全国首例AI领域侵犯商业秘密案落槌：AI芯片核心代码被窃，企业如何防范？
2026年8月，一起备受关注的案件为AI领域的商业秘密保护划出了清晰的边界——上海浦东一家国家级高新技术企业的AI芯片核心代码被内部人员非法窃取，浦东新区检察院通过强化立案监督、引入专业技术性审查等举措，完整构建指控犯罪的证据链条，被告人被依法严惩。这是全国首例人工智能领域侵犯商业秘密案，为界定AI领域技术秘密的边界提供了重要司法判例。
案件核心：AI时代商业秘密保护的三大难点
难点一：技术秘密的边界如何认定？
AI芯片的核心代码、模型参数、训练数据，哪些属于商业秘密？本案的司法实践给出了方向：具有秘密性、价值性、保密性（即采取了合理保密措施）的技术信息，均可纳入商业秘密保护范围。AI领域的源代码、算法逻辑、数据清洗规则等，只要满足三性要件，就应认定为商业秘密。
难点二：内部人员作案如何取证？
本案的关键突破在于专业技术性审查——检察机关引入技术专家，对涉案代码与权利人的源代码进行同一性比对，用技术手段固定证据。这提示企业：日常就要做好代码版本管理、访问日志留存、指纹水印等技术防伪措施，否则案发后难以自证。
难点三：立案监督如何推进？
浦东检察院通过强化立案监督推动案件侦办。对权利人而言，遇到公安机关不予立案的情形，可以向检察机关申请立案监督，这是刑事维权的救济渠道。
同期配套：《知识产权领域使用人工智能风险指引》
与本案同步，浦东新区检察院发布了《知识产权领域使用人工智能风险指引及应对建议》，围绕商标、著作权、专利、商业秘密四大领域，系统梳理出16条AI应用场景下的法律风险点，并配以实操应对方案。核心风险场景包括：
- 商业秘密泄露：员工将核心代码、技术文档输入公共AI工具（如ChatGPT等），可能构成向第三方披露商业秘密
- 著作权侵权：AI生成内容可能复制训练数据中的受版权保护作品，企业使用AIGC内容需评估侵权风险
- 专利风险：AI辅助发明的专利撰写和申请，需按新审查指引规范披露AI使用情况
- 商标风险：AI生成近似商标、批量抢注等行为面临法律追责
企业防范指南：四道防线
- 技术防线：代码加密、权限分级、访问留痕、水印溯源；核心代码库与普通研发环境隔离
- 制度防线：与员工签署保密协议+竞业限制协议；明确AI工具使用规范，禁止将商业秘密输入公共AI工具
- 管理防线：离职员工脱密期管理、设备交接审计；核心岗位轮岗与背景审查
- 法律防线：案发后第一时间固定证据（电子取证、公证）、向公安机关报案、必要时申请检察机关立案监督
专家提示：AI时代，商业秘密保护的技术手段和制度手段同等重要。企业应当把"禁止员工将核心代码输入公共AI工具"写入员工手册，并定期开展AI合规培训——这是成本最低、最有效的防范措施。
参考来源：上海市人民检察院案件通报；检察日报：上海浦东发布知识产权领域使用人工智能风险指引（2026-08-05）；检察日报：AI应用场景下如何"避坑"法律风险点
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