随着数据经济的发展，每个人的生活不可避免的受到算法的影响。算法这门技术蓬勃发展，算法之路无止境，算法也成为了某些领域企业重要的无形资产与核心竞争力。《最高人民法院关于审理侵犯商业秘密民事案件适用法律若干问题的规定》首次明确人民法院可以认定算法构成反不正当竞争法第九条第四款所称的技术信息，即算法可以作为商业秘密进行保护。对于算法商业秘密保护的研究非常少，本文旨在探讨算法作为商业秘密保护的利弊与侵权认定的难题。
关键词：算法，源代码，商业秘密，知识产权原标题算法作为商业秘密：ACheerorARazz[1]作者
周艾琳北京德和衡律师事务所编辑
布鲁斯
一、前言：算法、源代码与目标码
算法似乎无处不在。建立用户系统中常涉及LRU算法，益智游戏中可能涉及A星寻路算法，抢红包需要实现红包算法，某些企业为了获得更多的利益还会采取“算法杀熟”……人工智能技术正推动人类社会发展成为一个“算法泛在”且“算法主导”的智能社会[2]。
算法（algorithm）这一古老的概念来自于数学领域。简单来说，在数学领域中，算法是用于解决某一类问题的公式和思想，而在计算机领域，算法的本质是一系列程序指令，用于解决特定的运算和逻辑问题[3]。源代码的本质是文本，其目标是为可以转换为机器语言的计算机设置准确的规则和规范[4]。简言之，源代码是指未编译的按照一定的程序设计语言规范书写的文本文件，是一系列人类可读的计算机语言指令[5]。还有一个概念是目标码，目标码通过编译的过程生成的，机器可执行文件，但不是人类可读的[6]。
用于解决同一运算和逻辑问题的算法是不同的。因此产生算法好坏的评价标准，例如时间复杂度和空间复杂度。为了解决某一需求，企业研发的算法终将用代码实现出来，而运行时间短、占用空间小的程序更加被企业所珍视。在这里，需要理清的是算法、源代码以及目标码的关系，如下图所示：
图1:算法、源代码与目标码的关系简图
源代码是人类可读的，但是机器无法直接理解以英语或任何其他人类语言给出的指令，因此，需要编译器将其编译成机器可执行代码（目标码）。现实中是先有某种算法，再把它用到具体层面，此时需要程序员介入，通过代码撰写，实现“源代码---编译---目标码”的过程，即先有算法后有实现算法的代码，算法的运用需要源代码以及源代码编译出的目标码。
二、算法作为商业秘密：ACheerorARazz
我国《反不正当竞争法》第九条规定，商业秘密是指不为公众所知悉、具有商业价值并经权利人采取相应保密措施的技术信息、经营信息等商业信息。企业会对其投入大量人力物力研发的算法严加保护，算法具有巨大的商业价值，是企业竞争的利器，同时企业通常会采取高强度的保密措施来保持算法的秘密性。因此，算法在满足商业秘密对秘密性、价值性和保密性要求的前提下，企业可以将算法作为商业秘密进行保护。
在高途乐科技(深圳)有限公司、高途乐公司与豆某侵害技术秘密纠纷一案中[7]，高乐途公司拥有相机的“图像质量算法设计”，该算法设计包括了相机图像质量检测中最重要的一个环节，即图像瑕疵检测的算法。高乐途公司主张该图像瑕疵检测的算法具有秘密性、保密性与价值性，依法构成商业秘密，依法受到法律保护。该案体现了算法作为商业秘密进行保护的可能性。
年9月，《最高人民法院关于审理侵犯商业秘密民事案件适用法律若干问题的规定》首次明确人民法院可以认定算法构成反不正当竞争法第九条第四款所称的技术信息，即算法可以作为商业秘密进行保护。
然而，对于算法作为商业秘密进行保护，存在多种声音。支持的一方认为算法能够给社会带来巨大福利、是数字经济时代竞争的关键因素并且大力开发算法是未来科技的走向，因此保护算法是大势所趋[8]。一些学者则表达了对算法商业秘密保护导致的算法黑箱（指对算法拥有者或设计者之外的人而言，算法是一个工作机制非常神秘的系统，人们只能观测到它的输入与输出，而无法知道它如何将输入的内容变成输出的结果[9]）、算法操纵（指由于算法越来越普遍而广泛地影响我们的生活，于是算法就操纵了或控制了我们的生活，例如同物不同价的算法杀熟等[10]）等技术风险和社会问题[11]的担忧。
算法商业秘密与算法正义（广义上的算法正义涵盖了社会对所有算法设计、运营、以及对其实质内容与运营程序所要求的理性道德原则和价值期待，既包括实体也包括程序，既包括过程也包括结果）[12]成为了重要议题，学者们也试图找出途径来协调与平衡商业秘密与算法正义间的冲突。可以肯定的是，在大量资金与技术投入到算法研发的大环境下，追求企业和公共管理领域的竞争优势和核心能力，人力、物力、财力的汇聚需要专有权的保护来维系商业道德和竞争秩序[13]。
然而，算法商业秘密却成为了算法正义的障碍，其原因在于：
（1）商业秘密禁止他人未经授权获取、披露、使用有关商业信息，以及（2）获得商业秘密保护的前提是该信息不为公众所知悉并采取了合理的保密措施。
而只有掌握了充足的算法信息才能够进一步判断该算法的可责性[14]。
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