Юрист Grellas Shah предупредил о рисках утечки коммерческой тайны через AI-агентов

Партнёр юридической фирмы Grellas Shah LLP Seth Kugler опубликовал в Crunchbase News гостевую колонку о том, как AI-агенты меняют риски, связанные с коммерческой тайной. Поводом стал федеральный процесс в U.S. District Court for the Northern District of California, который автор вёл от имени клиента: бывший старший сотрудник маркетингового агентства использовал похищенные коммерческие секреты как обучающие данные для AI-агента, по сути создав «AI-версию своего прежнего руководителя». По словам Kugler, это попытка сократить путь к конкурирующему бизнесу без многолетнего накопления опыта и экспертизы.

Материал важен для основателей стартапов и технологических компаний: он показывает, что классическая схема кражи данных через копирование файлов на носитель — уже не единственный сценарий. Автор описывает риски, связанные с AI, использованием личных устройств сотрудниками и необходимостью защищаться в эпоху агентных AI-систем.

Что произошло в суде

По описанию Kugler, ответчик не ограничился копированием клиентских списков для рассылки предложений. Он применил украденные коммерческие секреты как входные данные для обучения AI-агента, который должен был выполнять работу, требующую опыта и квалификации.

Защита настаивала, что ущерба нет: документы поместили в «карантинную папку», а клиентов ещё не переманили. Суд с этим не согласился. Как пишет автор, суд счёл «карантинную папку» явно недостаточной мерой, удовлетворил ходатайство о временном ограничительном ордере и предварительном судебном запрете и охарактеризовал конкурирующего AI-агента как «экзистенциальную угрозу».

Почему «карантин» не работает

Kugler объясняет: если коммерческая тайна использована для разработки модели машинного обучения или обучения AI-агента с рекурсивными возможностями, она «загрязняет» модель, и последствия трудно отменить. Даже полная очистка исходных файлов от прямых следов украденных материалов не гарантирует, что ответчик сможет доказать суду, будто AI работает определённым образом не из-за прежнего доступа к конфиденциальной информации.

Иными словами, обещание не трогать сами похищенные документы после обучения модели почти ничего не меняет.

Личные устройства и непреднамеренные нарушения

Автор отмечает, что раньше присвоение коммерческой тайны обычно было умышленным, а теперь AI создаёт и значительный риск случайных нарушений. Стартапы часто растут, когда сотрудники работают на личных устройствах по стандартным соглашениям о конфиденциальности и передаче прав на изобретения (Confidential Information and Invention Assignment Agreements).

Запуск десктопных AI-агентов на таких устройствах создаёт серьёзную опасность. В отличие от обычных веб-интерфейсов, десктопный AI-агент может сканировать файлы, создавать папки и считывать пути каталогов на локальном жёстком диске — часто без специального разрешения и без уведомления пользователя.

По оценке Kugler, тысячи сотрудников могут непреднамеренно нарушать соглашения о конфиденциальности, запуская потребительские AI-агенты на личных ноутбуках, где хранится интеллектуальная собственность работодателя. Если настройки допускают обучение модели на этих данных, суды в перспективе могут признать, что коммерческая тайна утратила правовую защиту из-за распространения за пределами компании.

Стандартный IT-аудит не поймает кражу через AI

Автор предупреждает, что традиционная цифровая экспертиза больше не достаточна: AI-инструменты позволяют легко разносить, изменять и воссоздавать данные по неочевидным путям в файловой системе. Действия, которые раньше казались избыточными, — например, полное криминалистическое копирование личного устройства — теперь становятся минимумом.

Кроме того, AI заметно снижает издержки обратной разработки программных продуктов и технологий, потенциально устраняя явные признаки копирования кода или данных. Доказывать кражу в контексте AI приходится с привлечением интенсивного и высокотехнологичного экспертного анализа, и неопределённости здесь больше, чем в традиционных спорах об интеллектуальной собственности.

Три шага, которые советует юрист

Kugler предлагает основателям три практических направления — правовых и операционных.

• Ввести строгие политики для агентного AI. Нужны жёсткие настройки, изолирующие внешний AI от корпоративных документов. Веб-инструменты со строгими политиками конфиденциальности данных, по мнению автора, значительно безопаснее открытых или десктопных приложений, которые сканируют локальные диски. Некоторые AI-агенты вообще не следует допускать в среду, где хранится коммерческая тайна.
• Убрать удалённый доступ с неуправляемых устройств. Автор советует перейти к закрытой облачной среде, где данные можно просматривать и обрабатывать на защищённом сервере, но нельзя скачивать локально на личный компьютер. Отказ от локальных загрузок устраняет риск индексации конфиденциальных данных десктопными AI-агентами.
• Переписать соглашения о конфиденциальности и передаче прав на изобретения с учётом AI. Стандартным соглашениям нужны явные пункты об использовании AI, входных данных для обучения моделей и точное определение присвоения данных через машинное обучение. Если есть подозрение, что сотрудник ушёл с данными или использовал их в AI-инструменте, первый шаг — немедленно перекрыть доступ к системам и привлечь юриста. Ждать, пока компания начнёт терять клиентов или нести финансовые потери, не стоит: передача коммерческой тайны в AI, по формулировке автора, создаёт экзистенциальную угрозу с первого дня.

Что это значит

Колонка в Crunchbase News описывает не только конкретный судебный эпизод, но и сдвиг в юридической практике: коммерческая тайна теперь может «протекать» не через флешку, а через обучение модели или работу десктопного агента на личном ноутбуке. Для стартапов это означает, что политика использования AI, контроль устройств и текст соглашений о конфиденциальности становятся частью защиты интеллектуальной собственности, а не формальностью. Осторожный вывод: компаниям стоит проверить, какие AI-инструменты сотрудники запускают локально и какие данные попадают в обучающие выборки, — но универсального рецепта автор не даёт, а судебная практика по таким делам ещё формируется.