最高人民法院知的財産法廷は、（2023）最高法知民終1503号判決を公表し、甲会社と乙会社ならびに張某、王某、李某、黄某との間の技術秘密侵害紛争事件を終結させ、控訴審において、被訴侵害者5名が甲会社の係争技術秘密に対する共同侵害を構成すると判断した。本件は、視覚認識分野における人工知能およびアルゴリズムに関する技術秘密侵害を扱った初の事例であり、本判決は、2019年改正の『不正競争防止法』第32条第2項（すなわち2025年改正の同法第39条第2項）に定める立証責任転換規則の当該類型事件への適用を体系的に解釈したものである。
甲会社は、「某英語リーディング・コンパニオン」製品を開発しており、その中核技術は、指先認識およびタッチ読み取り単語に関するアルゴリズムならびに画像データベースであり、2019年4月以前にすでに安定した営業秘密を形成していた。張某らは、かつて甲会社のCTOを務め、かつ株主でもあり、李某、王某、黄某は「指先認識」プロジェクトに参加した中核技術者であり、いずれも本件技術情報に接触・アクセスすることが可能な立場にあった。2019年3月から5月にかけて、上記人物らは相次いで甲会社を退職し、乙会社を設立するか、または同社に参画した。その後、乙会社は第三者企業に対して技術支援を提供し、当該企業の製品が短期間で指先認識およびタッチ読み取り機能を備えるに至った。
第一審裁判所は、甲会社が提出した証拠は技術秘密侵害を立証するには不十分であるとして、甲会社の訴訟請求を棄却した。控訴審において、最高人民法院は、甲会社が「侵害事実の存在を合理的に示す」に足りる初歩的証拠をすでに提出していると判断し、その内容として以下を挙げた：乙会社の公式ウェブサイトにおける宣伝において、甲会社の製品および関連するAI指先認識技術が直接言及されていること；被訴製品が、機能の発現およびテスト結果の点において、甲会社製品と高度に類似していること；乙会社は設立後2か月未満で人工知能による視覚認識機能を有する製品の研究開発を完了しており、これは通常の研究開発周期に明らかに反すること；複数の被訴自然人が甲会社在職中に本件プロジェクトのメンバーであり、関連技術に接触し、これを掌握し得る条件を備えていたこと。
これを踏まえ、裁判所は、乙会社が主張する「技術はオープンソースコードに由来し、『爪先認識』技術を採用している」との抗弁について、さらに審理を行った。裁判所は、人工知能による視覚認識技術は、コードのみに依存するものではなく、データによる学習およびモデルの最適化に高度に依存するものであり、十分なデータ投入および学習過程を欠いたまま、極めて短期間でゼロから商用製品へ転換することは不可能であると判断した。また、製品の比較テスト結果から見て、被訴製品は爪先を隠した場合や使用角度を変更した場合であっても認識およびタッチ読み取り機能を実現しており、乙会社の抗弁の信憑性をさらに低下させるものである。
乙会社らが当該技術の適法な出所および独立した研究開発過程について合理的な説明を行えなかったことから、裁判所は法に基づき立証責任転換規則を適用し、甲会社の技術秘密を侵害する共同侵害行為が成立すると認定した。最終的に、控訴審は第一審判決を取り消し、被訴侵害者5名に対し、本件営業秘密の開示および使用の差止め、関連媒体の廃棄を命じるとともに、甲会社に対する経済的損失および合理的費用として50万元を連帯して賠償するよう命じた。
コメント：
人工知能技術が教育、視覚認識等の分野で広く応用されるにつれ、アルゴリズム、モデルおよび関連データは、企業にとって最も中核的な競争資源となりつつある。この種の技術は高度な専門性および「ブラックボックス化」という特性を有するため、権利者は侵害訴訟において立証困難に直面することが多い。本件における最高人民法院の判断は、この種の紛争解決に対し、示範的意義を有する司法的認定手法を提示するものである。
本件の判断の焦点は、コードやモデルの直接的比較にあるのではなく、証拠が高度に非対称な状況下において、2019年改正の『不正競争防止法』第32条第2項に定める立証責任転換規則をいかに合理的に適用するかにある。
立証責任の配分という観点から見ると、裁判所は人工知能に関する技術秘密事件において、権利者の初歩的立証のハードルを明確に引き下げた。裁判所は、権利者に対し、被訴技術がコードレベルまたはモデルレベルで営業秘密と完全に一致することまでを立証することを求めず、証拠により侵害事実の高度な蓋然性を合理的に示すことができれば、初歩的立証を果たしたと認定した。立証責任が転換された後、裁判所は被告の抗弁理由を詳細に審査し、被訴侵害者5名が提出した証拠は、甲会社の係争技術秘密を侵害していないことを証明するには不十分であると判断した。
注目すべき点として、裁判所は本件において初めて、人工知能モデルの学習規則を技術的事実認定の重要な根拠として採用した。裁判所は、人工知能モデルの能力は訓練データからの学習に由来するものであり、相応の訓練を経ていないモデルが特定の認識能力を有することはあり得ないと指摘した。被訴製品が異なるテスト環境下で示した実際の挙動を踏まえ、裁判所は、被告が主張する「爪先認識」技術の採用では、爪先を遮蔽した場合や使用角度を変更した場合においても正確な認識が可能であるという事実を合理的に説明できないとして、その技術的独立性に関する抗弁を否定した。
技術的事実の認定方法において、裁判所は直接証拠のみに拘泥することなく、技術発展の一般原理および経験則に適合するか否かを基準として総合的な判断を行った。研究開発期間、技術の成熟度、機能の複雑性および製品テスト結果を総合的に分析した結果、裁判所は、被訴技術が短期間で高度に成熟した商用アプリケーションとして実現されたことは、人工知能技術の一般的発展規則に明らかに反すると認定し、これにより侵害推定の合理性がさらに強化された。
総合的に見ると、本件の判断枠組みは、人工知能に関する技術秘密侵害事件において、司法審査の重点が従来の「コードが同一か否か」から、「当該技術能力が適法な経路により形成され得るか否か」へと転換したことを示している。本判決は、人工知能およびアルゴリズムに関する技術秘密の司法的保護に対し、明確かつ実務的に運用可能な認定フレームワークを提供するものであり、今後の同種事件の審理において重要な指針となる。
（上海専利 研究院 葛 臻翼より原稿提供）
