作为一名长期关注科技创新与知识产权交叉领域的律师，笔者几乎每天都能感受到人工智能给商业世界带来的炙热温度。与许多企业交流时发现，大家在积极拥抱“人工智能+”的同时，也普遍感到一丝顾虑：技术迭代迅猛，但创新的法律边界究竟在哪里？
最近，国家市场监督管理总局公布了五起人工智能领域不正当竞争典型案例，恰恰回应了这种关切。这些案例就像及时的路标，清晰地标出了一些高风险地带。因此，笔者希望通过这篇文章，与各位企业经营者、法务及律师同行一起剖析这些案例，一起识别那些隐藏在技术光环下的典型风险，并从中提炼出切实可行的合规启示。
一、人工智能业务中的四大法律风险
基于监管执法与司法实践，当前AI业务中的不正当竞争风险主要集中于以下四个领域，它们或是对传统违法形式的智能化延伸，或是技术催生的全新挑战。
1.“搭便车”与“傍名牌”商业标识混淆风险
这是目前最高发、最直接的风险。行为模式表现为利用他人知名AI产品、服务或企业的名称、标识、域名、网页设计等，攀附其商誉，造成市场混淆，诱使用户误认。
典型案例：
1) 仿冒知名AI工具：北京某信息科技有限公司、杭州某文化传媒等公司，在其运营的网站或软件上擅自使用“DeepSeek”官方字样及图标，推广所谓的“本地部署工具”，意图使公众误认为其与DeepSeek官方有关联。
2) 仿冒国际AI服务：上海某网络科技有限公司运营“ChatGPT在线”公众号，使用高度仿冒OpenAI官方图像的头像，并自称“ChatGPT中文版”，实则仅为API调用服务，通过混淆谋取交易机会。
风险要点：此类行为直接违反《反不正当竞争法》（2025年修正）第七条，不仅窃取了合法经营者的市场成果，也损害了消费者知情权。在AI热潮中，热门模型和工具的名称、图标已成为高价值的商业标识，极易成为被仿冒的对象。
2.技术滥用与帮助侵权风险
AI技术作为中立的工具，一旦被用于实施欺诈、虚假宣传等违法行为，其提供者可能因“明知或应知”而构成帮助侵权。
典型案例：
1) 帮助虚假宣传：上海某网络公司销售“斗星智能”AI外呼软件，在明知客户（贷款中介）不具备银行资质的情况下，仍为其提供可冒充银行、谎称免费代办贷款的话术模板，构成帮助虚假宣传。
2) 破坏平台生态：在一起AI生成虚假“种草”文案不正当竞争纠纷案例中，乙、丙公司开发一款AI写作工具，专门设有“某平台种草文案”模块，可一键生成虚假的“种草笔记”。杭州互联网法院认为，该工具直接针对并冲击了平台赖以生存的“真实内容生态”，其提供者未尽到合理注意义务，构成不正当竞争。二审杭州中级法院维持一审原判。
风险要点：技术中立并非免责金牌。《反不正当竞争法》（2025年修正）第七条第三款明确规制帮助虚假宣传行为。对于AI技术提供方而言，若其产品功能设计、营销宣传或客户明知情况，显示其可能被用于侵权，则需承担相应的法律责任。
3.商业秘密与数据算法的非法获取
算法、模型参数、训练数据、源代码等是AI企业的核心商业秘密和竞争命脉。内部人员泄密或外部非法获取，将直接摧毁企业创新基础。
典型案例：
1) 内部员工侵犯商业秘密：某计算公司开发工程师闵某某，利用职务便利擅自下载包含核心数据算法技术的完整代码文件（15.88GB），被认定为侵犯商业秘密，个人被处以高额罚款。
2) AI模型结构与参数侵权：在最高人民法院2025年发布的典型案例中，法院明确认定AI模型的结构和参数构成受《反不正当竞争法》保护的竞争利益。擅自使用他人模型结构参数开发同类特效功能，构成不正当竞争。
风险要点：此类风险涉及《反不正当竞争法》第十条。AI领域的商业秘密鉴定更具技术复杂性，但保护力度也更强。无论是内部管理疏漏导致泄密，还是通过反向工程等手段非法获取他人模型核心要素，都将面临严惩。
4.算法与数据滥用风险
随着算法定价、智能推荐普及，企业可能（有时无意中）利用算法实现协同行为（如统一抬价），或利用数据与算法优势实施“大数据杀熟”等差别待遇。
风险要点：此领域虽在本次行政处罚案例中未直接体现，但已是全球反垄断与反不正当竞争监管的前沿焦点。例如，美国有案例指控物业公司通过同一算法平台交换敏感数据并同步定价，涉嫌构成共同侵权。我国《反垄断法》第九条也明确禁止利用数据和算法从事垄断行为。
二、案例启示：构建企业AI合规的“防火墙”
前述案例不仅揭示了风险，更为企业提供了明确的行为指南与合规启示。
启示一：商业宣传与品牌建设的“真实性”红线
合规要点：在品牌宣传、产品命名、UI设计中，必须坚持原创和真实原则。引用、比较或暗示与其他AI产品有关联时，必须获得授权或确保表述清晰、无误导性。
风险自查清单：
1.产品名称、Logo是否与现有知名AI产品过度相似？
2.宣传语中如提及“基于XX模型”、“替代XX”，是否有充分依据？
3.网站设计风格是否刻意模仿其他知名产品官网？
启示二：技术开发与产品设计的“向善性”责任
合规要点：AI产品/服务提供者需履行合理的注意义务。在功能设计上，应避免内置可直接用于实施欺诈、刷量、虚假宣传的模板或简化流程。在用户协议中，应明确禁止将产品用于非法目的，并建立监控机制。
风险自查清单：
1.AI工具是否可能被轻易用于生成虚假信息、冒充他人？
2.是否对高风险客户（如营销、金融中介）的使用场景进行过合规评估？
3.产品后台是否设有异常使用监测与预警机制？
启示三：创新成果与数据资产的“保密性”基石
合规要点：建立分层次、全周期的商业秘密保护体系。对核心算法、数据、代码进行物理隔离、权限管控和操作审计。与涉密员工签订权责清晰的保密协议与竞业限制协议。在对外合作中，通过合同明确数据与知识产权的归属及使用边界。
风险自查清单：
1.核心代码、训练数据的访问权限是否遵循最小必要原则？
2.员工离职时，保密义务提醒与权限回收流程是否完备？
3.在利用开源代码或第三方模型时，是否严格遵守了许可协议？
启示四：算法应用与数据处理的“合规性”审视
合规要点：使用算法进行自动化决策（如定价、排名）时，应保障透明性与公平性，避免在无正当理由下对交易条件相同的用户实施不合理差别待遇。谨慎通过第三方算法平台交换竞争敏感数据，防止触及算法共谋红线。
风险自查清单：
1.企业的自动定价算法是否可能导致“大数据杀熟”？
2.算法决策逻辑是否可解释、可审计？
3.是否接入了可能汇集多个竞争对手数据的第三方优化平台？
三、风险防范建议
面对上述风险，企业应超越被动的风险规避，转向构建主动、系统的合规治理体系。
1.设立合规前置评估程序：在新产品立项、新功能上线、新市场推广前，引入法律合规团队进行专项评审，从源头识别不正当竞争风险。
2.开展全员合规培训：定期对技术、产品、市场、销售等团队进行反不正当竞争法培训，特别强化对“混淆”“帮助侵权”“商业秘密”等核心概念的场景化理解。
3.建立内部警示与审查机制：鼓励内部员工报告可疑行为，并定期对营销物料、合同履行、数据使用等进行合规审查。
4.寻求持续的专业法律支持：人工智能领域的竞争法规则处于快速演进中。与知识产权及竞争法律师保持沟通，及时获取立法、执法与司法的最新动态，对商业模式进行合规调整，是将风险转化为可持续竞争优势的智慧之举。
结语
市场监管总局的典型案例与司法机关的判决共同释放出强烈信号，人工智能的竞技场，必须是创新与规则并重的赛场。对企业而言，深刻理解“人工智能业务不正当竞争行为”的具体形态与法律边界，不再是一项成本，而是保障创新投资安全、实现长远发展的战略必需品。唯有在技术创新与法律遵从之间找到最佳平衡点，企业才能真正驾驭“人工智能+”的浪潮，行稳致远。
