生成式AI与商业秘密保护的近期发展及应对

近期两起美国联邦地区法院判决凸显了向生成式AI平台分享机密信息的重大风险，标志着生成式AI与商业秘密法交叉领域司法发展的开端。在Trinidad v. OpenAI案中，法院依据《保护商业秘密法》（DTSA）驳回了原告的商业秘密主张，理由是原告在使用ChatGPT创建所谓专有框架时，自愿向OpenAI披露了相关信息，且未采取合理保密措施。法院援引最高法院在Ruckelshaus v. Monsanto Co.案中的原则，指出当一方将商业秘密披露给无保密义务的第三方时，其财产权即告消灭。而在United States v. Heppner案中，Rakoff法官认定使用公开可用生成式AI创建的文件不受 attorney-client privilege（律师-当事人特权）保护，部分原因是AI平台未受合同约束保密，导致相关通信不具备保密性。法院发现，Anthropic的Claude平台隐私政策允许收集用户输入输出数据用于训练及向第三方披露，因此相关文件缺乏特权所需的保密要素。这两起案件共同确立，向公共AI平台分享的机密信息可能丧失法律保护。此外，生成式AI还引发商业秘密“易于获取性”问题，即AI工具可能使原本受保护的信息因可通过AI查询获得而失去商业秘密地位，但目前尚无判例直接对此作出认定。对于商业秘密所有者，有效的应对措施包括采用企业级AI许可（如Anthropic的Zero Data Retention协议）、部署内部AI平台、制定明确的内部AI治理政策（禁止使用个人AI账户处理工作信息、限制信息输入类别）、实施访问控制及员工培训等，以满足DTSA下的“合理保密措施”要求。