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作者：马一德;汪婷;
单位：中南财经政法大学知识产权研究中心;
摘要：生成式人工智能技术的应用对企业数据商业秘密保护构成结构性挑战。企业数据在训练数据中隐性扩散、在模型应用中失控流转，引发商业秘密流动失控风险，并导致商业秘密构成要件面临双重制度困境：保密性因保密意愿否定与技术不可控性遭遇主客观解构，秘密性因输出结果相似性与数据可及性而趋于形式化。由此引发的传统法律规则与技术特性之间的适配性危机亟待破解。与此同时，数字时代催生了商业秘密保护理论的三重范式转型，即数据控制权理论突破绝对保密传统，合作保密机制重构保密与共享的二元对立，以及动态价值评估体系承认数据训练贡献与组合秘密独立价值。基于此，需构建多维协同治理方案：规则层面建立动态化构成要件认定标准；技术层面依托区块链存证、隐私计算与算法透明度监管工具实现数据流通风险管控；实施保障层面则形成政企协同、行业自律与司法规则统一的三重机制。该方案旨在为平衡技术创新激励与数据安全维护提供法治解方，并为数据要素市场化配置中的产权保护提供范式参考。
关键词：生成式人工智能;企业数据;商业秘密保护;数据控制权;制度调适;协同治理
基金资助：国家社会科学基金重大项目“新形势下我国参与知识产权全球治理的战略研究”(21&ZD164); 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“知识产权领域的国家安全治理研究”(22JJD820029)的阶段性研究成果
