全国首个AI商密保护指引发布｜用好AI提效，更要守住商业秘密防线

近日，深圳市市场监督管理局发布《人工智能工具应用中的商业秘密保护指引》。这是全国首个专门面向 AI 工具应用场景的商业秘密保护指引。为引导企业主动适应 AI 时代商业秘密保护的新形势，有效识别、防范和应对 AI 工具应用过程中的泄密风险。

 

用 AI 写代码、做方案、查数据、改 PPT，如今几乎是每个职场人的日常。效率是实打实提升了，但另一件事也在同步发生：企业最不该出门的东西 —— 图纸、源代码、核心参数、客户名单、审查规则，正沿着 “提示词” 这条新通道，悄悄流出公司大门。

AI泄密，正在发生

提示词和规则，也是受法律保护的商业秘密

一名 AI 企业的资深算法专家，在职期间以配偶名义另设公司，把原公司的专属提示词模板、审查规则、标注规范发给新公司研发同类模型。5 月，杭州市市场监管局认定这些 “非标集成方案” 构成商业秘密，责令停止侵权并罚款 35 万元 。

上传数据表被开除，公司反被判违法解除

一名保险公司法务为做 PPT，把整理后的稽核问题数据表上传到第三方 AI 平台，一个月后被以 “严重违反信息安全规定” 辞退。 11月，朝阳法院判决公司违法解除劳动合同，赔偿工资损失、年终奖差额等 4.6 万余元。关键原因很扎心：公司既没明确禁止使用第三方 AI 工具，也没做过专项培训和规范指引，还举不出 “这属于保密信息” 和 “造成实际损失” 的证据。

三星放开 AI 的 20 天，连爆三起泄密

三星电子允许半导体业务部门员工使用 ChatGPT。不到三周，三起事件接连出现：有员工把设备测量数据库下载程序的源代码贴给 AI 求助排错，有员工为优化良率程序把代码整段输入，还有员工把手机录下的内部会议转成文字上传。资料一旦进入外部服务器，就再没有 “撤回” 这个选项.

AI重塑场景，传统商密防护正在失效

过往商业秘密泄露，大多集中在内鬼外带、文档外传、设备流失。而 AI 场景下，风险逻辑已经改变：

存在形态改变：过去商业秘密是锁在柜子里的图纸、配方、方案书；现在它更多以数据、代码、模型参数、提示词模板的形态存在，可复制、可传播、可秒级获取。一份百页文档，压缩成一段提问就能带走核心思路。

流转路径改变：从前数据在终端、内网、会议室里转；现在一条 API、一个网页对话框、一个浏览器插件，就能让数据直达境外服务器。企业对自己数据的 “最终落点”，控制力明显下降。

泄密成因改变：以前是跳槽、竞对窃取、第三方违约，主观意图清晰。现在最常见的一条是员工根本没意识到自己在泄密—— 他只是想让 AI 帮忙把活干完。再叠加工具自身的漏洞、默认配置不当、插件过度授权，风险成倍放大。

管理边界改变：过去企业做法是管好员工和合作伙伴，签订保密承诺书；现在链条上多了 AI 服务商、插件提供方、API 服务方、密钥服务方，甚至同一模型的其他使用者。这些第三方与企业没有劳动关系，却握着商业秘密数据。

AI场景下，商密防护挑战升级

侵权行为更难发现：商业秘密的数字化、云端化存在形态，使其可在短时间内被复制、传输和利用，操作痕迹容易隐匿或销毁。企业往往在泄露已经发生甚至扩散后才有所察觉，主动发现和及时阻断的难度明显增加。

证据更难获取和固定：AI 工具应用场景下，相关记录多由平台或服务商掌握，企业难以单方调取、提取和固定。用传统“接触＋实质性相似”等事实举证路径难度增加，企业或将面临取证不能或举证成本过高的问题。

主观过错更难认定：商业秘密泄露既可能出于故意，也可能出于过失，还可能是员工对 AI 工具缺乏认识所致。人的主观状态难以判断，进而影响责任认定和惩罚性赔偿。

责任主体更难识别和界定：商业秘密泄露和流转涉及的主体范围扩大、链条更长。企业、员工、AI 工具服务商、插件提供方、API 服务方等主体是否存在过错、承担何种责任，往往难以清晰界定。

损失后果更难评估：传统商业秘密泄露会造成市场份额、订单流失、研发沉没成本，这些还能算；但一份资料被AI模型 “记住” 后扩散多远、被用了多少次、造成多大影响，几乎无法量化。

对标指引，筑牢AI 时代商密防线

企业如何在AI时代筑牢商密防线，《指引》给出的答案是全生命周期闭环 ——采购准入、部署配置、日常使用、更新退出、应急处置，环环都要有动作。但只靠员工签一份保密承诺书，等于用自觉对抗人性；只靠事后追责，等于是用诉讼弥补已经流出去的核心数据。

这份全国首个 AI 商业秘密保护指引，释放出明确信号：AI 应用的合规、保密治理，已经从企业自主风险，走向标准化、体系化管控阶段。未来，企业的 AI 应用能力，必然要和商业秘密保护能力同步建设。