發信就自動生成；樓下的行銷團隊，週末還在煩惱的文案，週一早上九點，五個版本已經整齊地躺在共享資料夾。
這一切，都像遊戲裡開了外掛。那個外掛的名字，可能叫 ChatGPT，也可能叫 Claude 或 Gemini。員工們像是發現了什麼減肥聖品，人手一帳號，偷偷地把寫信、做簡報、甚至分析合約這些「高熱量」的工作，一口一口餵給 AI，享受著效率飆升的快感。
這景象看起來很美好，對吧？但身為法務或管理者，你我心中都亮起了一盞警示燈。這種方便的「權宜之計」，固然是員工在高壓工作下，因缺乏合適工具而找到的聰明解方，卻也像極了深夜裡忍不住誘惑而點下的鹽酥雞。當下雖然滿足，卻在不知不覺中，讓公司的「資料體脂」（也就是外洩風險）直線飆升。那些被當成零食餵進去的，可能包含客戶名單、財務預測，甚至是未公開的合約細節。
先別急著下達「AI 禁食令」。這篇文章的目的，不是要大家回到刀耕火種的原始時代，而是要提出一套有效的「AI 瘦身計畫」。我們將用三招簡單卻關鍵的「燃脂運動」，幫助你和你的法務團隊，學會如何健康地擁抱 AI，聰明地享受它帶來的肌肉（效率），同時徹底甩掉資料外洩的肥肉（風險）。
第一招：餐前阻斷 – 資料的「去識別化」斷食法
許多管理者看到員工在用 AI，第一個念頭就是：「天啊，他會不會把公司機密的財報餵進去？」這個擔憂很合理，但解法不是把 AI 當成洪水猛獸一樣堵起來，而是從源頭改變我們「餵食」它的方式。
這就像執行嚴格的飲食控制，與其擔心自己晚點會亂吃高熱量宵夜，不如一開始就讓冰箱裡只有雞胸肉和花椰菜。換句話說，與其擔心 AI 亂吃，不如一開始就只餵它「安全食品」。
這就是我們的第一招：資料的「去識別化」斷食法。
這帖「智慧的苦藥」，來自新加坡Ministry of Law在《Guide for Using Generative AI in the Legal Sector》草案中的核心建議 。指南再三提醒，千萬不能將未經處理的客戶或商業機密資訊，直接輸入到那些免費的公共 AI 工具中 。因為你每一次的輸入，都可能被當成「飼料」，用來訓練那個你看不見的巨大模型 。你今天餵進去的季度報表，明天可能就變成它回答你競爭對手提問時的「創意來源」。
聽起來很可怕，但操作起來卻很簡單。
所謂的「去識別化」，講白了，就像我們拿到一份機密文件，要影印給外人之前，會先用立可帶或黑筆，把上面所有敏感的名字、數字都塗掉一樣。在把你的資料餵給 AI 之前，你也要先做一次這樣的「塗黑」動作。
舉個例子，假設你想請 AI 幫你潤飾一段合約草稿：
- 處理前（高風險原文）： 「甲方『超未來科技股份有限公司』同意支付乙方『奧汀設計工作室』新台幣壹百萬元，作為『Project Alpha』專案的開發費用。」
- 處理後（安全的匿名文）： 「甲方『A 公司』同意支付乙方『B 設計師』一筆專案費用，作為『X 專案』的開發費用。」
你看，整個句子的結構、語氣、商業邏輯都還在，AI 依然能理解你想優化的是一份合約，並提供專業建議。但所有關鍵的機敏資訊—公司名、人名、金額、專案代號—都已經被抽換成無意義的代號。
這就是「去識別化」斷食法。它不影響你吸收 AI 帶來的「營養」，卻能有效阻斷資料外洩的主要熱量。當然，對於極度複雜的法律文件，如何平衡匿名程度與文意完整性，本身就是一門專業。但將此作為第一道防線，絕對是所有人都必須學會，也是最重要的基礎燃脂動作。
第二招：精選食材 – 建立安全的「企業級 AI」健身房
學會了第一招「去識別化斷食法」，就像掌握了居家徒手訓練的技巧，能解決燃眉之急。但如果你的團隊想要更進一步，挑戰更複雜的「肌群」、舉起更重的「業務槓鈴」，那麼，長期在路邊攤隨便找根單槓來練，絕對不是個好主意。
你需要一座有品質保證、有專業教練的健身房。這就是我們的第二招：建立安全的「企業級 AI」健身房。
這帖「智慧的苦藥」同樣有專業依據。新加坡Ministry of Law的指南就直指一個殘酷的現實：「免費」的，往往最貴 。那些讓你隨便用的公共 AI 工具，就像是公園裡任人使用的健身器材，雖然方便，但你不知道上一位使用者是誰、有沒有留下汗水（或病毒），器材的維護狀況更是個謎。你每一次的輸入，都像是在這個公共空間裡暴露你的訓練數據，風險極高。
而「企業級 AI 解決方案」，就像是管理嚴謹的連鎖健身房。你雖然需要付月費，但你換來的是：
- 專屬的訓練空間： 服務商在合約中會明確承諾，絕不會拿你的輸入資料去訓練他們的通用模型 。你的數據，只屬於你。
- 嚴格的門禁與保全： 這些平台提供更強的數據加密、後台存取控制與資安防護 。
- 負責的營運團隊： 你清楚知道誰該為你的數據安全負責。
這時候，法務部門的角色就顯得格外重要。傳統的法務部門，常常不小心就活成了公司的「風紀股長」，手上拿著一本校規，整天嘮叨著「這個不准、那個不行」。但在 AI 時代，一個頂尖的法務，應該讓自己升級為「健身總教練」。你的職責，不再只是禁止大家去路邊攤，而是主動為公司評估、引進一座安全又高效的健身房。
當你在評估這些 AI 服務商時，別被那些花俏的行銷術語迷惑。請直接拿出教練的氣魄，問他們至少三個關鍵問題：
- 數據隱私： 「我們公司輸入的數據，會被用來訓練你的模型嗎？請把『不會』寫進合約裡。」
- 數據儲存： 「我們的數據會儲存在哪裡？是境內還是境外？儲存多久？」
- 責任歸屬： 「如果發生資料外洩，責任歸屬與處理機制是什麼？」
記住，一個好的健身教練，關心的不只是會員有沒有運動，更關心他們動得安不安全。為公司引進一個值得信賴的企業級 AI 平台，正是法務部門從被動的風險管理者，轉型為主動的價值創造者的最佳證明。即便預算有限，啟動對不同級別方案的評估、建立清晰的採購標準，本身就已是將風險管理化為主動戰略的第一步。
第三招：健身教練 – 法務的「AI 使用手冊」與人為監督
好了，現在你透過「去識別化」學會了熱身，也為公司引進了一座安全的「企業級 AI 健身房」。那麼，是不是就可以讓所有員工進去自由揮灑汗水了？
答案是：還差最後一步。
再頂級的健身房、再昂貴的器材，如果沒有專業教練在旁指導，使用者還是可能因為錯誤的施力方式而受傷。AI 也是一樣，它是一套強大的輔具，但絕不是你的大腦。這就是我們最後，也最關鍵的一招：法務同仁，請務必成為那位無可取代的「健身教練」。
這帖「智慧的苦藥」，是全球法律界在擁抱 AI 時最強調的共識。新加坡Ministry of Law的指南中，用了一個非常精準的詞：Lawyer-in-the-loop。它的意思是，無論 AI 生成的草稿多麼完美，都必須經過專業法律人士的最終驗證。這不僅僅是讀過一遍的「審核」，而是包含核對引用法條的準確性、檢視邏輯推論的一致性，並注入人類獨有的策略觀點與溫度的深度「分析」。
法律專業人員必須對自己產出的所有工作成果負起最終責任 。使用 AI 工具，並不能減輕或轉移這份專業責任 。你不能在法庭上對法官說：「抱歉，這個論點是 AI 寫錯的。」
因此，身為公司的「總教練」，法務部門最重要的任務，就是為所有員工制定一本清晰的「AI 使用手冊」。這本手冊不是為了限制大家，而是為了保護大家。內容應該要明確定義出：
- 訓練範圍： 哪些類型的業務（例如：初步資料搜集、非核心文件翻譯）可以優先嘗試使用 AI？
- 禁止動作： 哪些絕對不能做（例如：在未經處理下，輸入任何可識別的客戶或個人資料）？
- 安全須知： 如何驗證 AI 產出資訊的正確性？如何標示內容是由 AI 輔助生成？
這本手冊，就是你的教練守則。它能確保所有團隊成員在使用這套強大工具時，不僅能提高效率，更能守住專業與安全的底線。
請永遠記得這句話：
「AI 可以幫你起草一份完美的合約，但它不會為你承擔任何法律責任。最終，在文件上簽下名字、為每一個字負責的，永遠是你自己。」
AI 不是敵人，失控的「數據食慾」才是
所以，AI 是一頭必須關在籠子裡的猛獸嗎？
經過這趟「AI 瘦身計畫」，你會發現，真正的風險，從來不在於工具本身，而在於我們餵養它的方式。那種毫無節制地將原始機密檔案當成飼料，大量拋入公共 AI 模型的失控「數據食慾」，才是真正導致「資料外洩」這個嚴重併發症的核心病灶。
這也意味著，建立健康的 AI 使用文化，早已不是法務部門或 IT 部門的單獨功課，而是整個企業邁向智慧化經營的必經之路。我們今天討論的三招，與其說是一道道冰冷的禁令，不如將它視為一次溫暖的提醒—提醒我們在奮力擁抱效率的同時，永遠不能忘記對客戶、對夥伴、甚至對我們自己專業素養的那一份信賴與承諾。
而當我們補上這個戰略缺口，學會與 AI 安全協作後，一個更深層的挑戰浮現：法務部門自身該如何進化？當重複性的工作被大量自動化後，我們對法務人員的期待、績效的評估、乃至人才的招募標準，勢必迎來變革。這不僅是流程的再造，更是整個法律專業社群的自我價值重塑。資料外洩只是最表層、最容易預防的技術性問題，但 AI 正如同一個潘朵拉的盒子，當它更深度地融入法律實務時，將會叩問許多更深層的倫理難題：
- 當 AI 能比人類律師更快、更準地分析判例時，「法律專業的價值」該如何重新定義？我們是該成為更厲害的 AI 操作員，還是專注於 AI 無法取代的人性判斷與策略溫度？
- 當 AI 開始草擬、甚至「建議」判決書時，我們該如何確保演算法的中立性與公正性？又要如何避免既有的社會偏見，被 AI 無聲無息地複製、甚至放大？
- 未來，當一個由 AI 驅動的法律服務平台，提供了錯誤的法律建議並造成損害時，責任該由誰來承擔？是使用者？是平台的擁有者？還是最初撰寫演算法的工程師？
這些問題，目前都沒有標準答案。它不再只是技術問題，而是整個法律社群，甚至整個社會都必須共同面對的哲學思辨。
期待在留言區，看到屬於你的，深思熟慮後的洞見。
