中國大陸首例案例認定AI模型開發之提示詞及運作規則可受營業秘密保護
美國實務界律師於2026年8月24日撰文分享中國大陸市場監管總局認定AI模型開發過程所使用之專屬提示詞（prompt）範本、審查規則、標注規範等資料，被認為可構成營業秘密之首例案例。
據查，中國大陸市場監管總局於8月20日公布六起侵害營業秘密典型案例，其中案例三為中國大陸浙江省杭州市市場監管局查處孫某侵害人工智慧垂直領域專用模型營業秘密案。孫某任職於A企業期間，負責研發垂直領域AI審查模型並掌握核心機密資料；其在職期間另利用配偶身分設立並實際控制B公司，嗣後將A企業AI模型之專屬提示（prompt）範本、審查規則、標注規範等資料提供予B公司，用於開發同類AI模型。
經該案產業專家論證，上述資料組合形成之場景智能審查一體化方案，符合營業秘密法上之秘密性、經濟價值、合理保密措施（中國大陸稱：非公知性、商業價值及保密管控）等要件，因而被認定為AI垂直領域專用模型之新型集成式營業秘密。而孫某違反入職A公司時簽署之專項保密契約，故中國大陸杭州市市場監管局於2026年5月28日依《中華人民共和國反不正當競爭法》命令孫某停止洩密及未經授權使用行為，並裁罰人民幣35萬元；B公司相關營業秘密侵權行為則另案處理。
本案被認為是中國大陸首例AI垂直領域專用模型營業秘密案件，顯示AI模型開發所涉及之營業秘密保護客體已不限於傳統程式碼或技術文件。AI模型提示詞（prompt）、審查規則、標注規範及整合性技術方案等非標準化資訊，如符合營業秘密要件，亦可能受到保護。本案顯示對於企業而言，除防範員工將機密資訊輸入外部AI工具之風險外，亦應辨識AI模型開發過程形成之技術資訊，並評估納入機密分級、存取權限及人員保密等管理措施。對此，資策會科法所創智中心於2026年8月21日公告《人工智慧（AI）應用之TIPS管理指引》（草案），指出AI應用可能帶來智財風險。企業除應注意AI模型開發之風險外，使用AI輔助工作時，亦可參照指引，將AI智財風險納入既有智財管理機制，如機密分級、研發審查、教育訓練、文件管制及外部合作管理等，以強化AI應用情境下之智財風險管理。。
本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。
本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/）
徐婕伊
專案經理 編譯整理
Aaron Wininger, Schwegman, Lundberg & Woessner, P.A., China’s SAMR Finds That AI Prompts and Related Materials Can Be Protected as Trade Secrets, the National Law Review, August 24, 2026, https://natlawreview.com/article/chinas-samr-finds-ai-prompts-and-related-materials-can-be-protected-trade-secrets (last visited August 31, 2026).
〈市場監管總局公佈六起侵犯商業秘密典型案例〉，國家市場監督管理總局，https://www.samr.gov.cn/xw/zj/art/2026/art_45ceaace99a7454d97cd42f70ed404d5.html（最後瀏覽日：2026/08/31）。
資策會科法所創意智財中心，《人工智慧（AI）應用之TIPS管理指引》(草案)，台灣智慧財產權管理制度（TIPS）網站，https://keid.nat.gov.tw/tips/vent?sno=BFCEDG（最後瀏覽日：2026/09/04）。
中國大陸近年致力發展其國內技術研究產業，但在基礎研究經費申請制度上，長期存在一些結構問題，如在科研資助、實施和成果傳播三個階段。故自2017年起，中國大陸陸續修正關於科研經費制度，以使科技研究人員得以順利進行科研項目。截至目前，依中國大陸國發〔2018〕25號文為基準，江蘇省推出《關於深化科技體制機制改革推動高品質發展若干政策》(下簡稱『江蘇科技改革30條』)，並出台完整的實用手冊 。 此次江蘇科技改革30條，明確落實中央對科研經費鬆綁及對科研結果獎勵與容錯的改革措施。在科研經費可直接列支項目的直接預算，如設備費、材料費等，從原本九個項目改合併為五個項目，科目經費支出將不再受比例限制；另在無法直接羅列預算項目的間接預算上，如績效支出等費用則精簡列支項目，提高間接費用核定比例。在科研結果獎勵與容錯改革上，建立原創成果獎勵機制、創新補償機制、援助機制及免責機制。 中國大陸科研經費長期採用嚴格預算制，直接預算需按照法律規範羅列，然間接預算部分常使研究人員因不知如何羅列，而導致研究經費中斷或減少。對於較易失敗的基礎研究上，研究人員則擔心在階段性考核中因錯誤致使研發經費無法取得，進而將錯就錯，謊報研究成果。此次江蘇科技改革30條修正，解決了上述科研經費制度的部分問題，並具體規範了實務上的操作。然各部會間如何解決關於監管經費結餘規範之法律衝突，及科研成果容錯機制之評價，仍待後續觀察。
日亞化學與藍光LED發明人和解日亞化學與前員工、現任美國加州大學教授中村修二(Shuji Maka mura)達成和解，日亞化學要支付中村修二本人8億4400萬日圓的費用，以補償其在日亞化學任內發明藍光LED晶粒技術，並帶給日亞化學日後龐大收入的功勞。 中村修二去年1月因不甘其在日亞化學工作期間，開發相關藍光LED晶粒技術，為公司帶進3300億餘日圓的收益，但日亞化學卻將專利獨佔，並未支付中村修二合理的費用。中村修二遂向日本地院提出告訴，日本地方法院一審判日亞化學敗訴，需支付200億日圓作為中村修二的補償金。日亞化學不服再向高院上訴，近日傳出雙方已達成和解，以8億4400萬日圓達成和解，其中6億850萬日圓係中村修二在日亞化學工作時開發出藍光LED晶粒後，為公司帶進約3300餘億日圓中屬中村修二的貢獻所得。 相較於一審判決日亞化學要賠200億日圓來看，此次只需支付8億4000餘萬日圓，替日亞化學省下了一大筆錢，且可早日解決此紛爭，日亞化學在此次官司中不能算輸，還可確立日亞化學日後擁有藍光LED晶粒的所有技術專利，有利日亞化學未來拓展白光LED及藍光晶粒市場。一般認為，日亞化學急於與中村修二達成和解之因，主要是藍光L ED晶粒市場仍在大幅成長中，預估今年全球LED市場需求可達到50億美元，其中白光及藍光LED也佔到一半以上，未來更是以倍數成長。日亞化學如未能快速解決與中村修二的官司，恐影響日亞化學在藍光及白光LED市場上的領先地位。
日本發布美國數位政策現狀報告，呼籲推動AI發展的同時，亦應注重資料安全性日本獨立行政法人情報處理推進機構（下稱IPA）於2025年10月發布美國第二次川普政權數位政策現狀報告（下稱現狀報告），內文聚焦於美國政權輪換後數位政策之變動與解讀，同時提及在推動AI發展的同時，亦應注重其安全性。 日本觀測美國數位政策的現狀報告指出，隨著社會數位化程度日益增加，除了雲端數位資料的累積，以及提升對於AI的依賴程度外，亦會造成釣魚信件難以識別，透過可自動生成程式碼的惡意攻擊型AI進行攻擊行為等AI濫用之風險。 準此，美國為確保AI與資料的安全性，並維持其領域之競爭優勢，於2025年7月23日發布AI行動計畫，並提出三大方針，包括加速AI創新、建構AI基礎設施，以及透過國際性的AI外交與安全保障發揮領導能力。此外，內文亦提及為確保競爭優勢，需要建立作為AI發展基礎的科學資料集，並建置資料中心，同時確保其具備高度安全性，以避免AI使用者輸入AI之資料遭到竄改或外洩。 此外，現狀報告內文提及日本企業Softbank與OnenAI、Oracle等公司共同參與規模達5000億美元的Stargate計畫，並已於德州著手建設AI資料中心，顯示日本在美國的AI基礎建設中扮演重要角色並佔有一席之地。然而，內文亦指出美國數位政策具備不透明性而有潛在風險，須持續留意與關注。 我國企業如欲深耕AI領域，並透過AI進行技術研發，可由建立科學資料集開始著手，以作為訓練AI模型的基礎，以達到運用AI輔助及縮短研發週期、減少研發過程中的試錯成本等效益。此外，為確保安全性，科學資料集建置過程中所需之數位資料，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，建立貫穿數位資料生命週期之資料治理機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
品牌商標命名之實踐與提醒─從杜邦分析要件判斷商標混淆誤認之關鍵陽明交通大學於2025年7月11日，透過律師向美國商標審判及上訴委員會（The Trademark Trial and Appeal Board，簡稱TTAB）提出答辯主張，主張其商標（縮寫為NYCU）並未和紐約大學的商標（縮寫為NYU）有混淆誤認之虞，以下將以此案為例，說明實務上如何運用DuPont Factors（又稱杜邦分析要件）判斷混淆誤認，品牌商標命名、註冊等階段時應注意的風險和實務上可行的因應措施。 杜邦分析要件係源於1973年的E.I. DuPont de Nemours & Co. v. Celanese Corp.案，用13個判斷分析要件檢視是否有商標混淆誤認的情形，是美國審查實務，或者相關商標爭議判斷，最常引用的判斷標準，並視個案情形引用對應要件。 本案陽明交通大學提出答辯主張包括：NYU與NYCU字母、意義等整體印象不同(第1項)；NYU提供美國正式教育學位課程，而NYCU僅限於台灣課程，未提供美國正式學位，雙方提供不同之教育服務(第2項)；NYCU僅有限參與國際會議並未於美國招生，通路未重疊，且消費族群均為高知識與謹慎決策者(第3~4項)；無任何實際混淆的證據(第7項)；NYCU長期使用該縮寫於國內外學術交流與排名中，未發生混淆而顯示兩者商標可共存(第8項)；NYCU合法註冊校名之縮寫，具有使用與排他性權利，無混淆意圖亦未仿冒(第11項)；雙方市場截然不同，混淆風險極低(第12項)，以及若不准NYCU使用將造成教育機構正常名稱縮寫受限，牽涉公共利益、學術發展與合理使用(第13項)等。 品牌企業或學研法人不論從命名、商標註冊階段，甚至到商標異議、撤銷、侵權爭議等判斷，不可忽視商標之混淆誤認風險，將可能被迫改名、下架商品或服務調整行銷素材、重啟品牌命名流程等，耗費人力、時間或經費。因此，務必完善品牌商標管理機制，確保能掌握混淆誤認之判斷原則、階段性評估檢核，以降低品牌撞名或近似他人註冊商標之情形，進而鞏固品牌價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）