全球视野下 AI 商业秘密的博弈与平衡

全球视野下 AI 商业秘密的博弈与平衡

撰文：Cristiani Fontanela, Thaís Alves Costa, Andréa de Almeida Leite Marocco

本平台专注学术交流，尊崇原创，捍卫知识产权。如有异议，欢迎随时联络，感激不尽！

摘 要

本文剖析了知识产权规则的国际协同，尤其是商业秘密保护，如何以双重面孔重塑人工智能治理：既推动正义又构成威胁。我们主张，针对未公开信息的统一标准是确立知识密集型 AI 投资法律确定性的基石。此类标准植根于《与贸易有关的知识产权协定》，借由世界知识产权组织指南及数字贸易协定得以巩固，并辅以欧盟《商业秘密指令》等区域法规。这一新兴架构在推动跨境技术协作的同时，也有助于规避代码、模型及数据基础设施遭遇“监管性征用”的风险。然而，当这种偏向保密的体系延伸至调控信贷、就业、福利、医疗及司法准入的不透明算法系统时，可能会加剧数字脆弱性：包括企业、国家与公民间的信息鸿沟；阻碍实质性透明与审计的实现；以及产生不成比例地冲击弱势群体的排斥机制。基于数字与结构性脆弱性理论，本文倡导一种具备脆弱性敏感度的协调路径，力求在商业秘密保护与人权保障、算法问责及全球南方国家的监管空间之间寻求平衡。结论指出，唯有遵循脆弱性伦理与政治导向的知识产权制度，方能在高度不平等的社会中，统筹经济一体化、技术进步与数字脆弱性的消减。

关键词：商业秘密；知识产权协调；创新；法律框架；数字脆弱性

一、引言

人工智能作为调控信贷、就业、医疗及司法决策的无形基础设施，其迅猛普及使得数字脆弱性与知识产权规则协调间的关联再度成为辩论焦点。一方面，知识产权规则的协同，特别是应用于 AI 系统的商业秘密领域，被视为跨国法律确定性、研发投资庇护及创新促进的前提。通过为技术诀窍（含代码、模型架构、训练权重及数据库）的确立全球最低保护标准，协调机制能助推技术合作与 AI 解决方案的国际流通。

另一方面，若此类协调主要旨在捍卫商业秘密，往往会导致企业、国家与公民间的信息不对称加剧，从而阻碍算法透明化与独立审计。不透明的系统掌控着信贷准入、就业机会、社会福利及司法程序，而个人与群体，尤其是那些深受阶级、种族、性别及地域不平等困扰的人群，依然无法理解或质疑这些决策。Dora Kaufman 对此持相同观点。她指出，当代人工智能系统“在结构上具有不透明性，因其决策过程即便对专家而言也难以阐释”。这种不透明性既源于模型的技术复杂度，也来自开发者、用户与监管者间的知识落差，给透明度、问责制及治理带来了严峻挑战。

具体案例印证了上述风险。在多个司法管辖区，金融机构采用的算法信用评分系统依赖于受商业秘密保护的专有模型，致使监管机构或受影响个体无法审查潜在的歧视性后果。自动化招聘系统中亦存在类似隐忧，被 AI 筛选工具拒之门外的候选人难以获得有效解释，因决策逻辑被作为机密商业信息加以封存。在此情境下，强劲且协调一致的商业秘密保护本身可能演变为致病性脆弱性的