进入数字经济时代，随着大数据、人工智能（AI）等新技术、新业态的蓬勃发展，商业秘密业已成为企业核心竞争力的重要组成部分，它不仅涵盖了技术信息、经营信息等关键领域，还涉及企业的研发成果、客户资料、市场策略等多方面的敏感数据。然而，随着大数据、AI等新兴技术的迅猛发展，商业秘密保护面临前所未有的挑战。如何在此背景下从加强立法、完善司法、提升企业自我保护意识和能力等角度强化商业秘密保护，为企业创新发展提供更加友好的政策环境和法律氛围，世界各个国家和地区开展了诸多探索和实践。
立法探索防患未然
大数据和AI技术的发展为商业秘密的获取、分析和利用提供了前所未有的便利。通过数据分析，竞争对手可以挖掘企业的商业秘密，从而制定更具针对性的竞争策略，但这种分析能力的提升也同时使得商业秘密的保护变得更加困难。因此，为了积极拥抱大数据和AI给商业秘密保护带来的新变化，各个国家和地区在法律法规制定和执行层面进行了广泛的探索。
欧盟开创了风险分级与强制披露制度，2024年颁布的欧盟人工智能法案将AI系统按风险分级，对“高风险”模型要求披露训练数据、决策逻辑等核心信息。尽管该法案包含保密条款，但“训练数据摘要”的披露要求仍触及商业秘密边界。“从权利保护的角度讲，欧盟的模式优先考虑风险防范和统一性，探索了重要的前期合规要求，目前来看，这一模式致力于促进AI决策过程的透明，保障个体了解决策过程的权利不受商业秘密保护影响。”国家知识产权局知识产权发展研究中心助理研究员滕泽楠在接受本报记者采访时表示。
美国商业秘密保护的现代体系主要由联邦和州层面的成文法共同构成，美国《统一商业秘密法》（UTSA）在大多数州已被采纳，《保护商业秘密法》（DTSA）在联邦层面提供了全国性的救济渠道。需要指出的是，这种在商业秘密保护领域采取分散立法的模式，使得美国在联邦层面的监管进展缓慢，在州一级则表现出更多的探索。例如，科罗拉多州商业秘密保护相关法案聚焦自动化决策的透明度与问责制，加利福尼亚州的生成式AI版权披露法案要求披露关键的训练数据输入等。
德国商业秘密保护的现行法律依据是2019年生效的商业秘密保护法。该法归纳了以往的判例实践，把商业秘密所有者采取适当的保密措施作为可由商业秘密保护的前提条件。2024年5月，德国政府发布一项新的AI数据保护政策，明确规定了AI系统在处理个人数据时的要求和限制，其中包括对数据收集、存储和使用的严格监管，明确禁止滥用个人数据和进行未经授权的数据收集。该政策还强调了数据透明性和用户知情权的重要性，鼓励企业在使用AI技术时提供用户可理解和可控制的数据处理选项。
日本把商业秘密纳入反不正当竞争法的保护对象，该法对于AI生成利用阶段、AI生成物的保护阶段涉及商业秘密的行为有着详细的规定，且规定，在满足商业秘密保护要件的前提下，AI生成物、AI生成的特定数据等作为商业秘密受到反不正当竞争法的保护。值得一提的是，从2023年10月至2024年4月，日本知识产权战略本部联合日本政府各相关职能部门及行业、学术界的多位专家学者，连续召开6次专门会议，形成了一份《AI时代知识产权研讨会中期汇总》报告，该报告系统梳理了日本官方对AI技术的思考、态度以及未来的引导方向。
近年来，为了适应AI等技术对商业秘密保护的影响，韩国多次修改不正当竞争防止法，将商业秘密侵权的惩罚性赔偿限额从3倍提高到5倍，以应对系统性的商业秘密侵权行为。韩国特许厅（KIPO）于2024年成立反不正当竞争和商业秘密保护法制度改进委员会，讨论针对包括AI等前沿技术在内的商业秘密保护措施，例如，对掌握国家经济和安全核心技术的企业加强保护支援；扩大韩国特许厅技术警察的调查范围，以涵盖擅自泄露商业秘密和非法持有等技术泄露领域，并加强数字化数据恢复等专业人员以扩充调查力量；建立商业秘密管理体系，派遣商业秘密保护专家，以帮助保护相对薄弱的高校等。
直面难题应对挑战
作为知识产权的重要组成部分，商业秘密的核心价值源于信息的未公开性与保密性。在实际立法操作中不可忽视的是，AI正在对商业秘密保护造成一定程度的冲击。以欧盟为例，欧盟商业秘密保护指令要求欧盟各成员国在现有条款中引入公共利益考量，欧盟人工智能法案第21条也对AI技术提出了一系列监督手段。然而，目前AI相关的诉讼尚处于早期阶段，这些条款在国家法院和欧盟法院的实施中可能会成为争议焦点。“AI时代的商业秘密管理和保护面临新挑战，各个国家和地区法律政策及环境的差异，保护专有技术与满足透明度要求的冲突日益尖锐等因素，都使得透明度监管与商业秘密保护成为知识产权保护领域全球博弈的重要组成部分。”滕泽楠表示。
与此同时，AI技术本身可以模拟和预测企业的商业行为，也进一步加剧了商业秘密泄露的风险。例如，通过机器学习算法，AI可以分析企业的历史交易记录、市场表现等数据，从而预测企业的未来决策和行为模式。这种预测能力使得竞争对手能够更准确地把握企业的战略意图和市场动向，从而制定更有效的竞争策略，但也为防止商业秘密泄露增加了难度和新的挑战。“实际上，无论是从立法层面还是在企业运营策略层面，AI技术的普及正在重塑商业秘密的保护策略：由于商业秘密的本质依赖于信息不对称，且商业秘密保护的周期通常以年为单位，这与AI模型能够快速学习推理和处理大量数据集的能力形成了强烈鲜明的对比，导致了信息不对称程度被削弱，从而对商业秘密保护带来新的挑战。”北京市中闻律师事务所合伙人、知识产权部主任刘彬表示。
进入AI时代，大数据、AI等新兴技术的应用导致商业秘密侵权具有更加组织化、隐蔽化、远程化和规模化的特征，即使有强有力的惩罚性规定，若不能充分说明被侵犯商业秘密的价值、重要性和损害程度，也很难实施惩罚，这也使得新的技术背景下商业秘密保护面临着棘手的问题。同时，随着跨国业务和人员交流的扩大，商业秘密海外泄露的风险日益增加，特别是核心人员泄露、外资企业泄露等情况，都增加了顶尖技术向海外泄露的风险。刘彬建议，企业需认识到，在生成式AI主导的未来，单纯依赖信息壁垒的保护模式难以为继，通过“估值模型升级+监管合规创新+技术分层保护”的组合策略，在透明度与竞争力之间建立动态平衡，将是AI时代商业秘密管理的核心命题。
“此外，为了应对AI对商业秘密保护的挑战并抓住机遇，各个国家和地区应从立法、司法、企业自我保护和国际合作等多个层面出发，加强商业秘密保护的法律制度建设和实践探索。通过完善相关法律制度、提升企业自我保护能力以及加强国际合作与协调等方式，可以有效保护商业秘密，维护企业的合法权益和竞争优势。”刘彬表示，应当认识到，在全球范围内商业秘密保护是一个长期而复杂的过程，需要各方持续努力和创新才能取得更好的成效。（本报记者 李铎）
（编辑：刘珊）
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