当 AI 开始“吸收”员工经验：企业商业秘密保护面临的新风险

人工智能正在重塑企业积累、使用和传递知识的方式。员工使用生成式AI整理资料、编写代码、总结会议、优化流程和辅助决策，已经成为许多企业的日常实践。这些工具显著提升了效率，但也带来了传统保密制度未必能够充分覆盖的风险：企业的敏感信息，可能通过提示词、对话记录、系统集成和自动化流程，被持续输入AI工具之中。

过去，商业秘密争议通常围绕下载文件、复制源代码、转发邮件或带走客户名单等可识别行为展开。AI的介入，使信息传递变得更分散、更隐蔽，也更难追踪。员工未必意识到，向AI描述内部流程、技术方法、定价逻辑或产品计划，本身就可能构成敏感信息披露。 

如您或您的企业希望评估员工使用 AI 可能带来的商业秘密、数据安全风险，或希望完善企业 AI 使用政策、保密制度、员工入离职流程及AI供应商合同，欢迎联系 ILS 律师团队：contact@consultils.com。我们将结合企业的业务模式、技术应用及跨境运营情况，协助建立可执行的 AI 治理与商业秘密保护机制。

AI 使用正在改变商业秘密争议的证据形态

传统商业秘密案件通常具有较为清晰的证据路径，例如员工下载文件、复制源代码、转发敏感邮件或带走客户名单。企业可以通过设备记录、邮箱日志和文件访问记录追踪相关行为。AI 改变了这一模式。

员工可能没有下载完整文件，而是通过多次对话，将公司的技术方案、内部流程、研发思路或定价方法分散输入 AI 工具。相关信息随后可能出现在提示词、输出内容、代码助手、自动化流程或企业内部模型中。

这种信息流动更难识别，也更难通过传统文件审计还原。企业可能无法确认：

• 哪些信息曾被输入 AI；

• 信息是否被保留或用于模型训练；

• 后续输出在多大程度上受到该信息影响；

• 受保护的内容是否已进入其他系统或工作流程。

因此，AI 带来的风险不仅是商业秘密是否泄露，也涉及企业能否在诉讼中证明泄露过程及不当使用。

缺少 AI 政策，可能削弱企业的商业秘密主张

商业秘密并不会仅因为企业将某项信息标记为“机密”而自动获得保护。企业还需要采取与信息价值及风险相匹配的合理保密措施。

传统措施通常包括保密协议、访问权限、设备管理、文件标识及员工离职审查。但如果员工已经广泛使用 AI，而企业制度仍未规定哪些工具可以使用、哪些信息不得输入，以及发生误传后如何处理，现有措施可能不足以覆盖新的信息流动方式。

这可能产生两个直接问题：

• 企业难以及时发现并控制敏感信息进入外部AI系统；

• 发生争议时，企业可能难以证明其对相关信息采取了持续、有效的保护措施。

因此，AI 治理不只是内部合规安排，也可能成为企业证明商业秘密受到法律保护的重要依据。

员工流动可能引发新的商业秘密争议

员工入职和离职是商业秘密风险最集中的环节之一。过去，企业主要检查新员工是否携带前雇主文件，以及离职员工是否下载公司资料。随着 AI 工具普及，未来争议还可能涉及：

• 新员工是否利用 AI 重建前雇主的技术或运营流程；

• AI 生成的代码或方案是否源于前雇主的保密经验；

• 员工是否曾将前雇主资料输入新公司的 AI 系统；

• 新公司能否证明相关成果来自独立开发；

• 离职员工是否通过个人 AI 账号保留了公司的工作内容。

由于 AI 输出通常不会原样复制原始信息，而是进行总结、重组或推演，相关行为可能比直接复制文件更难判断和举证。原文将这种风险概括为“隐形污染”：没有明显的文件转移，但原公司的知识可能已经影响新的系统与成果。

AI 供应商合同将影响企业的风险分配

企业即使使用企业级 AI 产品，也不代表相关法律风险已经得到解决。企业应审查供应商合同是否明确规定：

• 企业输入及输出是否用于训练模型；

• 数据保存期限和删除机制；

• 数据处理及储存地点；

• 供应商及其分包商的访问权限；

• 安全事件的通知及配合义务；

• AI 生成成果的知识产权归属；

• 发生商业秘密或知识产权争议时的责任承担。

如果合同仅包含一般性数据保护条款，却没有针对模型训练、提示词保存、AI 代理及生成内容作出安排，企业可能仍然承担主要风险。对于处理核心技术、源代码、客户资料或受监管信息的企业，单独的数据保护协议可能不足以应对 AI 应用，应考虑增加专门的 AI 附录及使用限制。

跨境使用 AI 还可能触发监管风险

跨国企业使用 AI 处理内部资料时，除商业秘密外，还可能涉及数据隐私、网络安全、出口管制及跨境传输要求。

AI 服务通常依赖分布式基础设施，企业未必能够直接判断数据在哪里处理或储存。对于半导体、生物科技、国防及先进制造等行业，将技术信息输入 AI 系统，还可能触发美国《国际武器贸易条例》（ITAR）、《出口管理条例》（EAR）及其他出口管制要求。 

因此，跨境企业在采购或部署 AI 工具前，应同步评估数据流向、供应商所在地、系统访问人员及相关技术是否受到监管限制。

企业现在可以提前做好哪些准备？

企业无需全面禁止员工使用 AI，但应确保AI使用不会削弱其商业秘密保护基础：

• 企业应更新保密制度和员工手册，明确允许使用的 AI 工具、禁止输入的信息类别、审批要求和违规报告流程。政策不应只笼统规定“不得输入机密信息”，而应结合源代码、产品路线图、客户信息、定价策略和法律沟通等具体场景作出说明。

• 企业应通过定期培训证明相关制度得到实际执行。仅制定政策但没有培训、监督和执法，可能难以证明企业采取了充分的保护措施。

• 企业应调整入职和离职程序。新员工应确认未将前雇主的文件、代码或保密方法带入公司系统；离职审查则应覆盖个人 AI 账号、提示词记录、自动化工具及自行搭建的 AI 代理。

• 企业应建立必要的证据留存机制，包括AI工具审批、数据来源、项目开发过程、代码版本、提示词记录、人工审核及员工培训记录。发生争议时，这些材料可能用于证明企业采取了合理保护措施，并证明相关成果系独立开发。

AI正在改变的不只是员工的工作方式，也在改变商业秘密案件中的保护标准、侵权方式和证据路径。当敏感信息可以通过提示词和AI工作流程流出企业，传统上以文件、设备和邮箱为中心的保密制度已经不足以覆盖全部风险。

对企业而言，尽早建立AI使用规则、更新员工流动管理、审查供应商合同并保留开发记录，不只是降低数据泄露风险，也是维护商业秘密法律保护、提升未来诉讼防御能力的重要基础。

如您或您的企业希望评估员工使用AI可能带来的商业秘密、数据安全风险，或希望完善企业AI使用政策、保密制度、员工入离职流程及 AI 供应商合同，欢迎联系 ILS 律师团队：contact@consultils.com。我们将结合企业的业务模式、技术应用及跨境运营情况，协助建立可执行的 AI 治理与商业秘密保护机制。

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作为 ILS 管理合伙人，刘启光律师跻身美国顶尖公司法、劳动法与合规律师行列，擅长制定贴合客户业务目标的法律策略，为《财富》500 强企业、初创公司及高管提供公司交易、融资、隐私及劳动法咨询，服务覆盖科技、医疗、金融等行业。

加入 ILS 之前，刘启光律师曾在顶级辩护律所执业，擅长预判风险、设计保护与发展并重的策略，在合同纠纷、知识产权等案件中屡获有利结果，在各级法院出庭，兼具大所专业度与精品所响应力，是业内热门演讲嘉宾。

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