在数字化时代，人工智能技术蓬勃发展，为各行业带来了巨大变革与机遇。与此同时，商业秘密作为企业核心竞争力的重要组成部分，其保护的重要性愈发凸显。当人工智能技术与商业秘密保护相遇，两者相互交织，便引发了一系列值得深入探讨的法律与实践问题。
商业秘密的定义与核心价值
根据我国《反不正当竞争法》及相关司法解释规定，商业秘密是指不为公众所知悉、具有商业价值并经权利人采取相应保密措施的技术信息、经营信息等商业信息。
其中，技术信息涵盖与技术有关的结构、原料、组分、配方、材料、样品、样式、植物新品种繁殖材料、工艺、方法或其步骤、算法、数据、计算机程序及其有关文档等信息，是企业技术创新的结晶；经营信息则是指与经营活动有关的创意、管理、销售、财务、计划、样本、招投标材料、客户信息、数据等信息，是企业运营决策的重要依据。
商业秘密对于企业而言，是参与市场竞争的关键所在。以大众所熟知的可口可乐公司为例，其饮料配方作为高度机密的商业秘密，历经百余年严格保护，凭借这一独特配方，可口可乐在全球饮料市场占据领先地位，构筑起强大的竞争壁垒，创造了丰厚的经济效益。谷歌公司的搜索算法同样是其核心商业秘密，通过持续优化算法，谷歌为用户提供高效、精准的搜索服务，吸引海量用户，进而在互联网广告市场获取高额利润，巩固了行业领先地位。
人工智能技术的行业应用与潜在威胁
近年来，人工智能技术取得了显著进展，深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域不断实现突破。在医疗领域，人工智能可对海量医疗影像数据进行快速、精准分析，辅助医生诊断疾病，大幅提高诊断准确率与效率。在金融领域，人工智能助力金融机构构建智能风控模型，实时监测分析金融交易数据，有效识别潜在风险，防范金融欺诈行为。应用人工智能风控技术后，部分金融机构的欺诈损失大幅降低。在制造业中，人工智能驱动的智能机器人与自动化生产线，实现生产过程的智能化与精细化控制，显著提升生产效率、降低生产成本。如小米、华为等汽车制造工厂借助先进人工智能技术，大幅缩短每辆车的生产时间，同时保障产品质量。人工智能在各行业的广泛应用，正深刻改变传统生产模式与服务方式，重塑行业竞争格局，为经济社会发展注入新动力。
然而，人工智能运行依赖大量数据，企业在数据收集过程中，很可能因不当行为侵犯他人商业秘密。在数据收集阶段，部分企业为获取丰富数据，可能通过不正当手段，如利用网络爬虫技术突破其他企业网站的数据保护措施，非法抓取产品设计图纸、技术文档等商业秘密信息。在数据使用环节，若企业对收集的数据管理不善，导致数据泄露，其中包含的商业秘密也可能被非法获取与利用。一旦商业秘密落入竞争对手手中，将对原企业造成严重损失，使其在市场竞争中处于劣势。
算法安全同样是保护重点。算法是人工智能的核心，其开发与训练过程存在威胁商业秘密安全的因素。一方面，若在模型训练中使用了来源不明或未经合法授权、包含商业秘密的数据，整个算法模型可能成为侵犯商业秘密的工具。例如，部分人工智能研发企业为降低成本，未经授权使用从公开渠道收集的、含有其他企业商业秘密的数据进行模型训练，侵犯了数据所有者的合法权益。另一方面，算法模型本身可能成为商业秘密载体，若遭受恶意攻击、窃取或破解，其中蕴含的商业秘密将面临泄露风险。一些竞争对手可能雇佣黑客攻击企业的人工智能算法模型，试图获取关键技术与商业逻辑，以在市场竞争中占据优势。
随着人工智能技术在企业的广泛应用，涉及人工智能系统操作与管理的人员增多，给企业人员与权限管理带来挑战。由于人工智能技术专业性强，相关操作人员掌握核心技术与关键数据，若员工职业道德缺失或受外部利益诱惑，可能利用职务之便泄露企业商业秘密。例如，企业内部负责模型训练的技术人员可能将训练数据与模型参数泄露给竞争对手以获取高额报酬。此外，若企业员工权限设置不合理，导致权限过大，易出现权限滥用问题，增加商业秘密泄露风险。例如，部分员工可能利用过高权限随意访问、下载企业商业秘密数据，给企业带来潜在损失。
应对挑战的法律与政策建议
面对人工智能时代商业秘密保护的新挑战，立法机关需结合人工智能技术特点，修订和完善现有商业秘密保护法律法规，明确人工智能环境下商业秘密的界定标准、侵权行为认定规则及法律责任承担方式。例如，针对数据收集与使用中的侵权行为，明确非法获取、使用包含商业秘密数据的具体情形及法律后果；对于算法模型中的商业秘密保护，制定专门条款，规范模型训练数据来源合法性审查及模型保护措施。
执法部门应加大执法力度，严厉打击侵犯商业秘密的违法行为，提高侵权成本，形成有力法律威慑，为企业商业秘密保护营造良好法治环境。司法机关应突破人工智能领域技术信息的专业壁垒、侵权行为的认定、商业秘密的界定、同一性认定、损失价值的评估等系列难点，制裁违法行为，为企业提供法律救济和权益保障，维护公平竞争的市场秩序。
企业作为商业秘密所有者，应积极采取有效保护措施。在技术层面，企业应加大数据安全与算法安全投入，采用加密技术、访问控制技术与数据脱敏技术保护商业秘密数据。例如，对存储商业秘密数据的服务器进行加密，设置严格访问权限，仅授权人员可访问相关数据；在数据分析与使用前，对敏感信息进行脱敏处理，降低数据泄露风险。在管理层面，企业应建立健全商业秘密保护管理制度，明确各部门与人员在商业秘密保护中的职责。加强员工入职审查与背景调查，确保员工职业道德与诚信；定期开展商业秘密保护培训，提高员工保密意识与法律意识；遵循最小权限原则合理设置员工权限，实时监控与审计员工操作行为，及时发现并处理潜在泄密风险。
人工智能行业应积极推动技术创新，研发有助于商业秘密保护的新技术、新工具。例如，利用区块链技术开发可信数据共享平台，借助区块链的去中心化、不可篡改特性，保障数据共享过程中的安全性与可追溯性，防止商业秘密数据被非法篡改与泄露。行业协会应发挥引领作用，加强行业自律机制建设，制定统一的商业秘密保护规范与准则，引导企业自觉遵守。定期组织行业交流与培训活动，分享商业秘密保护经验与最佳实践，提升整个行业的商业秘密保护水平。通过技术创新与行业自律协同作用，为人工智能时代商业秘密保护提供有力保障。
在人工智能蓬勃发展的时代，商业秘密保护虽面临诸多挑战，但也蕴含创新与发展机遇。通过强化法律监管、企业加强自身保护及行业推动技术创新与自律等多方面协同努力，有望构建安全可靠的商业秘密保护生态体系，实现人工智能技术与商业秘密保护的良性互动与协同发展，为企业创新发展与经济社会繁荣稳定提供有力支撑。在技术与法律、创新与保护的博弈中，需不断探索、持续优化，共同谱写人工智能时代商业秘密保护的新篇章。
湘军麓和律师事务所
彭宣律师
合伙人
彭宣律师为知识产权专业委员会副主任、长沙市律师协会知识产权法律专业委员会委员、中华全国律师协会推荐的专利权无效宣告案件口审阶段代理人。累计为五十余家区级政府及其职能部门、大型国企、民营企业(集团)等提供常年法律顾问服务，代理民商事、行政案件三百多件，为当事人挽回损失数亿元。擅长企业法律风险防控及民商事争议解决等法律服务、擅长知识产权案件代理和企业知识产权法律风险防控。
