AI 資料主權：跨境傳輸與第三方模型的資料外洩風險

為什麼「資料主權」是導入 AI 的第一道關卡

當企業把客戶名單、財報、病歷或設計圖交給雲端 AI 處理時，很少人會先問一句：「這些資料現在放在哪個國家的哪一台伺服器上？誰有權讀取它？」資料治理談的是「誰能用、怎麼用」，資料主權更根本——它問的是「資料落在誰的法律管轄之下」。一旦資料離開你能控制的機房，適用的就不只是台灣法律，還有伺服器所在地與服務商母國的規範。而這個風險正在快速放大：Netskope 的 2026 年雲端威脅報告指出，2025 年企業內生成式 AI 相關的資料政策違規件數翻了一倍以上，平均每家組織每月 223 件，其中 54% 涉及個資、財務、醫療等受監管資料；使用生成式 AI 的人數平均成長為三倍，送出的提示量更從每月 3,000 則暴增到 18,000 則。資料正以前所未有的速度流向第三方模型，主權問題已經不是法務部門的紙上作業。本文聚焦三件事：跨境傳輸合規、第三方模型的外洩風險，以及部署選型與合約防線。

跨境傳輸：資料一旦離境，就落入別國法律

多數雲端 AI 服務的運算節點都在境外，資料只要離開台灣，就進入「國際傳輸」的規範範圍。台灣《個人資料保護法》第 21 條明訂，非公務機關進行個資國際傳輸時，若涉及國家重大利益、接受國保護法規不完善，或以迂迴方式規避本法，主管機關得限制之。更關鍵的是制度正在收緊：2025 年 10 月立法院三讀通過個資法部分條文修正，確立「個人資料保護委員會」為獨立的單一主管機關，原本分散在各目的事業主管機關的國際傳輸限制權限，將集中由個資會統籌行使，並強化外洩通報與稽核權限。過去「各行業各自解讀」的模糊空間正在消失，企業把資料送出境的每一步，未來都會面對一個專責監管者。

歐盟 GDPR 的門檻更高。第五章規定個資要傳出歐洲經濟區，原則上必須符合「適足性決定」（adequacy decision）或「標準契約條款」（SCC）等適當保障措施；而自 2020 年 Schrems II 判決後，光簽 SCC 已不夠，輸出方還必須進行傳輸影響評估，確認接收國法制能提供實質等同的保護。這不是理論風險：2023 年 5 月，愛爾蘭資料保護委員會對 Meta 開出 GDPR 史上最高的 12 億歐元罰款，理由正是其依賴 SCC 將歐盟用戶資料傳往美國，未能滿足 Schrems II 的要求，並命令其停止相關傳輸。若你的客戶包含歐盟居民，選一家 AI 服務商，本質上就是在選一套適用的法律與一組風險。

第三方模型 API 的隱形外洩風險

比跨境更容易被忽略的，是「把資料送進第三方模型」這個動作本身。這件事發生的頻率遠比管理層想像的高：資安公司 Cyberhaven 在 2023 年分析 160 萬名企業員工的行為後發現，4.7% 的員工曾把公司敏感資料貼進 ChatGPT，員工貼入內容中有 11% 屬於機密性質；換算下來，每 10 萬名員工每週就有 319 件內部限閱資料、278 件原始碼、260 件客戶資料流入公開模型。最著名的案例是三星電子：2023 年 3 月開放工程師使用 ChatGPT 後，短短 20 天內就發生三起洩漏——包括半導體設備量測資料庫的原始碼、良率缺陷檢測程式，以及內部會議逐字稿——三星隨即在同年 5 月全面禁用生成式 AI 工具。

資料送進第三方模型後，至少面臨三種風險：

• 訓練再利用：部分消費級服務預設會用使用者輸入改善模型。企業版通常可關閉，但預設值與合約措辭必須逐條確認，不能靠假設。
• 日誌與留存：服務商為了濫用偵測與除錯，常會保留輸入輸出紀錄一段時間。這段期間資料存在何處、誰能查閱、多久刪除，往往寫在你沒讀完的條款裡。
• 提示外洩與越權：共用同一模型的環境中，設計不良的系統可能讓一個使用者的敏感內容，透過快取或錯誤處理外流給另一個使用者。

關鍵原則很簡單：送進第三方模型的每一個欄位，都應視為「已經離開公司」。真正敏感的個資與營業秘密，應在送出前去識別化，或根本不送。實務上可在系統與模型之間加一層閘道，自動遮罩身分證字號、病歷號、信用卡號等欄位，並記錄每一次外送的內容與對象，讓外洩風險可稽核、可追溯，而不是等到出事才發現資料早已流出。

主權雲興起：地端、私有雲與公有雲 API 的三種光譜

資料主權的顧慮正在改變市場。研究機構 IDC 預估，全球主權雲（sovereign cloud）支出將在 2027 年達到 2,585 億美元，年複合成長率 26.6%；亞太區（不含日本）成長更快，年複合成長率 31.5%、2027 年規模達 367 億美元。監管端的動作也越來越具體：2025 年 1 月底，義大利個資主管機關 Garante 以資料蒐集與儲存不透明為由，直接禁止中國模型 DeepSeek 處理義大利用戶資料；台灣數位發展部已於 2025 年 1 月底警示公務機關與關鍵基礎設施應限制使用 DeepSeek，並於同年 2 月宣布公務機關全面禁用 DeepSeek AI 服務，理由正是資料可能回流境外的主權疑慮。各國政府用行動示範了同一件事：模型服務商的資料落點與管轄權，本身就是採購決策的核心條件。

對企業而言，不同部署方式對主權的掌控程度差異極大，選型不能只比效能與價格：

地端與私有雲的成本與維運門檻較高，換來的是資料不離境的確定性；公有雲 API 便宜快速，代價是主權完全建立在合約與服務商的自律之上。務實做法是分級：最敏感的資料留在地端，一般任務才交給公有雲。

合約防線：DPA 一定要寫清楚的五個條款

當你選擇雲端服務，資料處理協議（DPA，Data Processing Agreement）就是你唯一的法律防線，GDPR 第 28 條更明文要求控管者與受託處理者之間必須有這份契約。簽約前務必確認下列五點白紙黑字寫清楚：

• 資料落地區域：明訂資料儲存與運算的地理位置，並約定未經同意不得轉移到其他區域。
• 次處理者揭露：服務商若把資料再委外給第三方（次處理者），須事先揭露清單並取得同意。
• 不得用於訓練：明文禁止服務商將你的資料用於訓練或改善其模型。
• 留存與刪除：約定日誌留存期限、合約終止後的資料刪除與可攜回傳機制，避免「資料被困」。
• 外洩通報與稽核權：約定資料外洩的通報時限，並保留稽核或要求第三方稽核報告的權利。

值得一提的是，Meta 的 12 億歐元罰款正說明「有簽契約」不等於「合規」——契約之外，還要評估對方所在法域是否真能落實這些承諾。DPA 是防線的下限，不是保證。

恩梯科技如何協助

恩梯科技在協助企業導入 AI 時，會先盤點哪些資料能上雲、哪些必須留在地端，再依敏感程度規劃地端、私有雲或公有雲 API 的混合架構，並協助檢視服務商的 DPA 條款與跨境傳輸合規性。我們的目標不是讓企業因噎廢食地拒用 AI，而是在守住資料主權的前提下，安全地把 AI 的效益帶進日常營運。若你正評估導入 AI，歡迎與恩梯科技聊聊你的資料落地需求。

參考資料

• Netskope，《Cloud and Threat Report: 2026》（經 TechRadar 報導引述），2026。來源連結
• Netskope，《Cloud and Threat Report: 2026》（經 SecurityBrief 報導引述），2026。來源連結
• 個人資料保護委員會籌備處，《個資法條文及相關解釋——第 21 條》。來源連結
• 個人資料保護委員會籌備處，《立法院三讀通過「個人資料保護法」部分條文修正草案》，2025。來源連結
• 《General Data Protection Regulation》第五章（跨境傳輸／SCC／Schrems II）。來源連結
• The Guardian，《Facebook owner Meta fined €1.2bn for mishandling user information》，2023。來源連結
• Cyberhaven，《11% of data employees paste into ChatGPT is confidential》，2023。來源連結
• Forbes，《Samsung Bans ChatGPT Among Employees After Sensitive Code Leak》，2023。來源連結
• IDC，《Worldwide Sovereign Cloud Market Forecast, 2022–2027》（經 HostingJournalist 報導引述，全球數據）。來源連結
• IDC，《Worldwide Sovereign Cloud Market Forecast, 2022–2027》（經 TelecomTV 報導引述，亞太區數據）。來源連結
• Forbes，《A Deep-See On DeepSeek: How Italy's Ban Might Shape AI Oversight》，2025。來源連結
• 數位發展部，《公務機關全面禁用 DeepSeek AI 服務，未限制一般民間使用》新聞稿，2025。來源連結
• 《General Data Protection Regulation》第 28 條（處理者義務／DPA）。來源連結