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。
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。
過去筆者協助政府、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，以下將逐步解析。
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：
· 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。
· 品質參差：缺乏統一格式、版本混亂、資料過期或殘缺不全。
· 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。
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。然而，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，必須檢視對方網站條款、API 授權、資料開放聲明。
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。
3. 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。
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。
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：
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，包括資料類型、機敏等級、版本狀態、責任部門等。
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，明訂誰能看、誰能改、誰能輸出資料，同時設置審計軌跡，確保存取紀錄可追溯。
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，特別是涉及個資、商業機密或合約約定的資料，生成式 AI 專案若未嵌入這些基本功，長期必將引爆合規風險。
這場官司讓所有正在或準備導入生成式 AI 的企業該停下來深思：資料從哪裡來？取得方式與品質是否禁得起法律與市場的雙重檢視？但在這之前，企業更該問自己——我們要解決的題目，到底是否值得用 AI？
生成式 AI 的導入，不是炫技秀場，而應服務於明確、具高價值的業務目標。企業在啟動專案前，務必謹記：
• 題目本身必須與核心業務連結，能真正提升效率、降低風險或創造新收益。
• 所需資料必須來自合法來源、品質可控且具持續更新能力。
• 即使模型偶有偏誤或「幻覺」，企業也應能設計合理驗證機制，防止誤用或風險擴大。
令人遺憾的是，不少企業在技術選型、架構設計上投注大量資源，卻沒在專案一開始就釐清題目價值與資料根基，最後陷入高投入卻低產出的泥淖，技術與平台再強大，若缺乏正確題目與紮實資料支撐，最終只會成為昂貴的實驗品。
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。