Samsung i wyciek kodu źródłowego do Chata GPT, czego nas to uczy o konieczności anonimizacji dokumentów?

Według koreańskiego serwisu The Economist Korea w marcu 2023 r. inżynier w koreańskim zakładzie półprzewodników Samsunga miał problem z kodem. Program pobierający dane pomiarowe z bazy urządzeń działał wadliwie. Zamiast przekopywać się przez logi samodzielnie, pracownik miał wkleić do publicznej wersji ChatGPT poufny kod programu i poprosić o znalezienie błędu. Inny pracownik miał przesłać kod służący do wykrywania wad produkcyjnych, prosząc o optymalizację. Trzeci miał zamienić nagranie wewnętrznego spotkania na tekst i wrzucić je do czata, żeby dostać gotowy protokół. Wszystko w niespełna dwadzieścia dni od chwili, gdy firma dopuściła ChatGPT do pracy. To nie był klasyczny cyberatak ani publikacja repozytorium w sieci. Dane po prostu opuściły kontrolowane środowisko firmy, bo pracownicy potraktowali zewnętrzny chatbot jak lokalne narzędzie. Właśnie dlatego ta historia uczy nas czegoś ważnego o anonimizacji.

Co się właściwie stało, a co nie

Zacznę od uczciwego sprostowania, bo w internecie ta sprawa żyje własnym życiem. Nie doszło do „wycieku całego kodu źródłowego Samsunga”. Według relacji The Economist Korea miało dojść do trzech przypadków przekazania poufnych informacji zewnętrznemu narzędziu: fragmentu kodu obsługującego dane pomiarowe, kodu do kontroli urządzeń i analizy wad oraz transkrypcji spotkania. Sam Samsung odmówił temu serwisowi komentarza, a kolejne publikacje powtarzały tę relację. Nie ma dowodu, że ChatGPT pokazał te dane innym użytkownikom, że pojawiły się w publicznym zbiorze albo że model odtworzył je w odpowiedzi. Samsung zareagował: memorandum z 1 maja 2023 r. wprowadziło ograniczenie w objętej nim części organizacji, zakazując używania generatywnej AI na sprzęcie firmowym i w sieci firmy. Jako powód wskazano między innymi trudność z odzyskaniem i usunięciem danych zapisanych na serwerach dostawcy.

Dlaczego więc mówię o „wycieku”? Bo prawnie istotne było już samo przekazanie danych podmiotowi zewnętrznemu i utrata pełnej kontroli nad ich dalszym przetwarzaniem. Nie trzeba opublikować kodu w internecie, żeby naruszyć poufność. Przekazanie go zewnętrznej usłudze może naruszać poufność, a przy danych osobowych także obowiązki wynikające z RODO. To rozróżnienie jest sednem całej sprawy i od niego zależy, jak ją prawidłowo ocenić.

Anonimizacja to nie to samo co usunięcie nazwiska

W praktyce mylimy dwa różne procesy, a przez to robimy oba źle. Pierwszy to anonimizacja danych osobowych, czyli takie przekształcenie materiału, żeby konkretnych osób nie dało się już zidentyfikować. Drugi to sanityzacja informacji poufnych, czyli usunięcie kodu własnościowego, kluczy, nazw projektów, danych klientów, parametrów produkcyjnych i strategii. Kod źródłowy nie zawsze jest daną osobową. Może jednak zawierać nazwiska autorów, adresy e-mail, identyfikatory użytkowników, logi i dane testowe. A nawet gdy usuniemy z niego wszystkie dane osobowe, nadal potrafi pozostawać tajemnicą przedsiębiorstwa. W przypadku Samsunga problemem nie było przede wszystkim RODO, tylko poufność gospodarcza.

Trzeba też pamiętać, że zamiana nazwiska na numer klienta zwykle nie jest anonimizacją, tylko pseudonimizacją. Jeżeli firma potrafi połączyć ten numer z konkretną osobą, dalej przetwarza dane osobowe. Opinia Grupy Roboczej Art. 29 nr 05/2014 w sprawie technik anonimizacji podpowiada prosty test, który Europejska Rada Ochrony Danych nadal przywołuje i wykorzystuje: pytamy, czy da się z materiału wyodrębnić osobę (singling out), powiązać z nią inne dane (linkability) i wywnioskować o niej fakty (inference). Jeśli którakolwiek odpowiedź brzmi „tak”, to nie jest anonimowe.

Pułapka, w którą wpada najwięcej ludzi

Najczęstszy błąd, jaki widzę u prawników i w działach technicznych, jest zaskakująco prosty. Ktoś wkleja umowę albo akta i pisze do czata: „najpierw zanonimizuj ten dokument”. Otóż jeśli prosisz model, żeby coś zanonimizował, to znaczy, że pełny, nieoczyszczony dokument już opuścił Twoją organizację. Anonimizacja musi się zdarzyć wcześniej i lokalnie, zanim cokolwiek trafi do okna czata.

Co na to prawo

Gdyby analogiczna sytuacja zdarzyła się w polskiej firmie, patrzyłbym na nią równolegle z kilku stron. Pierwsza to tajemnica przedsiębiorstwa. Ustawa z 16 kwietnia 1993 r. o zwalczaniu nieuczciwej konkurencji (Dz.U. z 2026 r. poz. 85) w art. 11 chroni informacje techniczne, technologiczne i organizacyjne, które nie są powszechnie znane, mają wartość gospodarczą i które uprawniony chroni z zachowaniem należytej staranności. Samo oznaczenie informacji jako poufnej nie wystarcza. Naruszenie tajemnicy otwiera uprawnionemu roszczenia z art. 18 tej ustawy, od żądania zaniechania po odszkodowanie. Wysłanie kodu do ChatGPT może być „ujawnieniem” już przez samo udostępnienie go usługodawcy. Nie trzeba publikować go w sieci ani przekazywać konkurentowi. To, czy doszło do bezprawnego ujawnienia, będzie zależało od konkretnego modelu dostawcy i środków poufności, nie od samego faktu użycia AI. To samo wynika z dyrektywy 2016/943, która mówi o „rozsądnych działaniach” służących zachowaniu poufności. Firma, która chce się na tę ochronę powołać, musi wykazać, że takie działania podjęła: klasyfikację danych, ograniczenia dostępu, regulaminy używania narzędzi AI, szkolenia i kontrole techniczne. Sam zakaz na papierze bywa za słaby, jeśli w praktyce toleruje się wklejanie poufnego kodu do publicznego czata.

Druga strona to prawo pracy. Kodeks pracy nakłada na pracownika osobny obowiązek, szerszy niż ustawowa tajemnica przedsiębiorstwa.

„dbać o dobro zakładu pracy, chronić jego mienie oraz zachować w tajemnicy informacje, których ujawnienie mogłoby narazić pracodawcę na szkodę”.

Kod może więc nie spełniać wszystkich przesłanek tajemnicy przedsiębiorstwa, a mimo to być informacją, której pracownik nie powinien przekazywać na zewnątrz.

Trzecia strona to prawo autorskie. Programy komputerowe są chronione jak utwory literackie (art. 74 ustawy o prawie autorskim, Dz.U. z 2025 r. poz. 24), a prawa do kodu napisanego przez pracownika w ramach obowiązków co do zasady należą do pracodawcy. Trybunał Sprawiedliwości UE w sprawie SAS Institute (C-406/10) przypomniał, że chroniony jest konkretny sposób wyrażenia, czyli kod, a nie sama funkcjonalność czy język programowania. Przesłanie kodu do zewnętrznego systemu zwykle powoduje jego techniczne zwielokrotnienie. Nie przesądza to samo w sobie o naruszeniu praw autorskich, ale nie oznacza też, że jest automatycznie dozwolone. Wyjątek z art. 75 tej ustawy pozwala legalnemu użytkownikowi na czynności niezbędne do korzystania z programu zgodnie z jego przeznaczeniem i może zostać ograniczony umową; zwielokrotnienie kodu w zewnętrznej usłudze AI nie mieści się w nim automatycznie.

Wreszcie RODO. Kod nie jest automatycznie daną osobową, ale transkrypcja spotkania z nazwiskami uczestników już nią jest. Rozporządzenie opiera się na minimalizacji, ograniczeniu celu oraz poufności (art. 5), a nie na założeniu, że wszystko wolno oddać dostawcy, byle narzędzie było przydatne. Rola dostawcy zależy od tego, jak faktycznie przetwarza dane. Jeśli robi to wyłącznie w naszym imieniu i na nasze polecenie, działa jako podmiot przetwarzający, co wymaga umowy powierzenia (art. 28) oraz adekwatnych zabezpieczeń technicznych i organizacyjnych (art. 32). W publicznej, konsumenckiej usłudze dostawca może jednak występować także jako odrębny administrator ustalający własne cele przetwarzania, i wtedy umowa z art. 28 nie znajduje zastosowania. Trybunał Sprawiedliwości UE w sprawie C-340/21 podkreślił z kolei, że administrator musi umieć wykazać adekwatność zastosowanych zabezpieczeń i to na nim spoczywa ciężar dowodu. Odrębną kwestią jest reakcja na nieuprawnione ujawnienie danych: obowiązek zgłoszenia naruszenia organowi (art. 33) i zawiadomienia osób (art. 34) nie następuje automatycznie, lecz zależy od oceny ryzyka, odpowiednio zwykłego i wysokiego. Do tego dochodzi art. 4 AI Act, stosowany od 2 lutego 2025 r., który nakazuje zapewnić personelowi odpowiedni poziom kompetencji w zakresie AI. Szkolenie z tego, czego nie wolno wpisywać do promptu, to rozsądny sposób wykonania tego obowiązku organizacyjnego, choć nie jest w przepisie wymienione literalnie.

Czyja to wina, pracownika czy organizacji

Tu dochodzimy do najciekawszego sporu. Łatwo powiedzieć, że zawinił nieostrożny inżynier. Powtarzalność takich zdarzeń w krótkim czasie mówi jednak co innego: zwykle wskazuje na brak organizacji po stronie pracodawcy. Polskie orzecznictwo daje pracownikowi mocny argument. Sąd Najwyższy w wyroku z 3 kwietnia 2019 r. (II PK 334/17) badał przesyłanie bazy klientów na prywatną pocztę w ramach praktyki wymuszonej organizacją pracy i uznał, że samo przeniesienie informacji poza serwer pracodawcy nie przesądza o bezprawności, jeżeli służy wykonywaniu obowiązków i odpowiada praktyce akceptowanej albo wymuszonej organizacją pracy. Przez analogię wyciągam z tego wniosek, że jeżeli firma dopuściła ChatGPT jako narzędzie, ale nie określiła, jakie dane wolno do niego wprowadzać, znaczna część odpowiedzialności zostaje po stronie pracodawcy. To moja ocena, a nie teza samego wyroku.

Nie jest to jednak argument w jedną stronę. W innym orzeczeniu (V CSKP 7/21) SN podkreślił, że informacja łatwo dostępna dla osób zawodowo zajmujących się daną dziedziną nie jest tajemnicą przedsiębiorstwa, więc firma musi udowodnić rzeczywistą poufność, a nie tylko oznaczyć wszystko jako „poufne”. Z drugiej strony pojedynczy błąd pracownika używającego dozwolonego narzędzia w interesie firmy nie powinien być z automatu utożsamiany z winą umyślną. Przy winie nieumyślnej odpowiedzialność materialna pracownika jest ograniczona do rzeczywistej straty i maksymalnie trzymiesięcznego wynagrodzenia (art. 119 Kodeksu pracy). Przy szkodzie wyrządzonej umyślnie jest inaczej, bo wtedy pracownik odpowiada w pełnej wysokości (art. 122). Morał jest prosty: firma, która nie dała jasnych instrukcji i zabezpieczeń, nie sprowadzi całego problemu do błędu jednej osoby.

Odmienne stanowiska, które warto znać

Rozumiem częste kontrargumenty i chcę się z nimi zmierzyć wprost. „Wersja enterprise nie trenuje modelu na naszych danych” to prawda, która zmniejsza ryzyko, ale go nie usuwa. Nadal trzeba zbadać retencję, logowanie, dostęp administratorów i podwykonawców, miejsce przetwarzania oraz możliwość usunięcia danych. „Kod źródłowy nie podlega RODO” bywa słuszne, tylko że problem Samsunga dotyczył głównie poufności gospodarczej, a nie danych osobowych. „Anonimizacja zniszczy wartość promptu” czasem jest prawdą, ale wtedy rozwiązaniem nie jest wysłanie pełnych danych do publicznego czata, lecz zatwierdzone środowisko firmowe, model lokalny, umowa z dostawcą albo przykład syntetyczny. I wreszcie „całkowity zakaz załatwia sprawę”. Załatwia ją tylko pozornie, bo przenosi używanie narzędzi na prywatne urządzenia i tworzy tak zwane shadow AI, nad którym firma nie ma już żadnej kontroli.

Jak anonimizować w praktyce

Anonimizacja to proces, a nie funkcja „usuń nazwiska”. Zanim materiał trafi do publicznego czata, trzeba usunąć dane identyfikacyjne, identyfikatory pośrednie, sekrety techniczne oraz kontekst pozwalający odtworzyć osobę lub projekt. Jeżeli po takim oczyszczeniu materiał traci sens, to znak, że w ogóle nie powinien tam trafić.

Dla działów prawnych ta lista ma dodatkowe piętro. Wklejenie umowy czy akt sprawy może ujawnić nie tylko dane osobowe, lecz także tajemnicę zawodową i strategię procesową. Usunięcie nazw stron nie wystarczy, jeśli z kwot, dat i opisu transakcji da się ustalić, o kogo chodzi. Regulamin konsumenckiej usługi AI nie zastępuje też umowy powierzenia tam, gdzie jest ona wymagana (art. 28 RODO), ani oceny transferu danych poza Europejski Obszar Gospodarczy, którą trzeba przeprowadzić na podstawie rozdziału V RODO, zwłaszcza art. 44 i następnych.

Nie chodzi o zakaz AI, chodzi o warstwę organizacyjną

Historia ma ciekawą klamrę. Samsung nie został przy zakazie. W 2026 r. firma ogłosiła wdrożenie ChatGPT Enterprise i narzędzia Codex dla pracowników, w kontrolowanym modelu korporacyjnym, z osobnym porozumieniem oraz firmowymi mechanizmami ochrony i kontroli danych. Szczegóły samej umowy pozostają niejawne. To dobrze pokazuje, gdzie naprawdę leżał problem. Nie w samej technologii, tylko w braku warstwy organizacyjnej i kontraktowej. Tajemnica przedsiębiorstwa wymaga aktywnej ochrony, a nie tylko podpisanego NDA. Umowa o poufności niewiele znaczy, jeśli firma faktycznie pozwala kopiować poufny kod do niezatwierdzonych usług. Polityka AI, kontrola dostępu i szkolenia to nie biurokracja. To dowody, że podjęliśmy „rozsądne działania”, gdyby kiedyś przyszło nam bronić swojej tajemnicy przed sądem.

Zasady korzystania z AI w firmie

Jeżeli w Twojej firmie ludzie już korzystają z „czata”, a nikt nie ustalił, co wolno do niego wpisywać, chętnie to poukładam z Tobą od strony prawnej. Przygotowuję polityki AI i instrukcje dla zespołów, robię ocenę ryzyka pod kątem AI Act i RODO, opisuję zasady bezpiecznego obiegu dokumentów oraz sprawdzam umowy z dostawcami narzędzi. Zależy mi na tym, żebyś mógł używać AI szybciej niż konkurencja, nie oddając przy tym swojej tajemnicy przedsiębiorstwa.

Tekst ma charakter informacyjny i nie zastępuje indywidualnej porady prawnej.

Jeśli chcesz to przełożyć na swoją sytuację, zobacz compliance i RODO albo napisz do mnie.

Źródła

• The Economist Korea (relacja pierwotna, 30 marca 2023 r.), opis trzech przypadków przekazania danych do ChatGPT w pionie półprzewodników Samsunga. link

• The Register, potwierdzenie i komentarz do incydentu (6 kwietnia 2023 r.). link

• Cybersecurity Dive, analiza incydentu i ryzyk prywatności (10 kwietnia 2023 r.). link

• Dark Reading, opis zdarzenia i ostrzeżenia dla firm (11 kwietnia 2023 r.). link

• Bloomberg, memorandum Samsunga ograniczające generatywną AI w objętej nim części organizacji (2 maja 2023 r.). link

• TechCrunch, zakaz narzędzi gen-AI po kwietniowym wycieku danych (2 maja 2023 r.). link

• OpenAI, wdrożenie ChatGPT Enterprise i Codex w Samsungu (21 czerwca 2026 r.), zwrot polityki firmy. link

• HÄRTING Rechtsanwälte, analiza sprawy pod kątem tajemnic przedsiębiorstwa (8 maja 2023 r.). link

• Ustawa o zwalczaniu nieuczciwej konkurencji, art. 11 i 18 (Dz.U. 2026 poz. 85). link

• Kodeks pracy, art. 100 § 2 pkt 4 oraz art. 114-122 (w tym art. 119 i 122) (Dz.U. 2025 poz. 277). link

• Ustawa o prawie autorskim i prawach pokrewnych, art. 74-75 (Dz.U. 2025 poz. 24). link

• Dyrektywa (UE) 2016/943 o ochronie niejawnego know-how i informacji handlowych, art. 2 pkt 1 lit. c. link

• RODO, rozporządzenie (UE) 2016/679, art. 5, 28, 32-34 oraz art. 44 i nast. (rozdział V, transfery poza EOG). link

• Grupa Robocza Art. 29, opinia nr 05/2014 w sprawie technik anonimizacji (test wyodrębnienia, powiązania i wnioskowania), nadal przywoływana i wykorzystywana przez EROD. link

• AI Act, rozporządzenie (UE) 2024/1689, art. 4 (kompetencje personelu w zakresie AI). link

• Wyrok TSUE z 2 maja 2012 r., SAS Institute, C-406/10 (ochrona kodu, nie funkcjonalności). link

• Wyrok TSUE z 14 grudnia 2023 r., C-340/21 (adekwatność zabezpieczeń administratora i ciężar dowodu). link

• Wyrok SN z 3 kwietnia 2019 r., II PK 334/17 (przeniesienie danych a bezprawność). link

• Wyrok SN z 29 stycznia 2021 r., V CSKP 7/21 (rzeczywista poufność informacji). link