先看两个近期公布的案子👇
▪️ 杭州｜全国首例人工智能垂类大模型商业秘密案
孙某 2011 年入职、在职十余年，签过专项保密协议；2023 年 12 月仍在职时，以配偶名义注册同业公司并实际控制，向对方研发人员发送提示词模板、审查规则、标注规范。这些资料组合形成的智能审查方案被认定为商业秘密。
▪️ 北京｜全市首例 AIGC 领域商业秘密行政处罚案
权利人是微短剧出海领域重点企业，自研 AIGC 软件支撑多语种影视译制；一名核心员工在职期间私自拷贝软件、破解配套数据库，离职后创办新公司继续使用、承接竞争业务，涉案主体被罚 10 万元。
共同信号是：AI 公司最值钱的资产，早就不在源代码里了。
📌 一家 AI 公司的资产分五层
专有数据和知识 / 提示词和业务规则 / Agent 工作流 / 评测与反馈体系 / 工程与运营配置。
📌 三个容易被忽略的认定要点
1️⃣ 技术信息不止代码：数据、算法、计算机程序、工艺、方法都算
2️⃣ 「组合」本身可能构成秘密：公开材料经加工形成的具体路径、打回规则、标注口径，业内很难自行拼出
3️⃣ 「错题本」也受保护：失败样本和阶段性成果能缩短研发时间，时间优势本身就是商业价值
📌 为什么 AI 时代泄密更难防？
🔹 更快：对方已能调用基础模型，拿到经验证的资料即可配置投产
🔹 更轻：几十页规则、一个压缩包就装得下核心能力，且资料往往集中在少数核心岗位
🔹 更隐蔽：提示词改措辞、规则写进代码、文档切片转向量、样本拿去微调，竞品上线时原始文件可能已不存在
📌 文件删了、内容改了，怎么证明他用了？
七环节顺着捋：接触→获取→传递→接收→吸收→使用→获利，归成三个问题：怎么流出去、怎么 "化" 进新系统、怎么使用和获利。
北京案就是靠安装痕迹、数据库访问日志、项目产出文件交叉比对，还原出 "拷贝→破解→复用→获利" 的完整链条。
AI 让企业能力更容易被封装，也更容易被复制。把散落在终端、账号、日志、代码、知识库和云平台里的痕迹连成可核验、可关联的技术事实，正是这类新型案件的胜负手。
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