AI暗中使用：企業面臨的隱形風險正在擴大

當47%的專業人士承認在職場不當使用AI，63%的人目睹同事不當使用時，我們面對的不僅是數字，而是一場正在企業內部悄然發生的風險革命。

影子AI：看不見的企業殺手

墨爾本大學與KPMG的最新研究揭露了「影子AI」現象的嚴重性。這指的是員工在未經授權或以不當方式使用AI工具的行為。從在內部績效評估中使用AI作弊，到將敏感公司數據輸入第三方AI平台，這些行為正在企業內部蔓延。

AI治理專家扎哈拉·蒂姆薩指出：「在AI出現之前，隱藏劣質工作更加困難。現在員工可以在幾分鐘內生成精美報告，管理層會假設他們有能力。這創造了生產力的錯覺。」

數據背後的驚人真相

深入分析調查數據，我們發現了更令人擔憂的趨勢：

這些數字反映的不僅是技術使用問題，更是組織管理的系統性失敗。正如網路安全專家尼克·米斯納所說：「我們看到AI採用的速度大幅超越了治理能力。」

華人企業的特殊挑戰

對於華人世界的企業來說，這個問題具有特殊的複雜性。在重視階層關係和面子文化的環境中，員工可能更傾向於隱瞞AI使用情況，以避免被視為能力不足。同時，快速的數位化進程和激烈的市場競爭，也可能促使員工為了提高效率而冒險使用未經授權的AI工具。

特別是在台灣、香港等科技產業發達的地區，企業面臨的不僅是內部管理問題，還有國際合規要求和數據安全的雙重壓力。

解決方案：從禁止到引導

建立清晰的AI使用政策

專家建議企業應該提供經過批准的內部AI工具，並設立一個明確規則：絕不將機密或受監管信息輸入公共AI系統。蒂姆薩的團隊實施的第一個政策簡單明確：員工可以使用批准的AI工具，但不能將機密、客戶、財務或專有信息輸入公共AI系統。

實施人工監督機制

企業必須建立AI分析團隊，審查對業務未來至關重要的數據類型的訪問權限。更重要的是，在任何內容發布之前都要有人工參與。多家公司仍然發現AI報告數字錯誤，無論是確保信息符合品牌要求還是適當性，保持人工參與都很重要。

注重實用培訓而非空洞政策

培訓應該專注於實際例子，而不是沒人會讀的模糊政策。員工需要清楚了解什麼是安全的，什麼是不安全的。"使用AI重寫通用電子郵件是可以的，但將客戶合同、財務數據或專有信息上傳到公共AI工具是不行的。"

法律風險的界限

當員工AI誤用涉及意圖和傷害時，就成為法律問題。這包括洩露機密數據、盜竊知識產權、操縱財務信息或在AI協助下實施欺詐。

從就業角度來看，一致性是關鍵。如果一名員工因AI誤用被解僱而另一名員工沒有，這就會產生歧視和報復的責任問題。